Прогноз на футбол это математика: Математические прогнозы на футбол, Статистика, Анализы

alexxlab 12.01.1982 Разное Leave a comment 94 Просмотры

Содержание

Робобет — математические прогнозы и ставки на спорт. 70% проходимость

Робобет от Betauth это бесплатный автоматический алгоритм, который рассчитывает шансы команд, исходя из представленных букмекерской конторой коэффициентов. Он упрощает «беттинговую жизнь» игроков, поскольку сразу предлагаются ставки, с максимальным шансом на исход матчей. Если вы будете использовать этот раздел сайта Betauth, ваши шансы на победу на порядок возрастут. Робобет на Бетаут сегодня — это бесплатные математические прогнозы

Что отличает сервис Betauth от других

В отличие от других сервисов здесь:

больше типов ставок для всех видов спорта. Если другие сервисы предлагают только 3 варианта, то на платформе Робобет на Тотал от Betauth вы найдете шансы на тоталы для футбола и хоккея, тоталы сетов для тенниса, двойные шансы для баскетбола.
актуальный коэффициент для каждого матча. Коэффициенты букмекера всегда обновляются.
наличие протоколов на футбольные и хоккейные матчи. Следите за шансами на победу команд Бундеслиги, английской Премьер-лиги, НХЛ, КХЛ и др.
добавление матчей в Избранное осуществляется одним нажатие.
честная статистика. Нет накрутки данных ни по одному виду спорта.

Значительное преимущество математических погнозов на футбол в Робобет – нет необходимости разбираться в каждом матче и детально проводить анализ встреч, достаточно подобрать хороший шанс и найти подходящий коэффициент.

Как работает Робобет на Betauth — инструкция по применению

Рассмотрим сервис сравнения букмекерских коэффициентов Робобет подробнее.

Разделы по видам спорта

Математические прогнозы в таблице представлены отдельно по каждому виду спорта: робобет по футболу, хоккею, баскетболу, теннису. Матчи группируются по лигам. При этом популярные лиги для удобства располагаются вверху списка. В левой части строки матча указано время события, далее – команды участники.

Колонки «Прогноз» и «Ставка»

Предлагаются математические прогнозы на футбол и др. виды спорта в Робобет на пять видов ставок, с процентами на победу. Для футбола на Робобет следующие исходы:

победят хозяева;
ничья;
победу одержат гости;
будет забито 2 гола и больше;
в воротах команд окажется более 3 мячей.

Последние два отображаемых исхода букмекерской конторы для других видов спорта отличаются. Для хоккея это тотал больше или меньше 4.5, для баскетбола – двойной шанс (победа + ничья) первого или второго клуба, для тенниса – тотал сетов больше или меньше 2.5.

Желтым подсвечиваются наиболее вероятные шансы (более 60%). Бывает такое, что в поле «Ставка» выводится значение, но шансы не подсвечены. В этом случае Betauth не рекомендует эту ставку.

Обратите внимание, в поле выводится сразу два значения – шанс в процентах и актуальный коэффициент (данные по кэфам букмекера обновляются каждый час). Если навести курсором на поле, отобразится история изменения коэффициентов.

После завершения игры поле «Ставка» подсвечивается зеленым цветом в том случае если ставка сыграла.

Колонка «Протокол матча»

Доступна для некоторых футбольных и хоккейных игр. Протокол матча раскрывается по нажатию на соответствующую стрелку. Позволит игрокам быстро реагировать на лайв ставки и быстро получать актуальную информацию: голы, карточки с указанием времени и т. д. Делая ставки в режиме live пользуясь протоколом позволит увеличить количество выигрышных ставок.

Категория «Избранное»

Для удобства пользователя, есть возможность добавлять матчи для отслеживания в «Избранное» — просто нажмите на иконку звездочки справа в таблице в конце строки матча. Чтобы просмотреть все добавленные события, перейдите в одноименный раздел. Можно добавлять матчи по всем видам спорта и на все представленные даты.

Статистика проходимости

Статистику проходимости можно посмотреть в соответствующем раскрывающимся блоке, который находится возле пункта меню «Избранное». В блоке отображается процент угаданных исходов матчей сервисом Робобет по видам спорта и в целом. С помощью стрелок можно листать статистику по месяцам и узнать процент проходимости компьютерных прогнозов.

Фильтр событий

Cравнение коэффициентов событий доступно на сегодня, вчера, завтра, а также позавчера и послезавтра. Есть возможность отфильтровать матчи по следующим критериям: все матчи, Live-матчи, прошедшие, будущие.

Сервис математических прогнозов Робобет от Betauth – это все необходимые данные в одном месте. Метод сравнения заменит десятки различных ресурсов бесплатных прогнозов. Положительные отзывы в интернете и данные статистики говорят сами за себя.

бесплатные прогнозы на футбол и ставки на спорт

10:00	Цзыбо Суньдай – Бэйцзин ИТ	52%	17%	31%	52% 17% 31%	12	2. 28	2.80	3.50	2:0
11:30	Сидней – Макартур ФК	59%	17%	23%	59% 17% 23%	П1	1.75	4.40	3.90	0:0
11:45	Мельбурн Сити – Перт Глори	46%	13%	42%	46% 13% 42%	12	1. 38	5.00	8.10	1:0
12:00	Зенит (19) – Челси (19)	56%	16%	28%	56% 16% 28%	П1	3.10	3.60	2.20	1:1
12:30	Бангалор Индепендентс – ФК Декан	42%	33%	25%	42% 33% 25%	1X	2. 50	3.30	2.55	3:1
12:30	Мьянма – Восточный Тимор	45%	14%	41%	45% 14% 41%	12	1.35	4.40	8.80	2:0
13:00	Тэчжон – Канвон ФК	21%	54%	25%	21% 54% 25%	X2	2. 34	3.30	3.10	0:0
13:00	Платхес Кальвия – Сольер	73%	17%	11%	73% 17% 11%	П1	1.57	3.40	6.00	1:1
13:30	Атромитос (19) – ПАОК (19)	16%	51%	33%	16% 51% 33%	X2	3. 10	3.40	2.07	1:2
13:30	Сайпа – Парс Джонуби	33%	46%	21%	33% 46% 21%	1X	1.87	2.80	4.80	0:0
14:00	Рекорд Бельско-Бяла (ж) – Чарни Сосновец (ж)	5%	5%	91%	5% 5% 91%	П2	0. 00	0.00	0.00	0:5
14:35	Чэнду Жунчэн – Ухань Три Таунс	51%	32%	17%	51% 32% 17%	1X	2.06	3.56	3.32	1:0
15:00	Бенфика (19) – Динамо Киев (19)	46%	15%	40%	46% 15% 40%	12	1. 85	4.30	3.60	1:0
15:00	Герта (19) – Магдебург (19)	86%	9%	5%	86% 9% 5%	П1	1.03	11.50	24.00	3:2
15:00	Пелистер – Борец Велес	19%	19%	63%	19% 19% 63%	П2	2. 07	2.90	4.00	1:3
15:35	Аль-Айн Сити – Ухуд Медина	54%	26%	21%	54% 26% 21%	1X	2.33	3.10	2.90	1:4
16:00	Зальцбург (19) – Севилья (19)	67%	17%	16%	67% 17% 16%	П1	1. 88	4.10	3.60	2:0
16:00	Искра Даниловград – Езеро Плав	19%	19%	63%	19% 19% 63%	П2	1.63	3.52	5.40	0:1
16:00	Сенгли Атлетик – Таршиен	22%	17%	61%	22% 17% 61%	П2	3. 80	3.50	1.88	1:1
16:45	Персиб Бандунг – Персебая	35%	30%	36%	35% 30% 36%	12	2.20	3.40	3.00	0:3
17:00	Хайдарабад ФК – Бенгалуру	28%	36%	36%	28% 36% 36%	X2	2. 58	3.11	2.70	1:0
18:00	Вольфсбург (19) – Лилль (19)	18%	18%	64%	18% 18% 64%	П2	3.60	3.60	2.02	0:3
18:00	Бавария (19) – Барселона (19)	17%	15%	68%	17% 15% 68%	П2	2. 60	3.80	2.47	3:2
18:00	Манчестер Юнайтед (19) – Янг Бойз (19)	61%	13%	27%	61% 13% 27%	П1	1.55	4.80	5.00	2:1
18:00	Стелленбос ФК – Суперспорт Юн.	35%	44%	21%	35% 44% 21%	1X	3. 40	2.60	2.50	0:1
18:00	Барока – Своллоуз	40%	40%	20%	40% 40% 20%	1X	2.70	2.60	3.10	0:1
18:00	Маккаби Хайфа (19) – Депортиво (19)	42%	11%	47%	42% 11% 47%	12	8. 80	5.40	1.28	3:0
19:00	Риека – Осиек	61%	19%	20%	61% 19% 20%	П1	2.12	3.50	3.40	0:0
20:45	Зенит – Челси	44%	15%	41%	44% 15% 41%	12	6. 06	4.45	1.56	3:3
20:45	Жилстрой-1 (ж) – ПСЖ (ж)	3%	12%	86%	3% 12% 86%	П2	0.00	0.00	0.00	0:6
20:45	Серветт (ж) – Вольфсбург (ж)	2%	11%	87%	2% 11% 87%	П2	0. 00	0.00	0.00	0:3
21:00	Фуэнлабрада II – Паракуэльос Антамира	39%	17%	44%	39% 17% 44%	12	2.05	3.20	3.40	— : —
21:30	Падерборн II – Майнерцхаген	83%	10%	7%	83% 10% 7%	П1	1. 15	6.80	12.00	— : —
21:30	Мюнстер – Эркеншвик	82%	7%	11%	82% 7% 11%	П1	1.11	6.90	19.00	— : —
22:00	Трес Кантос – Карабанчель	35%	27%	38%	35% 27% 38%	12	2. 40	2.80	3.10	— : —
22:00	Фулхэм (23) – Саутенд Юнайтед (23)	76%	17%	7%	76% 17% 7%	П1	1.11	7.50	21.00	— : —
22:30	Рейдерс Лиджа (ж) – Киркоп Юнайтед (ж)	61%	12%	27%	61% 12% 27%	П1	1. 35	4.80	6.60	— : —
22:30	Уракан де Инхеньеро – Атлетико Линьерс	21%	18%	61%	21% 18% 61%	П2	2.90	3.50	2.13	— : —
22:45	Брэдфорд – Колчестер	52%	19%	29%	52% 19% 29%	12	1. 88	3.76	4.42	— : —
22:45	Тре Фиори – Пеннаросса	67%	17%	16%	67% 17% 16%	П1	1.64	3.94	4.54	— : —
22:45	Хартлпул – Рочдейл	56%	19%	25%	56% 19% 25%	П1	2. 82	3.48	2.60	— : —
22:45	Милтон К.Д. – Плимут	63%	18%	19%	63% 18% 19%	П1	2.17	3.82	3.26	— : —
22:45	Уиган Атлетик – Шрусбери	62%	28%	11%	62% 28% 11%	П1	1. 65	3.70	5.55	— : —
22:45	Ливингстон – Хиберниан	19%	30%	50%	19% 30% 50%	X2	3.80	3.20	2.10	— : —
22:45	Бэрроу – Солфорд Сити	25%	20%	55%	25% 20% 55%	П2	2. 59	3.32	2.98	— : —
23:00	Аталанта – Вильярреал	61%	21%	18%	61% 21% 18%	П1	1.67	4.00	5.51	— : —
23:00	Берасатеги – Аргентино Мерло	61%	19%	21%	61% 19% 21%	П1	2. 22	3.10	3.20	— : —
23:00	Зальцбург – Севилья	37%	19%	44%	37% 19% 44%	12	2.80	3.37	2.65	— : —
23:00	Вольфсбург – Лилль	44%	35%	21%	44% 35% 21%	1X	2. 24	3.37	3.47	— : —
23:00	Манчестер Юнайтед – Янг Бойз	72%	13%	15%	72% 13% 15%	П1	1.67	4.30	4.90	— : —
23:00	Бенфика – Динамо Киев	72%	11%	17%	72% 11% 17%	П1	1. 36	5.41	9.32	— : —
23:00	Брейдаблик (ж) – Реал Мадрид (ж)	4%	20%	77%	4% 20% 77%	П2	8.70	6.50	1.23	— : —
23:00	Бавария – Барселона	42%	30%	28%	42% 30% 28%	1X	1. 54	4.85	5.76	— : —
23:00	Челси (ж) – Ювентус (ж)	50%	11%	39%	50% 11% 39%	12	1.19	6.50	11.50	— : —
23:59	Уракан Сан-Луис – Нашель Унидос	38%	16%	47%	38% 16% 47%	12	1. 59	3.80	4.80	— : —

