February 16, 2021
Matthew Pitt
Tetris® combines with Spin & Go tournaments at PokerStars in a fun promotion that sees $1.5 million paid out between February 15 and March 28.
Head to the Spin & Go lobby in the PokerStars client and you’ll see there are Tetris® Spin & Go games with buy-ins of $0.25, $1, $2, $5, $10, $25, $50, $100, $250, and $500. They all play out the exact same way as a traditional Spin & Go, meaning they’re three-handed hyper-turbo tournaments where the prize pool is randomly determined before the first hand is dealt.
It’s still possible to win up to $1 million in some of these game, but there are a few notable differences.
First, the virtual felt is made up of Tetris® blocks, which actually looks pretty cool. Also, the dealer button is now a Tetris® block too, and other blocks fall down the screen.
The Tetris® part of the promotion comes in the form of leaderboards. There’s a separate leaderboard for each Tetris® Spin & Go buy-in level, so 10 in total. You need to opt-in and then fire up some Tetris® Spin & Go tournaments.
Play your tournaments as you would ordinarily, but do so knowing the aim of the game is to clear lines, just like in Tetris®. The number of lines you clear depends on your Spin & Go multiplier and your finishing position in the tournament.
Your level increases each time you clear five lines. This results in you earning even more points so you can climb up your leaderboard faster.
The 2021 Guide to PokerStars Spin and Go Poker
How Many Lines Do I Clear?
1st2nd3rd
2x432
3x321
Over 3x211
As you can see from the table above, finishing in 1st place in a Tetris® Spin & Go that has a 2x multiplier clears four lines. Just playing a tournament earns you points.
How Do You Earn Points?
The number of leaderboard points you earn is based on your finishing position and your current level. You start off earning 40 points for clearing one line when you’re at Level 0, but this increases to 840 points if you manage to climb to Level 20, which is the highest level you can achieve.
It is possible to earn up to 25,200 points per Tetris® Spin & Go tournament, as you can see in this table.
LevelPoints for 1 LinePoints for 2 LinesPoints for 3 LinesPoints four 4 Lines
0401003001,200
1802006002,400
21203009003,600
31604001,2004,800
n=40*(n+1)=100*(n+1)=300*(n+1)=1,200*(n+1)
208402,1006,30025,200
Tetris® Spin & Go Payout Table
The leaderboards payout $33,000 every day throughout the promotion making for a combined total of $1,500,000 just for playing Tetris® Spin & Go tournaments.
The $0.25, $1, $2, and $5 leaderboard payout the top 100 points earners, so you have a decent chance of walking away with a cash prize. The prizes don’t have any restrictions on them meaning you’re free to do with them as you wish.
$0.25$1$2$5$10$25$50$100$250$500
1$50$150$250$400$500$500$750$1,000$1,500$3,000
2$40$100$200$300$400$400$600$800$1,000
3$30$75$150$250$350$350$500$600$750
4$20$50$100$200$300$300$400$500$500
5$15$25$50$150$250$250$300$400$500
6-10$10$20$40$100$150$150$150$200
11-20$5$10$20$50$100$100$100$100
21-50$5$5$10$25$50$50
51-100$5$5$5$10
Spin & Go Your Way to a PokerStars Sunday Million Seat
The Tetris® Playing Field – Avoid Hitting Game Over
There’s an extra element to this promotion that you have to be aware of at all times. PokerStars calls it the Playing Field.
Just like in a game of Tetris® where it is Game Over when the blocks reach the top of the screen, it can be game over for you if you go on a streak of out of the money finishes!
Finishing in first place either improves your Playing Field status or makes zero change to it. Finish in second place, however, and your Playing Field status either stays the same or actually worsens, which is also the case when you finish in third place.
Your table, or playing field, is green in color when your Playing Field is in a good state. It turns amber when it is worsening and turns red when you’re in big trouble. Failing to win when your playing field is red could see you reach Game Over which means you cannot earn any more leaderboard points until the next day!
The changes to your playing field status depend on your current level.
