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对于你的结果（而不是短期的运气）在哪个时间点反应出你的真实水平感到好奇是很自然的。一百手牌不可能足够。那一万手牌呢？或者要花一百万手牌？
当你用HUD软件打牌时，你可以看到诸如VPIP这样的统计数据。当一名牌手对你3bet时，你可以查看他过去的3bet频率。然而，如果这是基于100手牌，这个数据有多可靠呢？有时一名牌手刚开始显得非常紧，但他其实只是连续发到了差牌。
你的整体结果的精确度以及特定数据的可靠性可以用置信区间（confidence intervals）来了解。一个95%的置信区间是我们定义的观测数据的一个范围，真值（true value）应该95%的时候在这个置信区间内。
正态分布的95%在其平均值的1.96个标准方差内。因此，如果我们有足够的样本数据来使用正态近似（30可能足够好），我们差不多可以说，95%的置信区间在观测结果正负1.96个标准方差内。实际上，由于1.96和2之间的差异较小，我们通常使用观测结果正负两个标准方差作为95%的置信区间。
大约68%的时候，你的结果在平均值的1个标准方差之内。只有16%的时候你将在特定方向上偏离超过1个标准方差。大约99.7%的时候，你的结果在平均值的3个标准方差之内。
我们来看几个计算置信区间的例子。
例1：你以每百手2.3个大注的赢率打了四万手限注德州扑克。
问题：你的真实赢率的95%置信区间是多少？
解答：你的置信区间的宽度取决于你的标准方差，这个数据Hold’em Manager和PT3都能报告给你。
在满员桌限注德州扑克，每百手15个大注的标准方差是比较典型的，而在6人桌限注德州扑克，标准方差通常是每百手17个大注，这个数据因你和对手的游戏风格而变化。
为了计算你四万手牌（400 x 100）后的标准方差，将报告的标准方差除以400的平方根（20）。如果Hold’em Manager报告你的标准方差是每百手16个大注，那么在4万手牌的样本数据中，你的标准方差是16/20 = 0.8大注每百手，而两个标准方差是每百手1.6个大注。你的赢率的95%置信区间是每百手2.3 ± 1.6个大注，或每百手0.7到3.9个大注。你可以推断，你有可靠的统计数据证明你是盈利的，但你不能对你的赢率做精确的估计。
例2：假设你的180人SNG锦标赛的真实投资回报率（ROI）是50%。
问题：一千场锦标赛后，你的结果的95%置信空间是多少？
解答：如果你得到每个名次是机会是均等的，那么你的标准方差是每锦标赛5个买入。然而，一名盈利牌手因为经常打入最终桌，可以有高很多的标准方差。如果是这样，那么1000场锦标赛后，你的赢率的标准方差将是6/√1000 = 0.19个买入每锦标赛，或0.19 x 1000 = 190个买入。1000场锦标赛后，你的平均结果将是赢得0.5 x 1000 = 500个买入，但你的结果的95%置信区间是你的ROI在50%±38%之间摆动的范围，你的总结果在500±380个买入的区间。
大约1/6的时候，你将下降超过1个标准方差，因此你最多能赢310个买入。约1/44的时候，你将下降超过2个标准方差，因此你最多能赢120个买入。约1/741的时候，你将下降超过3个标准方差，因此你最多亏损70个买入。
为了得到特定多桌锦标赛的赢率的良好估算，你可能需要打很多场锦标赛，让自己多次赢下锦标赛。这可能意味着你要打很长时间，导致比赛动态发生了变化，你的前期数据不太可靠。因此，很多时候你不得不猜测自己在多桌锦标赛的赢率。
例３：你已经打了800场9人桌锦标赛，刚好赢了80场（10%）
问题：你的取胜概率的95%置信区间是多少？
解答：许多统计数据的值要么是0要么是1。一名牌手要么参与底池，要么不参与。这类统计数据的标准方差是（p x (1-p)）1/2，这个值总在0到0.5的区间内，当p接近0.5时，其值约为0.5。这意味着，经过n次试验后，那个统计数据的平均值的标准方差是（p x (1-p)/n）1/2，这个值总是最多为0.5/√n。
你观察到自己在12.5%的时候拿到第一名。标准方差最高为0.5/√800 = 0.018 = 1.8%，因此两个标准方差最多为3.6%。你的取胜概率的95%置信区间的保守估计是10%±3.6%。
我们不使用0.5/√n，而使用更合理的√(0.2 x 0.8)/ √n = 0.4/ √n，这将得出一个10%±2.8%的置信区间。这个数学仍然不是很精确，但足够说你有充分的数据证明，你不像许多稳定的锦标赛赢家一样有13-15%的赢率。
我们不应使用√(0.1 x 0.9)/ √n = 0.3/√n来估计标准方差，因为这导致你在自己运气不好时低估标准方差。如果你掷一枚硬币五次，零次正面朝上，你不能推测掷硬币的标准方差约为零。
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