Прогнозы на футбол — magazin-sklad.su

Прогнозирование результатов футбола и составление футбольных прогнозов: в чем разница?

Хотя прогноз часто называют «прогнозом», между ними есть небольшая разница. Прогноз основан на использовании данных поперечного сечения . Это информация, полученная при наблюдении за разными объектами (такими как люди, предприятия или страны) в один момент времени. Анализ поперечных данных обычно означает сравнение различий между выбранными предметами.

Прогноз основан на использовании временных рядов данных. Как следует из названия, он предполагает использование ряда точек данных, перечисленных в порядке времени. Этот тип данных используется в статистике, математических финансах и прогнозировании погоды.

Несмотря на разницу, процесс достижения точности в обоих случаях одинаков.

В ставках на спорт есть неопределенность

Планируете ли вы прогнозировать футбол или делать прогнозы, просто нет способа узнать будущее с какой-либо уверенностью. Вот почему прогноз / предсказание выражается в терминах вероятности, то есть шансов. Например, коэффициент 2,00 означает, что вероятность исхода составляет 50% (без учета «преимущества» букмекера).

Все игроки, делающие ставки на футбол, должны понять эту простую концепцию, прежде чем вкладывать деньги. Даже очень сильный фаворит с коэффициентом 1,25 имеет 20% шанс НЕ выиграть! В мае 1999 года лошадь по кличке Victory Spin имела стартовую цену 1/66, или 1,015 в десятичном представлении. Это равняется 98,52% шансов на победу, но он проиграл!

Однажды я поддержал команду литовской женской футбольной лиги, чтобы выиграть с коэффициентом 67,00, шанс успеха 1,49%, и они сделали это со счетом 4-1!

Печальный факт: в футболе, как и во всех видах спорта, часто делаются попытки «исправить» результат. Это разрушает целостность спорта, но случается чаще, чем люди хотят верить. Преступники платят игрокам денежные суммы, чтобы помочь им добиться определенного результата. На протяжении многих лет ряд футболистов были замешаны в скандалах с договорными матчами.

Однако даже договорные матчи не являются гарантией успеха! Kelong Kings — это увлекательная книга, в которой рассказывается о жизни самого плодовитого в мире организатора матчей Уилсона Раджа Перумала. Сингапурец был причастен к бесчисленным исправлениям и провел за решеткой. У него даже было сверхъестественное умение знать фиксированный матч, когда он не участвовал.

Несмотря на свое мастерство (после многих ранних неудач), даже Перумал иногда проигрывал из-за непредсказуемости футбола. Один памятный случай связан с попытками Перумала и его партнера зафиксировать малоизвестный международный матч между Боснией и Зимбабве. Идея заключалась в том, чтобы сделать большую ставку на то, что боснийская команда выиграет с разницей в четыре гола. Однако, как поясняет фиксер, даже двухголовная победа была прибыльной.

Перумал и его сообщник заплатили пяти зимбабвийским игрокам за плохую игру. Однако они недооценили качественный разрыв между сторонами. За 20 минут до конца один из оплачиваемых зимбабвийцев случайно забил 40-ярдовым залпом, когда Босния вела 2: 1. Перумал написал, что игрок в отчаянии после гола приложил руки к голове!

Оценка расстояния

Вы можете быстро измерить точность любого футбольного прогноза или прогноза, определив «расстояние». Это термин, используемый в области вероятности. У него очень простая формула:

Distance = 1 — Вероятность исхода, если он наступит

Чем короче расстояние, тем выше точность. Если вы получите совершенно неверный прогноз, вы получите максимальный балл 1. Оценка 0 означает полную 100% уверенность. Единственный способ гарантировать оценку 0 — это если вы — Бог, способный видеть будущее. Ярким примером является Один, у которого был глаз, который гарантировал, что он сможет это сделать!

К сожалению, Одина не существует, и если бы он существовал, у него наверняка были бы дела поважнее, чем прогнозировать футбол!

В любом случае, допустим, вы оцениваете вероятность прогноза в 80%. Если это произойдет, расстояние будет 1 — 0,8 = 0,2. Не Один, но тем не менее неплохо!

Точные прогнозы на футбол от команды Superbets.

guru с аналитикой

Актуальные и бесплатные прогнозы на футбол всегда доступны для читателей сайта Superbet.guru. Самая популярная в мире игра с мячом не утихает ни на неделю. Как и наши эксперты, которые день за днем выкладывают информативные и точные прогнозы. Если вы хотите заработать на ставках на футбол, тогда добавляйте наш сайт в закладки и оформляйте подписку на e-mail рассылку прогнозов от профессионалов.

Как готовятся прогнозы на футбол на сайте Superbet

Есть несколько основных принципов, которыми руководствуются наши прогнозисты при анализе матчей:

Мотивация. Мы всегда берем во внимание этот момент при оценке перспектив любой из команд;
Изучение составов и сопутствующего инфополя. В наших футбольных прогнозах вы найдете информацию о травмах и дисквалификациях. А если у команды изменился тренер, то капперы обязательно учитывают при анализе;
Тренды. Мы изучаем текущие тренды клубов и сборных: серии побед, результативность, важные исторические моменты, результаты на конкретном стадионе, статистику. Это позволяет лучше понимать бэкграунд команды.
Личные встречи. Наши бесплатные прогнозы на футбол содержат информацию об очных встречах соперников. Это позволяет лучше понимать расстановку сил в паре.
Лучшие коэффициенты и оптимальная ставка. Мы детально изучаем линию букмекерских контор, чтобы предложить вам самое оптимальное пари по выгодному коэффициенту. Эксперты используют полную глубину росписи, что позволяет находить валуи.

Наша конечная задача – найти лучший прогноз на футбол, исходя из анализа матча. Мы не подгоняем факты под результат, а наоборот – выискиваем оптимальный вариант в линии. Даже если это ставка на фолы.