1st place 2nd place 3rd place
LevelImproveNo ChangeNo ChanceWorsenNo ChangeWorsen
0-1100%0%100%0%100%0%
2-580%20%80%20%50%50%
6-960%40%60%40%40%60%
10-1340%60%40%60%30%70%
14-1720%80%20%80%200%80%
18-2020%80%20%80%10%90%
Get Involved in the Tetris® Spin & Go Promotion
With $33,000 waiting to be won every day until March 28 there’s no time to waste if you want to win some free cash.
Download PokerStars via PokerNews, enter the bonus code “STARS600” when making your first deposit and PokerStars will match your deposit 100% up to $600. In fact, your first three deposits in a 90-day window are matched 100% up to a combined maximum of $600.
All you need to do then is opt-in and fire up some Tetris® Spin & Go tournaments and see if you can pad your bankroll with some of the $1.5 million that’s guaranteed to be won. That and try not to spend the rest of the day humming the famous Tetris® tune!
The Stars Group is a majority shareholder in Oddschecker Global Media, the parent company of PokerNews.
แทงบอลบาคทร่าคาสิโนคาสิโนออนไลน์แทงหวย…
วันจันทร์ที่ 15 กุมภาพันธ์ 2564 เวลา 15:48 น. | ย้อนกลับ: ข่าวที่ใช้ร่วมกันอัปเดตข่าวยอดนิยม: Chinese Horse Club and Winter Farm Life is good (at Mishif) เวลา 15:50 น. ของวันที่ 15 กุมภาพันธ์ 2021 6 มีนาคม GI San Felipe S. งานยาวห้าฟุตที่ 1: 00.80 (4/33) ใน Santa Anita ในเช้าวันจันทร์ โค้ชบ็อบบัฟเฟิร์ตกล่าวถึงเด็ก 3 ขวบว่า "ดีมาก" หลังจากชัยชนะครั้งแรกของ TDN Rising Star เหนือเดลมาร์เมื่อเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมาชีวิตก็ดีหลังจากชนะปีที่สองของแคมเปญเมื่อวันที่ 2 มกราคม GIII ShamS และตอนนี้เป็นสองต่อสอง Gotera นักสู้เพื่ออิสรภาพขึ้นไปสี่เมตรใน 48.60 (11/66) หนูน้อยวัย 3 ขวบซึ่งกลายเป็นผู้ชนะคนแรกของเดลมาร์เมื่อเดือนสิงหาคมปีที่แล้ว 6 กุมภาพันธ์ GII San Vicente S กลับมาจบอันดับสอง 6 มีนาคม GIII Gotham S. คาดว่าจะเริ่มในครั้งต่อไป ในการประมูลทั้ง San Felipe และ Gotham ให้ 50 คะแนน Kentucky Derby แก่ผู้ชนะ 20, 10 และม้าห้าตัวจบอันดับที่สองถึงสี่ Gamine ที่ได้รับการฝึกฝนของ Bahir Dar (ถึง Mishif) จะครอบคลุมนักวิ่งระยะไกลสี่คนใน Santa Anita ด้วยคะแนน 50.20 (48/66) ในการแข่งขัน Eclipse Championships เด็ก 4 ขวบเพิ่งได้รับรางวัล GI Arbips Cup F / M Spring ในข่าวอื่น ๆ Santa Anita, Arcadia Track เมื่อวันที่ 6 มีนาคมกระเป๋า Dolce S. ของจีนเพิ่มขึ้นจาก 75,000 ดอลลาร์เป็น 100,000 ดอลลาร์ Santa Anita จะเพิ่มเงิน 15,000 เหรียญต่อกระเป๋าสำหรับการแข่งขันทุกคืนใน 'Big Card' ในวันนั้น ยังไม่ได้ลงทะเบียน? คลิกที่นี่เพื่อสมัครรับไฟล์ PDF หรือการแจ้งเตือนรายวัน เรื่องราวนี้ได้รับการแบ่งปันกับข่าวข่าวเด่นและแท็กสนามแข่งการไหลของน้ำ, Bob Buffett, Chinese Horse Club, Gotham Essex, Life is Good, San Phillip Steaks, Santa Anita, Winchester Star