На какие соревнования мы составляем прогнозы

Качественные прогнозы на футбол от профессионалов Superbet охватывают все самые интересные футбольные соревнования:

Матчи сборных: товарищеские, отборы, финальные части крупных турниров (ЧМ, Евро, Копа Америка, Кубок Африки, Кубок Азии, Кубок КОНКАКАФ), Лига Наций, турниры с участием молодежных и юношеских команд;
Еврокубки: Лига Чемпионов, Лига Европы, Кубок мира среди клубных команд, Лига Конференций, а также квалификационные матчи;
Национальные лиги и кубки: Ла Лига, АПЛ, Бундеслига, Серия А, Лига 1, Примейра Португалии, РПЛ, Эредивизи, УПЛ, чемпионаты Бельгии, Турции, МЛС. Кубковые соревнования самых сильных футбольных ассоциаций. Более того, мы даем аналитику на низшие лиги вроде Чемпионшипа, ФНЛ, Серии Б или Сегунды.

В какой бы день года вы ни зашли на наш сайт, вы всегда найдете интересный анонс и прогноз на футбол на сегодня. У нас не бывает простоев. Даже если освещаемые лиги завершены, мы всегда находим альтернативу.

Как заработать на футбольных прогнозах наших экспертов?

Наша спортивная аналитика нацелена на поиск самого выгодного исхода для ставки. За счет хорошей подготовительной работы, наши капперы зачастую находят валуи. И именно value – это то, что способно принести прибыль от ставок в долгосрочной перспективе.

Мы не будем голословно заявлять, что даем самые точные прогнозы на футбол в интернете. Но мы стараемся мыслить трезво, и при этом ставить себя на место игрока. Вот несколько советов, которые позволят зарабатывать на наших спортивных прогнозах:

Читайте наши футбольные прогнозы полностью. Зачастую прогнозисты оставляют сразу несколько наводок для совершения пари. Старайтесь выжимать максимум из сопровождающего контента;
Заведите портфолио букмекерских контор. Если иметь счета в 5-10 БК, то это повышает ваш потенциал при работе с линией. Не исключено, что вы найдете улучшенный коэффициент на прогноз на сегодняшний футбол или какой-то выгодный смежный рынок.

Список подходящих букмекеров для заключения пари на футбольные матчи мы разместили в нашем рейтинге букмекерских контор по ставкам на футбол

Не теряйте голову при сериях побед и поражений. На дистанции в 1000 ставок вы почти гарантированно поймаете серию из 8-9 выигрышей/проигрышей при условии, что средний кэф составляет порядка 2,0. Помните, что понятие железный прогноз – это не более, чем уловка. Эффективность измеряется на дистанции.
Не гонитесь за супервысокими коэффициентами. Если кто-то предлагает вам поставить на точный счет с кэфом 20-30, то скорее всего это мошенник и авантюрист.
Играйте по стратегии. Всегда придерживайтесь определенной стратегии и следите за банком. В разделе «Стратегии ставок на футбол» мы собрали все самые эффективные и прибыльные схемы игры заключая пари на данный вид спорта.

Математические прогнозы на футбол

Аналитики портала SuperBet.guru используют современные математические методы обработки футбольной статистики. В список анализируемых показателей попадают самые разные позиции:

голы и удары в створ ворот;
угловые и оффсайды;
фолы и желтые карточки;
процент владения мячом и опасные атаки.

Конечно, никакой математический анализ не даст 100 процентов достоверного прогнозирования, ведь спорт хорош своей непредсказуемостью.

Здесь и включается момент экспертности. Наши аналитики сочетают статистический анализ и детальное рассмотрение других факторов (мотивации, травм, погоды и др.) Это помогает делать прогнозы на футбол с высоким фактором валуйности.

Наши эксперты и преимущества

Сайт Superbet.guru – это прогнозы на футбол от профессионалов. Наши эксперты пристально следят за своими турнирами и кубками, изучают всю информацию о командах и игроках, работают по всему фронту линии букмекерских контор.

Как итог вы получаете экспертный анализ и хорошую наводку на размещение ставки. Мы не будем голословно заявлять, что на нашем сайте самые точные и лучшие прогнозы на футбол от экспертов. Но определенные бенефиты с них вы получить можете:

Детальный анализ каждого события позволяет рассмотреть альтернативные варианты ставки. В описании приведены статистика, тренды, мотивация соперников;
Автоматический переход на сайт БК. Просто кликните по коэффициенту, и вы окажетесь на сайте конторы. Это удобно и экономит ваше время. Даже если матч уже начался, то вы еще успеете сделать ставку по нашему совету в лайве.
Охват лиг и турниров. Мы обозреваем более 10 регионов и более 30 различных турниров. Так что вы наверняка найдете аналитику по интересующему вас противостоянию. И, возможно, составите классный экспресс;
Регулярность. У нас не бывает простоев, новые советы от экспертов добавляются изо дня в день. У нас всегда найдутся актуальные прогнозы на футбол на сегодня, завтра, ближайшую неделю с анализом и полезными данными.

Часто задаваемые вопросы

Как найти точные прогнозы на футбол?

Выше на этой странице размещен список матчей, на которые наши эксперты уже дали свои прогнозы с детальной аналитикой. Также просматривайте анонсы предстоящих событий, которые обязательно попадут в зону внимания наших аналитиков.

Чем наши футбольные прогнозы помогут игроку?

Здесь есть 2 варианта. Можно просто делать ставки, соответствующие нашим советам. На дистанции вы выйдете в плюс с большой долей вероятности. А можно просто принимать советы наших экспертов к сведению, а пари уже заключать на основании собственного анализа.

Кто составляет прогнозы на футбол на Superbet.

guru?

Их формируют аналитики, которые подтвердили успешность на дистанции. Работают специалисты совмещающие математические методы анализа с индивидуальным видением футбола, конкретных чемпионатов.

Все футбольные прогнозы бесплатные?

Да, у нас нет ВИП-подписки или других платных услуг. Вся информация свободно доступна на SuperBet.guru.

Удача, структура и магия . Футболоматика [как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния] [litres]

У меня есть причина закончить первую часть этой книги на мужском объятии Златана. Хотя его гол свечкой через себя можно рассматривать математически, я не пытался низвести гениальность Златана до уровня уравнений. Его потрясающий удар и реакция Коллимора напоминают нам о том, что не стоит сводить прекрасную игру к математике и науке.

В пяти главах, которые мы провели на поле, я рассмотрел различные аспекты футбола, используя комбинацию случайности и структуры.

Случайность прокладывает нам долгий путь в объяснении целей и измерении совершенства; структура позволяет нам контролировать пространство как в атаке, так и в обороне и измерять динамику передач в полузащите. Вне футбола аналогичные подходы работают для рыб и львов, прогноза погоды, климатических изменений и бегунов на 100 метров, запусков мяча в небо и ракет в космос, а также пинков лошади, несчастных случаев и рака. Мы назвали лишь несколько из тысяч и тысяч примеров. В биологии, социологии и метеорологии математические аналогии позволяют нам ясно видеть, как возникают случайность и структура. Математика и наука – мощные инструменты, но могут ли они объяснить все?

Я наблюдал за голом Златана по телевизору дома вместе с моей семьей. Моя жена-шведка взмыла в воздух, крича от радости, и исполнила заслон кун-фу. Моя дочь с восторгом смотрела на маму, улыбаясь и закрывая уши руками, чтобы уменьшить шум. Мой сын зарыдал, проклиная Златана и всхлипывая, что к этому голу привела замена его любимого Стивена Джеррарда. Эти сцены – в моей гостиной, на поле, на стадионе «Френдс Арена», где даже английские болельщики аплодировали, и по всей Швеции – отражают страсть к игре, которая не является ни случайной, ни структурированной. Это было просто нечто волшебное.

Гол Златана должен остаться необъяснимым (хотя бы частично) – так же как и гол Руни через себя в ворота «Манчестер Сити», проход Гиггза в матче с «Арсеналом» и гол Бекхэма «Уимблдону» с центра поля. Мы никогда не сможем выразить формулами второй гол Марадоны в ворота Англии на чемпионате мира 1986 года; или «gol de placa»[55] Пеле в 1961 году, когда он пробежал все поле, чтобы забить на «Маракана». Статистические закономерности в забитых голах Месси и Роналду не отменяют удивительного разнообразия способов того, как они эти голы забивали. Капитуляция Бразилии за 20 минут в полуфинале чемпионата мира 2014 года против Германии; две минуты, за которые Эдин Джеко и Серхио Агуэро завоевали титул для голубой части Манчестера впервые за 44 года; «You’ll Never Walk Alone» в перерыве финального матча в Стамбуле, после чего «Ливерпуль» отыграл три мяча – все эти примеры могут быть частично объяснены логикой и аргументами, но они всегда будут сохранять элемент легендарности.

Математика и наука дают нам преимущество. Мы можем использовать научные инструменты для выявления закономерностей и приручения случайности. Каждый раз, когда мы применяем математическую модель, мы получаем более четкое представление о том, как работает мир. Но математики и ученые должны признать свои пределы: в футболе, да и в остальной жизни, всегда найдутся вещи, которые мы не можем полностью объяснить. Это не должно нас беспокоить. Этому необходимо радоваться. Каждое действие на футбольном поле всегда будет оставаться уникальной комбинацией удачи, структуры и магии. Все вместе они делают футбол тем, чем он является.

Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 2 / Хабр

первой части

обзора я рассмотрел основные термины и понятия в ставках на теннис и сделал обзор статистических моделей для прогнозирования теннисных матчей.

Вторая часть посвящена собственно машинному обучению: алгоритмам, проблемам и кейсам.

Содержание
Часть 2
Машинное обучение в теннисе
Модели машинного обучения

Проблемы с машинным обучением

Кейсы МО для прогнозирования тенниса

Машинное обучение в теннисе

Машинным обучением называется раздел искусственного интеллекта, изучающий алгоритмы, способные обучаться или адаптировать свою структуру на основании обработанной выборки данных. Машинное обучение с учителем решает задачу построения функции из набора помеченных обучающих примеров, где помеченный пример это пара, состоящая из вектора на входе и желаемого значения на выходе.

В контексте тенниса историческая статистика матчей может использоваться для формирования выборки обучающих примеров. Для отдельного матча входной вектор может содержать различные признаки матча и игроков, а выходным значением будет исход матча. Отбор релевантных признаков – это одна из основных проблем построения эффективного алгоритма машинного обучения.

С точки зрения существующих алгоритмов, прогнозирование тенниса можно рассмотреть с двух сторон:

Как задачу регрессии, в которой выходное значение является вещественной величиной. Выход может представлять вероятность выигрыша матча напрямую, однако истинные вероятности выигрыша прошлых матчей неизвестны, что вынуждает нас использовать дискретные значения для меток обучающих примеров (например, 1 для победы, 0 для поражения). Иначе, можно прогнозировать вероятности выигрыша очка при подаче и вставлять их в иерархические выражения Барнета и О’Майли для нахождения вероятности выигрыша матча, но это возвращает нас к марковским цепям.
Как задачу бинарной классификации, в которой можно попытаться классифицировать матчи по категориям «победа» или «поражение». Некоторые алгоритмы классификации также дают некоторую степень точности события, принадлежащего к классу, что можно использовать как вероятность победы в матче.

Модели машинного обучения

Логистическая регрессия

Несмотря на свое название, логистическая регрессия это по сути алгоритм классификации. Главными в алгоритме являются свойства логистической функции. Логистическая функция

σ(t)

определяется как:

Как видно на рисунке ниже, логистическая функция отображает вещественные входные значения в диапазоне от –∞ до +∞ и от 0 до 1, позволяя интерпретировать выходы как вероятности.

Логистическая функция σ(t)

Модель логистической регрессии для прогнозирования матчей состоит из вектора n признаков матча x = (x₁, x₂, …, x_n) и вектора n+1 вещественных параметров модели β = (β₀, β₁, …, β_n). Для прогнозирования с помощью модели сначала проецируем точку в нашем n-размерном пространстве признаков на вещественное число:

Теперь можно преобразовать z в значение в приемлемом диапазоне вероятностей (от 0 до 1) с помощью логистической функции, определенной выше:

Обучение модели состоит из оптимизации параметров β, так чтобы модель давала наилучшее воспроизведение исходов матчей для обучающей выборки. Это осуществляется путем минимизации функции логистических потерь (уравнение ниже), которая дает меру погрешности модели при прогнозировании исходов матчей, использовавшихся для обучения.

где N – количество матчей в выборке
p_i – вероятность прогноза победы для матча i
y_i– реальный исход матча i (0 – поражение, 1 — победа)

Рисунок ниже показывает логистические потери, возникающие из-за одного матча для различных прогнозируемых вероятностей, при условии, что матч завершился победой предсказанного игрока. Любое отклонение от самого точного предсказания p = 1,0 штрафуется.

Логистические потери при верном прогнозе матча

В зависимости от величины выборки выбирается один из двух методов обучения (т.е. минимизации логистических потерь):
1. стохастическое градиентное убывание – медленные итеративный метод, подходит для больших выборок;
2. максимальное правдоподобие – более быстрая численная аппроксимация, не подходит для больших выборок.

Большинство опубликованных моделей машинного обучения используют логистическую регрессию. Clarke and Dyte [8] применяют модель логистической регрессии к разнице по очкам двух игроков в рейтинге ATP для прогнозирования исхода сета. Иными словами они используют одноразмерное пространство признаков x = (rankdiff) и оптимизируют β₁, так чтобы функция σ(β₁ * rankdiff) давала наилучшее предсказание для обучающей выборки. Параметр β₀ опущен в модели, так как rankdiff 0 даст вероятность победы в матче 0,5. Вместо непосредственного прогнозирования исхода матча Кларк и Дайт предсказывают вероятность победы в сете и моделируют вероятность победы в матче, таким образом увеличивая размер выборки. Модель использовалась для прогнозирования результатов нескольких мужских турниров в 1998 и 1999 гг., однако авторы не приводят данных о точности предсказания, упоминая только, что результаты удовлетворительные.

Ma, Liu and Tan [9] использовали большее пространство признаков из 16 переменных, принадлежащих к трем категориям: навыки и результативность игрока, физические параметры игрока, параметры матча. Модель обучалась на матчах с 1991 по 2008 гг. и использовалась для выдачи рекомендаций игрокам: например, «больше тренировать прием подачи».

Логистическая регрессия является привлекательным алгоритмом для прогнозирования тенниса из-за скорости обучения, устойчивости к переобучению и выдачи на выходе вероятности победы в матче. Однако без дополнительных модификаций этот алгоритм не может моделировать сложные взаимоотношения между входными признаками.

Нейронные сети

Искусственная нейронная сеть – это система взаимосвязанных нейронов, созданная по модели биологических нейронов. Каждый нейрон вычисляет значение из сигналов на входе, которое затем может быть передано на вход другим нейронам.

Нейронная сеть прямого распространения (то есть сеть с механизмом прогнозирования событий, feed-forward network) – это ориентированный ациклический граф. Как правило, нейросети имеют несколько слоев, при этом каждый нейрон в невходном слое связан со всеми нейронами в предыдущем слое. На рисунке ниже показана трехслойная нейронная сеть.

Трехслойная нейронная сеть прямого распространения

Каждой связи в сети присваиваются веса. Нейрон использует входной сигнал и его вес для вычисления значения на выходе. Типичным методом компоновки сети является нелинейная взвешенная сумма:

где w_i – вес входных данных x_i.

Нелинейная функция активации К позволяет сети вычислять нетривиальные задачи, используя малое количество нейронов. Обычно для этой цели используются сигмоидальные функции, например, логистическая функция, определенная выше.

Теннисные матчи можно прогнозировать, отдавая на входной слой нейронов признаки игрока и матча и проводя значения через сеть. Если использовать логистическую функцию активации, значение на выходе сети может представлять собой вероятность победы в матче. Существует много различных алгоритмов обучения, целью которых является оптимизация весов сети для получения наилучших значений на выходе для обучающей выборки. Например, алгоритм обратного распространения использует градиентный спуск для снижения среднеквадратичной ошибки между целевыми значениями и значениями на выходе нейронной сети.

Нейронные сети могут находить связи между различными признаками матча, однако по своей природе они все равно остаются «черным ящиком», то есть обученная сеть не дает дополнительного понимания системы, так как ее слишком сложно интерпретировать. Нейронные сети склонны к переобучению и поэтому для их обучения нужно очень много данных. Кроме того, разработка модели нейронной сети требует эмпирического подхода, и отбор гиперпараметров модели часто осуществляется методом проб и ошибок. Однако, учитывая успешность моделей нейронных сетей для прогнозирования тенниса, этот подход нужно признать перспективным.

Somboonphokkaphan [10] обучил трехслойную нейросеть для прогнозирования теннисных матчей с использованием алгоритма обратного распространения. Автор исследовал и сравнил несколько разных сетей с разными наборами входных параметров. Лучшая нейронная сеть состоит из 27 входных узлов, представляющих такие признаки матча и игрока как поверхность корта, процент выигрыша на первой подаче, второй подаче, ответной подаче, брейк-пойнтах и т.д. Автор утверждает о точности около 75% при прогнозировании исходов матчей турниров Большого шлема в 2007 и 2008 годов.

Sipko [11] использует логистическую регрессию и нейронные сети, проверяя модели на выборке из 6135 матчей турниров ATP 2013-2014 гг., ROI наиболее точной модели составил 4,35%, что по заявлению автора на 75% лучше современных стохастических моделей.
После публикации первой части статьи SpanishBoy нашел на GitHub реализацию моделей Сипко: их результат – 65%, однако ROI получился отрицательным.

Метод опорных векторов

Машины опорных векторов (support vector machines, SVM), как и другие описанные здесь алгоритмы машинного обучения, это алгоритм обучения с учителем. Он был предложен Владимиром Вапником и Алексеем Червоненкисом в 1963 г. и является одним из наиболее популярных современных методов обучения по прецедентам.

Задача, решаемая SVM, заключается в нахождении оптимальной гиперплоскости, корректно классифицирующей точки (примеры) путем максимально возможного разделения точек двух классов на категории, являющиеся их метками (как и в других алгоритмах, этими категориями могут быть «победа» и «поражение»). Новый пример, например, предстоящий матч, можно затем проецировать в то же пространство точек и классифицировать на основании того, с какой стороны гиперплоскости он оказывается.

SVM имеют ряд преимуществ перед нейронными сетями: во-первых, обучение никогда не приводит к локальному минимуму, что часто случается с нейронными сетями. Во-вторых, SVM часто опережают нейронные сети по точности прогнозирования, особенно при высоком отношении признаков к обучающим примерам. Однако на обучение SVM тратится намного больше времени, а модели тяжело настраивать.