คาสิโน888คาสิโน88เกม คาสิโนเกมส์ คาสิโนts911 คาสิโน ออนไลน์…
อดีตนักขับ NASCAR แชมป์ NASCAR Xfinity Series และนักวิเคราะห์การแข่งขัน FOX NASCAR คนปัจจุบัน Clint Bowyer เข้าร่วมกับแบรนด์ FOX Bet สำหรับฤดูกาล 2021 Clint Bowyer นักวิเคราะห์การแข่งขัน FOX NASCAR เข้าร่วมกับแบรนด์ FOX Bet สำหรับ Bowyer ฤดูกาล 2021 ซึ่งในสัปดาห์นี้ได้เปิดตัว FOX NASCAR Cup Series ของ Daytona Speedweeks โดยนำเสนอ Mike Joy ผู้ประกาศการแข่งขันในตำนานและ NASCAR Hall of Famer Jeff Joining Gordon จะมีส่วนร่วมใน FOX แอพเดิมพันด้วยเงินจริงรวมถึงแอพ FOX Bet Super 6 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเกมฟรีทั่วประเทศ ตลอดฤดูกาล NASCAR ปี 2021 Bowyer นำเสนอเนื้อหาเกี่ยวกับกีฬาและข้อมูลเชิงลึกจากผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับแบรนด์ FOX Bet และแพลตฟอร์มดิจิทัลทุกสัปดาห์ "ไม่ต้องสงสัยเลยว่าแฟน ๆ ของ NASCAR ก็สามารถติดตามสถิติการแข่งขันตุ๊กตุ่นและการแข่งขันที่หลั่งไหลเข้ามาได้ทุกสัปดาห์เหมือนกับฐานแฟนคลับในอเมริกา" Bowyer กล่าว "ทีมงานของ FOX Bet แบ่งปันในความมุ่งมั่นของฉันในการค้นหาวิธีสร้างความบันเทิงสนุกสนานและยกระดับประสบการณ์ในทุกๆสัปดาห์หลังการแข่งรถ" FOX Bet Super 6 แอปฟรีที่ผู้ใช้คาดเดาหกครั้งเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาคิดว่าจะเกิดขึ้นในเกมถ่ายทอดสดการแข่งขันหรือกิจกรรมต่างๆเปิดตัวแคมเปญ "Win Clint's Money" สำหรับฤดูกาล NASCAR 2021 หลังจากจบฤดูกาลฟุตบอล Bowyer ใช้วงล้อเลื่องลือของ Terry Bradshaw ของ FOX NFL SUNDAY และแคมเปญ "Win Terry's Money" Super 6 ซึ่งผู้ใช้จะได้รับโอกาสในการแข่งขันในแอปเพื่อลุ้นรับเงินสดจริงทุกสัปดาห์เพื่อชนะในช่วง NFL ฤดูกาล การแข่งขัน“ Win Clint’s Money” ผ่านแอป Super 6 จัดขึ้นทุกสัปดาห์การแข่งขัน NASCAR "คลินท์กำลังปรับปรุงประสบการณ์ของแฟน ๆ ในอากาศในฐานะส่วนหนึ่งของทีม FOX Sports NASCAR ของเราและเรารู้สึกตื่นเต้นที่จะแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและความบันเทิงทางออนไลน์กับผู้ใช้ Super 6" Andrew Schneider จาก FOX Bet CMO กล่าว “ ในขณะที่ Super 6 ยังคงดึงดูดผู้ที่ชื่นชอบ NASCAR มากขึ้นเขาก็เหมาะกับพวกเราแฟน ๆ และ Daytona ก็เป็นการเปิดตัวที่สมบูรณ์แบบเท่านั้น” เริ่มตั้งแต่ Daytona 500 ซึ่งออกอากาศทาง FOX ในวันอาทิตย์ที่ 14 กุมภาพันธ์ (14:30 น. ET) แอป Super 6 เปิดตัว 'Clint's Stage 2 