Выпускники MIT Wagner and Narayanan [12] опубликовали курсовую работу, где они использовали SVM для прогнозирования победителей в интерактивной игре ATP World Tour Draw Challenge, проводившейся ассоциацией теннисистов-профессионалов до 2014 г. Суть игры — перед началом мирового турнира ATP любой желающий на сайте ATP пытался по турнирной таблице предсказать победителей во всех предстоящих матчах вплоть до победителя турнира. Авторы использовали 15 признаков, в основном посетовую статистику игроков. Обучающая выборка составила 40000 примеров, для тестирования модели использовали перекрестную проверку на 6000 примерах. Максимальная точность модели составила 65%.

Работа Panjan et al. [13] не касается напрямую прогнозирования исходов матчей. Они применяли SVM, наряду с другими алгоритмами классификации, для прогнозирования успешности карьеры молодых теннисистов из Словении в сравнении с их сверстниками и старшими теннисистами.

Другие алгоритмы МО

Машины опорных векторов несомненно заслуживают более пристального внимания как модели для прогнозирования тенниса. Важно отметить, что для выдачи хороших вероятностей SVM требуют ступенчатой калибровки, в то время как для логистической регрессии и нейронных сетей такой шаг не обязателен. Кроме того, для прогнозирования теннисных матчей могут быть использованы и байесовские сети, моделирующие взаимозависимость между разными переменными.

Каждая модель имеет разную эффективность в различных условиях. Машинное обучение можно использовать и для построения гибридной модели, сочетающей в себе выходные данные с других моделей. Так, прогнозы разных моделей могут стать отдельными признаками, и модель можно обучить для анализа сильных и слабых сторон каждой из них. Например, прогноз нейронной сети можно объединить с моделью общего соперника, используя параметры матча для взвешенной оценки относительного влияния двух прогнозов.

Проблемы с машинным обучением

Переобучение

Как уже говорилось, для обучения описанных моделей доступно очень много исторических данных. Однако, важно отметить, что игру теннисистов в предстоящем матче нужно оценивать на основании их прошедших матчей: только недавние матчи на таком же покрытии корта со схожими соперниками могут точно отражать ожидаемый результат игрока. Ясно, что таких данных крайне мало для моделирования, а это может привести к переобучению модели. Это значит, что модель будет описывать случайную ошибку или шум в данных вместо релевантной закономерности. Переобучению особенно подвержены нейронные сети, в первую очередь, когда количество скрытых слоев/нейронов слишком велико по сравнению с количеством примеров.

Чтобы избежать переобучения, нужно отбирать только наиболее релевантные признаки матча. Для самого процесса отбора признаков также существуют отдельные алгоритмы. Устранение нерелевантных признаков также позволит снизить время на обучение.

Оптимизация гиперпараметров

Обучение модели оптимизирует параметры модели, например, веса в нейронной сети. Однако в модели как правило есть и гиперпараметры, которым не обучают и которые нужно настраивать вручную. Например, для нейронных сетей одними из конфигурируемых гиперпараметров являются количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом слое. Получение оптимальных гиперпараметров для каждой модели — процесс эмпирический. Традиционный алгоритмический подход – поиск по сетке – подразумевает исчерпывающий поиск по заранее определенному пространству признаков. По этим причинам успешная модель для прогнозирования тенниса требует тщательного отбора гиперпараметров.

Live-прогнозирование

Эксперт по ставкам на теннис Питер Уэбб

утверждает

, что более 80% всех ставок на теннис размещаются непосредственно во время матча. Стохастические модели могут прогнозировать вероятность исхода матча с любого начального счета, а значит, их можно использовать для live-ставок. Модели машинного обучения как правило не перестраиваются по ходу текущего матча. И хотя текущий счет можно было бы использовать в качестве признака матча, ресурсоемкость такой модели выросла бы в разы, а влияние на точность или ROI могло быть минимальным.

Женский теннис

Часто в исследованиях рассматриваются только мужские матчи ATP, а игры Женской теннисной ассоциации (WTA) не учитываются. Отчасти это обусловлено лучшей доступностью исторических данных и коэффициентов по игрокам ATP, отчасти тем, что для женщин могут оказаться релевантными дополнительные признаки, что потребует перепроверки и перекалибровки модели. В любом случае, прогнозирование женского тенниса со всеми его особенностями является прямым полем деятельности для машинного обучения, и возможно мы увидим такие исследования в будущем.

Кейсы МО для прогнозирования тенниса

Исследовательский интерес к прогностическим моделям для тенниса привел к появлению сервисов, предлагающих пользователям результаты такого прогнозирования. Важно отметить, что в силу специфики рынка ставок на спорт, в интернете активны множество людей-прогнозистов (капперов, типстеров и т. д.) разной степени порядочности, утверждающих, что они дают прогнозы на основании собственных алгоритмов. По понятным причинам в большинстве случаев они оказываются мошенниками, что легко отследить по количеству деталей и корректности технической информации, которую они раскрывают (или не раскрывают).

После отсева людей-прогнозистов остается лишь несколько ресурсов, использующих по всей видимости, реальные математические модели. Несмотря на то, что они, как правило, не раскрывают используемые алгоритмы и методы, их можно отследить по косвенным признакам.

Одна группа сервисов предоставляет вероятности победы обоих игроков в матче, оставляя статистику матча и историю игрока для самостоятельного анализа пользователя. Таким образом, они используют результаты прогнозирования на основе стохастических иерархических методов. Таких ресурсов большинство: toptennistips.com, robobet.info и т. д.

Сервисы на основе машинного обучения анализируют не только вероятности выигрыша, но и применяют самообучающиеся алгоритмы к исторической статистике по игрокам и параметрам матча. Такие системы создали IBM, Microsoft и российский сервис OhMyBet!

IBM

Система от IBM Keys to the Match для прогнозирования тенниса продвигается компанией с 2013 года как предиктивный аналитический инструмент для четырех турниров Большого шлема: Уимблдона и Открытых чемпионатов Австралии, Франции и США. Для каждого игрока система анализирует его уникальный стиль игры и дает рекомендации по трем ключевым показателям (keys), которых должен достигнуть теннисист, чтобы увеличить свои шансы на выигрыш в текущем матче. «Ключи» публикуюся на официальных сайтах турниров.

Система берет статистику турниров Большого шлема с 2005 г., это почти 12 000 матчей. IBM уже много лет является официальным партнером турниров Большого шлема: компания собирает и обрабатывает всю статистику этих матчей. IBM утверждает, что для каждого матча Keys to the Match анализирует до 41 миллиона точек данных, в том числе очки, счет, длительность, скорость подачи, процент подач, количество ударов, типы ударов и т. д.

На основании анализа система определяет 45 ключевых динамических показателей игры и выделяет из них три, которые наиболее важны для каждого игрока в данном матче: 19 ключей для атаки, 9 для защиты, 9 для выносливости и 8 ключей, описывающих общий стиль игры. За турнир система создает в общей сложности 5500 предиктивных моделей.

Для выбора трех ключевых признаков система также анализирует разницу в статистике игрока по каждому из четырех турниров Большого шлема, историю личных встреч соперников и историю игр со схожими соперниками. На каждого игрока создается профиль со всей релевантной статистикой, после чего алгоритм кластеризации разделяет игроков по степени схожести профилей и стиля игры.

IBM не раскрывает, какие именно прогностические алгоритмы используются в системе. Более того, несмотря на фразу «предиктивная аналитика», постоянно встречающуюся в маркетинговых материалах о Keys to the Match, представитель IBM Кеннет Дженсен подчеркивает: «Система не создана для прогнозирования победителя в матче или сете. Цель Keys to the Match – определить три показателя результативности игрока и отследить текущую игру теннисиста в сравнении с его предыдущими результатами и показателями сопоставимых игроков».

Microsoft

Система искусственного интеллекта Cortana Intelligence Suite от Microsoft пока не использовалась для прогнозирования тенниса, однако ее активно тестируют на прогнозировании футбольных матчей, поэтому рассказ о ней включен в этот обзор (более подробно можно почитать здесь).

Кортану впервые опробовали для прогнозирования спорта в 2014 г, когда она предсказывала результаты матчей Чемпионата мира по футболу. Тогда правильными оказались 15 из 16 прогнозов исходов игр. После этого Microsoft составляла прогнозы для чемпионата мира по футболу среди женщин, английской Премьер-лиги, Лиги чемпионов УЕФА, чемпионата Бразилии, чемпионата Франции, чемпионата Испании, чемпионата Германии, чемпионата Италии.

Для прогнозирования результатов система использует комплексный анализ двух факторов: статистические данные (соотношение побед и поражений команды, количество забитых голов, место проведения матча, погодные условия) и данные веб-поиска и социальных сетей (феномен «коллективного разума»). Шанс выигрыша каждой команды определяется в процентном соотношении, рассчитывается вероятность ничьей в матчах для каждой игры отборочного тура.

В целом феномен «коллективного знания» недооценен, считают в Microsoft. Результаты мероприятий, на которые, казалось бы, общественное мнение повлиять не может (футбольные чемпионаты как раз этот случай), на самом деле можно предсказать, анализируя поведение людей в интернете. Так Cortana Intelligence Suite прогнозирует результаты ТВ-шоу, выборов, церемоний награждения и самых разных конкурсов, основанных на голосовании. Система выявляет, какие именно публичные действия пользователей коррелируют с распределением голосов. На этих корреляциях и составляются предиктивные алгоритмы. Доказано, что в случаях, когда отдельно взятые эксперты могут ошибаться, анализ общественного мнения добавляет 5% к точности прогноза.