Contest' เป็นครั้งแรกในการแข่งขันผู้ใช้ตอบคำถามหกข้อซึ่งทั้งหมดเน้นไปที่กิจกรรมในช่วงที่ 2 ของการแข่งขันถ้วยในฤดูกาลนี้พร้อมการันตีเงินสดจริงและรางวัลที่จะชนะ เมื่อการจัดอันดับเสร็จสมบูรณ์ FOX Bet Super 6 จะประกาศผู้มีผลงานสูงสุดในช่วงที่ 3 (อยู่ระหว่างการตรวจสอบ) แบรนด์ FOX Bet นำเสนอประสบการณ์การรับชมกีฬาที่น่าดื่มด่ำทำให้แฟน ๆ ใกล้ชิดกับเกมการแข่งขันและทีมที่พวกเขาชื่นชอบมากขึ้นโดยการรวมเนื้อหาการพนันกีฬาที่มีการควบคุมไว้ในแอปและบนหน้าจอทีวีผ่านความร่วมมือกับ FOX Sports นอกจากนี้แนวทางที่สองของการเดิมพันกีฬาของ FOX Bet ยังรวมถึงข้อสังเกตพิเศษจากนักวิจารณ์และนักวิเคราะห์กีฬาที่มีชื่อเสียงที่สุดของประเทศรวมถึงแบรดชอว์ที่กล่าวมาข้างต้นและเพื่อนร่วมห้องฟุตบอล Pro Football Hall of Famers Howie Long และ Shannon Sharpe ผู้มีส่วนร่วมเพิ่มเติมในแบรนด์ FOX Bet ได้แก่ โฮสต์ของ FS1 ของ THE HERD โคลินคาวเฮิร์ด; FOX NFL KICKOFF เป็นเจ้าภาพ Charissa Thompson; FOX BET โฮสต์สด Rachel Bonnetta; และ FOX Sports เป็นเจ้าภาพ Rob Stone ด้วยรายการแข่งขันมากกว่า 90 ล้านรายการนับตั้งแต่เปิดตัวในเดือนกันยายน 2019 ผู้ชนะมากกว่า 22,000 คนทั่วประเทศและฐานผู้ใช้ 4.4 ล้านคนแอป FOX Bet Super 6 ได้รับรางวัลเกือบ 4 ล้านเหรียญ นับตั้งแต่การกลับมาของกีฬาในปลายเดือนกรกฎาคม 2020 FOX Bet Super 6 มีการดาวน์โหลดมากที่สุดในประเภทการเล่นฟรีของโปรแกรม Sports Prediction (รวมถึงแฟนตาซี) สำหรับเกม Super Bowl LV Super 6 แอพนี้มีผู้เข้าร่วมมากที่สุดสำหรับเกมเดียวมากกว่า 1.4 ล้านครั้ง .
หวยออนไลน์เล่นหวยออนไลน์ไพ่ออนไลน์เว็บ คาสิโนคาสิโน777…
Some places the study was featured.
The following is reposted from a 2015 piece I wrote for Bluff magazine. It was originally located at this URL but has become unavailable due to Bluff going out of business. I saw this study mentioned recently in Maria Konnikova’s book ‘The Biggest Bluff’ and was reminded about this piece and noticed it was offline, so I wanted to share it again. A few notes on this piece:
The original title below and was more negative-sounding than I liked; Bluff chose it. Also, if I could rewrite this piece now, I’d probably choose less negative-sounding phrasing in some places.
Regardless of the exact factors that might be at work in the found correlation, I realize it’s scientifically interesting that a significant correlation was found. But I also think it’s possible to draw simplistic and wrong conclusions from the study, and my piece hopefully gives more context about the factors that might be at work.
Image on left taken from Michael Slepian’s media page.
The Slepian Study on Betting Motions Doesn’t Pass Muster
A 2013 study¹ conducted at Stanford University by graduate student Michael Slepian and associates found a correlation between the “smoothness” of a betting motion and the strength of the bettor’s hand. In a nutshell, there was a positive correlation found between betting motions perceived as “smooth” and “confident” and strong hands. The quality of the betting motions was judged by having experiment participants watch short clips of players making bets (taken from the 2009 WSOP Main Event) and estimate the hand strength of those bets.
This experiment has gotten a lot of press over the last couple years. I first heard about it on NPR. Since, I’ve seen it referenced in poker blogs and articles and in a few mainstream news articles. I still occasionally hear people talk about it at the table when I play. I’ve had friends and family members reference it and send me links to it. It’s kind of weird how much attention it received, considering the tons of interesting studies that are constantly being done, but I guess it can be chalked up to the mystique and “sexiness” of poker tells.
The article had more than casual interest for me. I’m a former professional poker player and the author of two books on poker behavior: Reading Poker Tells and Verbal Poker Tells. I’ve been asked quite a few times about my opinion on this study, and I’ve been meaning to look at the study more closely and write up my thoughts for a while.
In this article, I’ll give some criticisms of the study and some suggestions for how this study (and similar studies) could be done better. This isn’t to denigrate the work of the experiment’s designers. I think this is an interesting study, and I hope it will encourage similar studies using poker as a means to study human behavior. But I do think it was flawed in a few ways, and it could be improved in many ways.
That’s not to say that I think their conclusion is wrong; in fact, in my own experience, I think their conclusion is correct. I do, however, think it’s a very weak general correlation and will only be practically useful if you have a player-specific behavioral baseline. My main point is that this study is not enough, on its own, to cause us to be confident about the conclusion.
I’ll give a few reasons for why I think the study is flawed, but the primary underlying reason is a common one for studies involving poker: the study’s organizers just don’t know enough about how poker works. I’ve read about several experiments involving poker where the organizers were very ignorant about some basic aspects of poker, and this affected the way the tests were set up and the conclusions that were reached (and this probably applies not just to poker-related studies but to many studies that involve an activity that requires a lot of experience to understand well).
Poker can seem deceptively simple to people first learning it, and even to people who have played it for decades. Many bad players lose money at poker while believing that they’re good, or even great players. In the same way, experiment designers may falsely believe they understand the factors involved in a poker hand, while being far off the mark.
Here are the flaws, as I see them, in this study:
1. The experimenters refer to all WSOP entrants as ‘professional poker players.’
This first mistake wouldn’t directly affect the experiment, but it does point to a basic misunderstanding of poker and the World Series of Poker, which might indirectly affect other aspects of the experiment and its conclusions.
Here are a couple examples of this from the study:
The World Series of Poker (WSOP), originating in 1970, brings together professional poker players every year (from the study’s supplemental materials)
These findings are notable because the players in the stimulus clips were highly expert professionals competing in the high-stakes WSOP tournament.
The WSOP Main Event is open to anyone and most entrants are far from being professional poker players. Categorizing someone’s poker skill can be difficult and subjective, but Kevin Mathers, a long-time poker industry worker, estimates that only 20% of WSOP Main Event entrants are professional (or professional-level) players.
This also weakens the conclusion that the results are impressive due to the players analyzed being professional-level. While the correlation found in this experiment is still interesting, it is somewhat expected that amateur players would have behavioral inconsistencies. I’d be confident in predicting that a similar study done on only video clips of bets made by professional poker players would not find such a clear correlation.
2. Hand strength is based on comparing players’ hands
This is a line from the study that explains their methodology for categorizing a player’s hand as ‘weak’ or ‘strong’:
Each player’s objective likelihood of winning during the bet was known (WSOP displays these statistics on-screen; however, we kept this information from participants by obscuring part of the screen).
They relied on the on-screen percentage graphics, which are displayed beside a player’s hand graphics in the broadcast. These graphics show the likelihood of a player’s hand winning; it does this by comparing it to the other players’ known hands. This makes it an illogical way to categorize whether a player believes he is betting a weak or strong hand.