Однако, футбольный матч — это не голосование, а по своей структуре он сложнее тенниса, и результаты прогнозов Кортаны пока все еще далеки от идеала. Так, для Евро 2016 система прогнозировала, что с вероятностью 66% чемпионом станет Германия, а в матче с Англией 11 июня Россия не забьет ни одного гола, проведет менее четырех атак, а число результативных пасов не превысит 221.
Результат нам известен.

OhMyBet!

Сервис OhMyBet! создан выпускниками Физтеха и ВМиК МГУ. В начале июля заметка о сервисе появилась на vc.ru, где создатели кратко рассказали о системе. Изучение предиктивных алгоритмов в выпускных и диссертационных проектах привело авторов к мысли отработать свои модели на теннисных матчах.

Из данных о 825 000 сыгранных матчей в турнирах ITF и ATF с 2000 по 2014 выделили такие признаки как результат матча, покрытие, турнир, количество эйсов, количество двойных ошибок, процент выигрыша на первой и второй подаче, средняя скорость подачи каждого игрока, возраст игроков, оценочная мотивация выигрыша, предыдущие встречи игроков, травмы, время отдыха между матчами и т. д. К этим данным применили алгоритмы машинного обучения.

Валидация модели проводилась на матчах 2015 года. Результат: 12% ROI за 2015 год, при этом точность системы составила 75-77%. Максимальная точность в 2015 году – 85%, однако ROI при этом снижается.
Высокий ROI обеспечивается за счет того, что алгоритм сам отсекает прогнозы с низкими коэффициентами. Средний выигрышный коэффициент – 1,74. Всего с начала 2015 г по настоящий момент алгоритм дал 452 прогноза, 350 за 2015.

Алгоритм, используемый в системе, создатели не раскрывают, однако из анализа опубликованных работ и наблюдением за поведением самой системы можно предположить, что это нейронная сеть. Например, создатели рассказали, что при настройке модели столкнулись с переобучением и были вынуждены корректировать обучающие признаки.

Последнее крупное обновление алгоритма было проведено в начале июля 2016 г., после этого был открыт полный доступ к сайту для пользователей. Статистика прогнозов с начала 2015 до текущего матча доступна на сайте в разделе История. С момента запуска авторы ведут открытый мониторинг прогнозов на платформе Blogabet, чтобы избежать обвинений в подтасовке статистики.

Библиография

8. S. R. Clarke and D. Dyte. Using official ratings to simulate major tennis tournaments. International Transactions in Operational Research, 7(6):585–594, 2000.

9. S. Ma, C. Liu, and Y. Tan. Winning matches in Grand Slam men’s singles: an analysis of player performance-related variables from 1991 to 2008. Journal of sports sciences, 31(11):1147–55, 2013.

10. A. Somboonphokkaphan, S. Phimoltares, and C. Lursinsap. Tennis Winner Prediction based on Time-Series History with Neural Modeling. IMECS 2009: International Multi-Conference of Engineers and Computer Scientists, Vols I and II, I:127–132, 2009.

11. M. Sipko. Machine Learning for the Prediction of Professional Tennis Matches. Technical report, Imperial College London, London, 2015.

12. A. Wagner, D. Narayanan. Using Machine Learning to predict tennis match outcomes. MIT 6.867 Final Project.

13. A. Panjan et al.: Prediction of the successfulness of tennis players with machine learning methods. Kinesiology 42(2010) 1:98-106

Математические прогнозы на футбол, Статистика, Анализы.

Argentina Primera C Metropolitana		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 20:00

Berazategui

—

Argentino de Merlo

2.20

3.25

2.90

Argentina Torneo Regional Federal Amateur		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 21:00

Huracan de San Luis

—

CD Naschel Unidos

1.55

3.70

4.50

Australia A-League		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 08:45

Melbourne City FC

—

Perth Glory

1.35

4.90

7.40

Australia FFA Cup		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 08:30

Sydney FC

—

Macarthur FC

1.90

3.35

3.45

Champions League Group Stage		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 17:45

Juventus Turin

—

Malmö FF

1.16

7.40

17.00

12/08/2021, 17:45

Zenit St. Petersburg

—

Chelsea

5.80

4.20

1.54

12/08/2021, 20:00

Benfica Lissabon

—

FC Dynamo Kyiv

1.27

5.60

10.00

12/08/2021, 20:00

Bayern Munich

—

FC Barcelona

1.49

4.80

5.40

12/08/2021, 20:00

VfL Wolfsburg

—

Lille OSC

0′

2.35

3.15

3.10

12/08/2021, 20:00

Red Bull Salzburg

—

FC Sevilla

0′

3.00

3.35

2.34

12/08/2021, 20:00

Atalanta BC

—

Villarreal

1.72

4.00

4.30

12/08/2021, 20:00

Manchester United

—

Young Boys Bern

1.42

4.90

6.60

Champions League UEFA Champions League, Women		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 17:45

Servette Geneva FC

—

VfL Wolfsburg

29.00

11.00

1.02

12/08/2021, 17:45

Zhilstroy

—

1 Kharkiv

23.00

9.60

1.04

12/08/2021, 20:00

Chelsea

—

Juventus Turin

1.20

5.80

9.60

12/08/2021, 20:00

Breidablik

—

Real Madrid

16.00

7.20

1.10

Champions League UEFA Youth League, Group stage		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 09:00

FC Zenit St Petersburg

—

FC Chelsea

2.70

3.75

2.16

12/08/2021, 12:00

SL Benfica

—

FC Dynamo Kyiv

1.51

4.20

5.00

12/08/2021, 13:00

FC Salzburg

—

Sevilla FC

1.78

3.70

3.75

12/08/2021, 15:00

Manchester United FC

—

BSC Young Boys

1.36

4.90

6.20

12/08/2021, 15:00

FC Bayern Munich

—

FC Barcelona

4.10

4.00

1.57

12/08/2021, 15:00

VfL Wolfsburg

—

OSC Lille

3.35

3.40

1.98

12/08/2021, 15:00

Maccabi Haifa

—

RC Deportivo La Coruna

7.20

5.40

1.28

Chile Primera Division, Women		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 21:30

Santiago Morning

—

Universidad de Chile

1.85

3.50

3.20

China League 1		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 07:00

Zibo Cuju FC

—

Beijing Institute of Technology FC

1.68

3.45

4.10

12/08/2021, 11:35

Chengdu Rongcheng FC

—

Wuhan Three Towns FC

1.95

3.20

3.50

Colombia Primera A, Clausura		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 22:00

CD Junior FC

—

CS Deportivo Pereira

1.44

3.90

6.40

Croatia 1. HNL		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 16:00

HNK Rijeka

—

NK Osijek

2.19

3.30

3.10

El Salvador U20 Primera Division		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 21:00

CD Aguila

—

Municipal Limeno

-60′

1.85

3.70

3.10

Germany Under 19 Bundesliga		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 12:00

Hertha BSC

—

1. FC Magdeburg

1.08

8.20

16.00

Greece U19 Super League		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 10:30

Atromitos Athinon

—

PAOK Thessaloniki

3.20

3.35

1.99

India Bangalore Super Division		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 08:15

Bangalore Independents

—

FC Deccan

2.35

3.55

2.35

Indian Super League		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 14:00

Hyderabad FC

—

Bengaluru FC

2.20

3.15

Indonesia Liga 1		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 13:45

Persib Bandung

—

Persebaya Surabaya

1.72

3.25

4.50

International AFF Suzuki Cup		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 09:30

Myanmar

—

East Timor

1.32

4.50

7.80

Iran Azadegan League		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 10:30

SaiPa FC

—

FC Pars Jonoubi Jam

1.77

2.90

4.60

Malta FA Trophy		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 13:00

Senglea Athletic

—

Tarxien Rainbows FC

3.40

3.50

1.80

Montenegro 1. CFL		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 12:00

FK Rudar Pljevlja

—

FK Buducnost

3.95

3.30

1.74

North Macedonia 1. MFL		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 12:00

FK Bregalnica Stip

—

FK Rabotnicki Skopje

1.98

3.30

3.10

12/08/2021, 12:00

FK Makedonija Gjorce Petrov

—

Fk Akademija Pandev

2.55

3.05

2.43

12/08/2021, 12:00

FK Shkupi

—

FC Struga Trim Lum

3.10

2.80

2.24

12/08/2021, 12:00

FK Pelister Bitola

—

FK Borec

2.05

2.90

3.35

Poland Ekstraklasa, Women		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 11:00

Rekord Bielsko

—

Biala

13.00

1.01

Saudi Arabia Arabia Division 1		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 12:35

—

Ain FC

2.18

3.10

2.90

South Africa Premier League		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 15:00

FC Baroka

—

Swallows FC

2.60

3.00

12/08/2021, 15:00

Stellenbosch FC

—

Supersport United FC

2.55

2.85

2.80

South Korea K-League Classic		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 10:00