If this isn’t clear, here’s a quick example to make my point:
A player has QQ and makes an all-in bet on a turn board of Q-10-10-8. Most people would say that this player has a strong hand and has every reason to believe he has a strong hand. But, if his opponent had 10-10, the player with Q-Q would have a 2.27% chance of winning with one card to come. According to this methodology, the player with the Q-Q would be judged as having a weak hand; if the test participants categorized that bet as representing a strong hand, they would be wrong.
It’s not stated in the study or the supplemental materials if the experimenters accounted for such obvious cases of how using the percentage graphics might skew the results. It’s also not stated how the experimenters would handle river (last-round) bets, when one hand has a 100 percent winning percentage and the losing hand has 0 percent (the only exception would be a tie).
It’s admittedly difficult to come up with hard-and-fast rules for categorizing hand strength for the purposes of such an experiment. As someone who has thought more than most about this problem, for the purpose of analyzing and categorizing poker tells, I know it’s a difficult task. But using the known percentages of one hand beating another known hand is clearly a flawed approach.
The optimal approach would probably be to come up with a system that pits a poker hand against a logical hand range, considering the situation, or even a random hand range, and uses that percentage-of-winning to rank the player’s hand strength. If this resulted in too much hand-strength ambiguity, the experiment designers could throw out all hands where the hand strength fell within a certain medium-strength range. Such an approach would make it more likely that only strong hand bets and weak hand bets were being used and, equally important for an experiment like this, that the player believed he or she was betting either a strong or weak hand.
3. Situational factors were not used to categorize betting motions
When considering poker-related behavior, situations are very important. A small continuation-bet on the flop is different in many ways from an all-in bet on the river. One way they are different: a small bet is unlikely to cause stress in the bettor, even if the bettor has a weak hand.
Also, a player making a bet on an early round has a chance for improving his hand; whereas a player betting on the river has no chance to improve his hand. When a player bets on the river, he will almost always know whether he is bluffing or value-betting; this is often not the case on earlier rounds, when hand strength is more ambiguous and undefined.
This experiment had no system for selecting the bets they chose for inclusion in the study. The usability of the clips was apparently based only on whether the clip meant certain visual needs of the experiment: i.e., did the footage show the entirety of the betting action and did it show the required amount of the bettor’s body?
From the study:
Research assistants, blind to experimental hypotheses, extracted each usable video in each installment, and in total extracted 22 videos (a standard number of stimuli for such studies; Ambady & Rosenthal, 1993) for Study 2 in the main text.
Study 1 videos required a single player be in the frame from the chest-up, allowing for whole-body, face-only, and arms-only videos to be created by cropping the videos. These videos were therefore more rare, and the research assistants only acquired 20 such videos.
The fact that clips were chosen only based on what they showed is not necessarily a problem. If a hand can be accurately categorized as strong or weak, then it doesn’t necessarily matter when during a hand it occurred. If there is a correlation between perceived betting motion quality and hand strength, then it will probably make itself known no matter the context of the bet.
Choosing bets only from specific situations would have made the experiment stronger and probably would have led to more definite conclusions. It could also help address the problem of categorizing hand strength. For example, if the experiment designers had only considered bets above a certain size that had occurred on the river (when all cards are out and there are no draws or semi-bluffs to be made), then that would result in polarized hand strengths (i.e., these bets would be very likely to be made with either strong or weak hands).
Also, the experiment’s method for picking clips sounds like it could theoretically result in all strong-hand bets being picked, or all weak-hand bets being picked. There is nothing in the experiment description that requires a certain amount of weak hands or strong hands. This is not in itself bad, but could affect the experiment in unforeseen ways.
For example, if most of the betting motion clips chosen were taken from players betting strong hands (which would not be surprising, as most significant bets, especially post-flop, are for value), then this could introduce some unforeseen bias into the experiment. One way this might happen: when a video clip shows only the betting motion (and not, for example, the bettor’s entire torso or just the face, as were shown to some study groups), this focus might emphasize the bet in the viewer’s mind and make the bet seem stronger. And if most of the hands-only betting clips were of strong-hand bets (and I…