Daejeon Citizen FC

—

Gangwon FC

2.95

3.00

2.47

Spain Tercera Division		Score	Tip	1	X	2

12/08/2021, 10:00

CD Platges de Calvia

—

CF Soller

1.57

3.45

4.90

12/08/2021, 18:00

Cf Fuenlabrada B

—

CD Paracuellos Antamira

1.50

3.60

5.40

The football prediction process is dependant on statistics. Throughout the site, you will be in a position to find predictions for every match. The game prediction was created through mathematical algorithms that utilise the data out of more than a hundred championships for the last 10+ years. Even the football prediction site also provides a listing of suspended and wounded players for many of the major leagues around the planet. This will help punters make the intelligent decision when coming up with their predictions. Wager1x2 tries to function as best football prediction site providing you with all the data you want to make a football prediction. Aside from the predictions and information, the site also has related. The purpose of the website is always to be the go-to online portal site for game prediction. The team continues to make improvements on the website to be certain that the information supplied are updated and also relevant to punters looking to get game prediction. Aside from soccer prediction, the website also provides detailed statistics and information about the teams. Full stats of the team can be purchased from the website that contains the existing form of the team, dwelling team performance, off team performance, wounded players, and head to head results, next matches, odds comparisons, corner stats, and card stats as well as different stats. Probabilities of Match Prediction To help users create the option that is ideal, the site offers informative data on injured and suspended players detailed analytics to each team before game day, comparison of their chances, and also score, just to mention a couple. Even the football prediction site includes 1×2 predictions, half time/full period predictions, correct score predictions, goalscorer’s predictions, under/over 2.5 goals predictions, both to score predictions, double chance predictions, Asian disability predictions, and also a lot more. Match Day Statistics For each and every effect, there is a probability calculated. The soccer prediction is your effect of the maximum odds. The possibilities are computed using algorithm employing. It’s a procedure that involves different data mining techniques.

математических прогнозов футбола — работают ли они?

Математические прогнозы увеличивают ваши шансы на выигрыш ставки. С точностью прогноза 90 процентов у вас есть небольшой шанс проиграть ставки при использовании математических прогнозов. Вот почему закладки не любят сайты с предсказаниями, потому что они не хотят, чтобы их ставки выигрывало много людей.

Если вы впервые слышите о математических прогнозах футбола, то, возможно, вам интересно, как они работают.

Не волнуйтесь.Я расскажу об этом в этой статье. Мы также рассмотрим, как они работают, почему вам нужно их использовать и работают ли они.

Без лишних слов, приступим.

23 июля 2019 г .; Канзас-Сити, Канзас, США; Защитник мюнхенской «Баварии» Давид Алаба (27) бьет головой в ворота «Милана» во втором тайме серии матчей Международного кубка чемпионов в Детском парке милосердия. Обязательный кредит: Denny Medley-USA TODAY Sports

Что такое математические прогнозы на футбол?

Математические прогнозы футбола созданы с использованием алгоритмов, основанных на статистике, и эффективного искусственного интеллекта.Они увеличивают шансы на выигрыш ставок. Это потому, что искусственный интеллект и алгоритмы были включены таким образом, чтобы они понимали и предсказывали результат футбольных матчей с высокой точностью.

Как работают математические прогнозы футбола?

Математические прогнозы футбола сделаны на основе сложных компьютерных вычислений. Эти расчеты изменены для точного прогнозирования результатов футбольных матчей.

В расчетах используются расширенные статистические модели для сравнения статистики каждой команды, формы игроков, а также других факторов, влияющих на исход футбольного матча.Затем система использует эти сравнения для определения вероятного исхода игры.

Преимущества математических прогнозов на футбол
1. Они точные
Математические прогнозы футбола очень точны при прогнозировании исхода футбольного матча. Анализ и расчеты, которые предоставляет система, делают сайты прогнозирования актуальными сегодня. Сайты прогнозов, такие как наш, предсказывают ставки с высокой точностью, которые вы не можете получить на основе своего анализа.
2. Требуют меньше усилий
Математические прогнозы футбола не требуют особых усилий. Поэтому они менее стрессовые. С математическими прогнозами футбола вы можете расслабиться, выбрать нужные прогнозы и дождаться результата.
Вам не нужно напрягать свой мозг, пытаясь сделать ставку. Просто посетите веб-сайт с прогнозами на футбол, например наш, выберите ставку, которую хотите сделать, и сделайте ставку. Система сняла бремя с ваших плеч.
23 июля 2019 г .; Канзас-Сити, Канзас, США; Нападающий «Милана» Фабио Борини (11) и защитник Маттео Габбиа (46) протестуют против рефери Аллена Чепмена во втором тайме против мюнхенской «Баварии» во время серии матчей Международного кубка чемпионов в Детском парке милосердия. Обязательный кредит: Denny Medley-USA TODAY Sports
3. Никакого эмоционального вмешательства
Поскольку вам не нужно прилагать никаких усилий или мозгового штурма при использовании математических прогнозов футбола, система выполнит тщательно проанализированные вычисления, на которые не будут влиять эмоции.
Математические прогнозы на футбол избавят вас от стресса, связанного с потерей денег.
4. Они могут использовать бесплатно
Сайты с законными прогнозами, такие как наш, бесплатно предоставляют точные прогнозы на футбол. Просто посетите наш веб-сайт, выберите прогноз по вашему выбору из списка прогнозов на нашем сайте и сделайте ставку.
Мы делаем это, потому что хотим, чтобы все были успешными.
Заключение: работают ли математические прогнозы футбола?
Многие люди рассматривают ставки на футбол как бизнес, а не просто хобби.Их больше беспокоят деньги, которые они получают от выигрыша своих ставок. Лучший способ получить эти выигрыши — воспользоваться сайтом с предсказаниями.
Вы можете увеличить свои шансы на выигрыш ставок, используя математические прогнозы футбола. Эта система более эффективна, чем простые догадки. У вас также есть небольшая вероятность проиграть ставки, когда вы используете сайт предсказаний, на котором есть математические предсказания.
(PDF) Прогнозирование футбольных столов с помощью максимально экономичной модели [in Math.Приложение]
ФУТБОЛЬНЫЕ ТАБЛИЦЫ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 137
получение наихудшего возможного предположения можно рассчитать как:
P (Получение MAEM AX путем угадывания) = (м!) 2
(2 м)! = 2m
m − 1
= n
n / 2 − 1
.
Такой исход маловероятен. В случае PL:
n
n / 2 − 1
= 20
10  − 1
= 1
184756 ≈5,4 · 10−6.
Тем не менее, это далеко не так маловероятно, как угадать правильную таблицу, как указано в Разделе 1.
Ссылки
[1] G. E.P. Бокс и Дж. М. Дженкинс, Анализ временных рядов, прогнозирование и контроль (пересмотренное издание
,
), Холден-Дэй, Сан-Франциско, 1976 г.
[2] Д. Р. Бриллинджер, Моделирование некоторых норвежских футбольных данных, в: Виджай Наир (ред.) , Достижения в области статистического моделирования и вывода
, Серия по биостатистике 3, Мировая наука, Hackenshack,
NJ, 2007, 3–20.
[3] Д. Р. Бриллинджер, Моделирование результатов игр чемпионата Бразилии 2006 года серии A как
порядковых номеров, Brazilian Journal of Probability and Statistics 22 (2008), 80–104.
[4] Д. Р. Бриллинджер, Анализ частичных результатов Китайской Суперлиги, Наука в Китае,
Series A 52 (2009), 1139–1156.
[5] Э. Фернандес-Кантелли и Г. Меден, Улучшенная система наград в футболе, Chance 16
(2003), 23–29.
[6] К. К. Хауген, Улучшенная система наград в футболе: комментарий (теоретико-игровой), Chance
20 (2007), 22–24.
[7] Дж. Ледолтер и Б. Абрахам, Экономия и ее важность в прогнозировании временных рядов,
Technometrics 23 (1981), 411–414.
[8] А. Дж. Ли, Результаты моделирования в Премьер-лиге: действительно ли «Манчестер Юнайтед» лучший ?,
Chance 10 (2009), 15–19.
[9] С. Макридакис, С. К. Уилрайт и В. Э. Макги, Прогнозирование, методы и приложения,
2nd. изд., John Wiley & Sons, 1983.
[10] Дж. Берн-Мердок, Последние прогнозы: вероятности положения, Financial Times, май 2017 г.,
https://www.ft.com/prem-predict.
[11] Б. МакМахон, Прогнозы Премьер-лиги на 2016–2017 гг., Forbes / SportsMoney, август 2016 г.,
www.forbes.com/sites/bobbymcmahon.
[12] П. Мерсон, Пол Мерсон прогнозируют окончательную таблицу Премьер-лиги на 2016/17, SKYSPORTS,
август 2016, www.skysports.com/football.
[13] П. Макналти, Премьер-лига 2016-17: Кто где закончит?, BBC Sports, август 2016 г.,
http://www.bbc.com/sport/football/36962933.
[14] П. Таррант, Бельгия, выиграет Евро-2016? Вопросы и ответы по вероятностным прогнозам, июнь 2016 г.,
www.statslife.org.uk/sports.
Кьетил К.Хауген, факультет логистики, Университетский колледж Мольде, Специализированный университет в
Логистика, Бритвейен 2, 6410 Мольде, Норвегия
электронная почта: [email protected]
Бриньюлф Оурен, Департамент математических наук, NTNU, N -7034 Тронхейм, Норвегия
электронная почта: [email protected]
Математический обзор FBS: плей-офф колледжа футбола и новогодняя шестерка
Этим летом я провел углубленный анализ на основе данных футбольного расписания штата Мичиган, гонки Big Ten, остальных участников Power Five, независимых игроков FBS и Group of Five.Сегодня пришло время собрать все воедино и сделать некоторые прогнозы относительно того, какие команды выйдут в плей-офф студенческого футбола, а также в другие четыре новогодних игры с шестью чашами.
В предыдущих частях этой серии я представил таблицы данных для каждой конференции, которая включала коэффициенты плей-офф студенческого футбола для всех 130 команд FBS. В таблице 1 ниже показаны 25 команд с лучшими шансами на выход в плей-офф, а также их предсезонный рейтинг, график (в скобках указан национальный рейтинг) и шансы этих команд выйти в финальную игру и выиграть национальный чемпионат.
Обратите внимание, что мой расчет силы расписания основан на количестве ожидаемых побед для среднего Power Five с этим расписанием, и поэтому меньшее число означает более сложный график.
Таблица 1: Шансы на 25 лучших плей-офф, финальную игру и национальный титул на основе результатов моделирования Монте-Карло за 100000 циклов
В целом, шансы плей-офф довольно точно отражают предсезонный рейтинг, за некоторыми заметными исключениями.Пятерка лучших команд идет по порядку, за исключением Алабамы. Действующие чемпионы являются консенсусной командой №1 в предсезонке, но «Багровый прилив» занимает лишь четвертое место с четвертыми лучшими шансами на выход в плей-офф (24 процента) после штата Огайо (27 процентов), Оклахомы (30 процентов) и Клемсона ( 39 процентов).
Причина этого, по сути, заключается в разнице в сильных сторонах расписания, где Алабама входит в десятку самых сложных расписаний, а у остальных претендентов графики вне топ-30.В частности, у Клемсона один из самых простых графиков во всей Power Five (67-е место в целом), что помогает объяснить большую разницу в шансах на плей-офф между «Тиграми» и остальными игроками.
Тем не менее, шансы на титул на национальном уровне для всех четырех лучших команд колеблются от девяти до 12 процентов на команду, а шансы Алабамы превышают шансы штата Огайо. Другими словами, если Алабама сможет пережить испытания Комиссии по ценным бумагам и биржам, шансы «Багрового прилива» возрастут, поскольку на бумаге они являются лучшей командой в стране.
Для остальных участников топ-25 отклонения между предсезонным рейтингом и рейтингом шансов футбольного плей-офф колледжа обычно связаны с разницей в силе расписания. Главное исключение из этого правила — Нотр-Дам.
У Fighting Irish одно из 25 самых сложных расписаний, но их шансы на плей-офф (№6) заметно выше, чем их предсезонный рейтинг (№11). Похоже, это связано исключительно с тем, что Нотр-Дам, будучи независимым, не должен участвовать в чемпионате конференции.
Как мы узнали во время баскетбольного сезона Big Ten, лучший способ гарантировать, что команда не проиграет, — это просто не играть. Эта «стратегия», похоже, увеличивает шансы Нотр-Дама на плей-офф.
Если посмотреть на таблицу 1, то можно предположить, что Клемсон, Оклахома, штат Огайо и Алабама, скорее всего, являются квартетом команд, которые выйдут в плей-офф колледжа футбола в этом году. Судя по необработанным шансам, это, по сути, правда. Однако, когда я подсчитываю цифры по различным комбинациям тех четырех лучших в плей-офф, я получаю результат, показанный на Рисунке 1.
Рис. 1: Распределение различных комбинаций четырех лучших предсезонных команд в плей-офф колледжа футбола на основе моделирования Монте-Карло. (Обратите внимание, что Клемсон помечен просто как «C»)
Согласно этой цифре, если мои рассчитанные шансы верны, вполне вероятно, что только одна или две команды из группы, включая Клемсон, Оклахому, штат Огайо и Алабаму, попадут в CFP. Эти данные также предполагают, что нет из этих четырех команд, вышедших в плей-офф, является более вероятным сценарием, чем выход трех или всех четырех членов группы.
С одной стороны, в этом нет ничего удивительного. Мои результаты говорят, что Клемсон выходит в плей-офф почти в 40% симуляций. Однако это также означает, что в 60 процентах симуляций «Тигры » не выходят в плей-офф. Таким образом, рисунок 1, похоже, следует из чисел в таблице 1.
Кроме того, это распределение немного напоминает мне распределение семян № 1, которые попадают в Финал четырех в турнире NCAA по баскетболу. И моделирование, и история говорят нам, что только один или два лучших посева обычно попадают в последние выходные.
Но в наши дни футбол — другое животное. Во-первых, шансы, которые я даю лучшим командам на выход в плей-офф, невелики по сравнению с шансами, которые можно вывести из текущей денежной линии Лас-Вегаса (которая дает четверке лучших команд шанс от 60 до 80 процентов). для достижения CFP).
Более того, ретроспективный анализ последних семи лет показывает, что от двух до трех команд, которые начинают сезон в первой четверке, обычно заканчивают сезон в плей-офф.Я ожидал (и фактически прогнозирую), что эта тенденция сохранится в 2021 году.
Это подчеркивает потенциальную слабость моей методологии моделирования: я отношусь ко всем командам одинаково. Я предполагаю, что все команды с одинаковой вероятностью будут как лучше, чем ожидалось, так и хуже, чем ожидалось. В действительности, однако, такие команды, как Клемсон и Алабама, по крайней мере, в последние несколько лет, редко отстают. Они постоянно «побеждают», поэтому так доминируют. Похоже, что это продолжится и в этом году.Тем не менее, эти тенденции часто остаются только тенденциями, пока они не перестают быть тенденциями.
В качестве заключительной части данных, относящихся к аспектам общей картины плей-офф колледжа футбола, на рисунке 2 приведены шансы на то, что по крайней мере одна команда из каждой конференции выйдет в плей-офф (слева), и шансы, что более одной команды из будет приглашена каждая лига (справа).
Рисунок 2: Распределение количества команд от каждой конференции в плей-офф на основе результатов моделирования Монте-Карло за 100 000 циклов.
Короче говоря, SEC, скорее всего, получит хотя бы одну команду, а также, скорее всего, получит несколько команд в плей-офф College Football, что неудивительно. После этого лучшие шансы у ACC и Big Ten. Интересно, что у Big 12 больше шансов, чем у Pac-12, чтобы вывести одну команду в плей-офф, в то время как у Pac-12 больше шансов получить несколько команд.
Я подозреваю, что это связано с тем, что у Pac-12 есть подразделения, а у Big 12 — нет. Такую команду, как Орегон, Вашингтон может вывести из гонки дивизионов, и она все равно попадет в плей-офф колледжа футбола.Однако в «большой 12» команда, проигравшая в матче за первенство конференции, скорее всего, не попадает в CFP, и шансы команды, занявшей третье место, скорее всего, больше, чем шансы на второе место в дивизионе на другой конференции.
Подрывной прогноз плей-офф
С данными, показанными выше, я мог бы просто сделать свои прогнозы плей-офф колледжа футбола, выбрав команды с лучшими четырьмя шансами, а затем распределив следующие восемь или около того команд в Шесть новогодних чаш. Судя по среднему результату моих 100000 симуляций, это, пожалуй, то, что наиболее вероятно.
Однако в действительности ситуация такова, что возможные участники CFP и NY6 не выбираются на основе средних значений. Команды выбираются на основе одного очень конкретного сценария: реальных результатов полного футбольного сезона. Чтобы сделать более интересный прогноз постсезона 2021 года, я вместо этого обращаюсь к моему «разрушительному» моделированию.
Как я резюмировал в предыдущих частях этой серии, мое разрушительное моделирование настраивает параметры, чтобы создать исторически разумное количество общих расстройств.В моем предварительном просмотре каждой конференции я суммировал ожидаемые рекорды для всех команд, предполагая, что все выбранные команды выиграют, и если я «нарушу» моделирование.
Таблица 2 дает сводную информацию о гонках в дивизионе и конференции в обоих сценариях.
Таблица 2: Сводная информация о гонках в дивизионе и конференции на основе исходных шансов и того, если симуляция прервана из-за вставки нарушений.
Эта таблица разделена на две части.Слева показан фаворит на основе шансов в каждом дивизионе, который эквивалентен фавориту, если предсезонный рейтинг верен и нет нарушений. По сути, всегда побеждает команда с наивысшим рейтингом в предсезонке. Показаны шансы каждой команды на победу в дивизионе, а команда, получившая преимущество в игре за первенство конференции, заштрихована зеленым цветом.
В правой части представлены результаты каждой гонки конференции в разрушительной симуляции. Я также включил в этот сценарий прогнозируемый рекорд для каждой команды после игр чемпионата конференции, а также ключевые победы и поражения.Подразделения, в которых произошла смена победителя между двумя симуляциями, выделены желтым цветом.
В дополнение к командам, которые проектируется подрывным симулятором для участия в чемпионате конференции, в таблице 3 приведены заметные оставшиеся команды Power Five с двумя или меньшими потерями в целом.
Таблица 3: Прогнозируемые рекорды и заметные победы и поражения для других претендентов CFP и NY6 на основе разрушительного моделирования.
Для целей моих «официальных» прогнозов плей-офф студенческого футбола я буду использовать более интересные результаты разрушительного моделирования.
Если бы сезон проходил таким образом, Клемсон стал бы единственной непобежденной командой и, очевидно, получил бы первое место в рейтинге CFP. Штат Огайо со счетом 12: 1 с несколькими качественными победами был бы очевидным вариантом в качестве посевного места № 2, но два других слота менее просты.
В этом сценарии Texas A&M — чемпион SEC с двумя поражениями и несколькими высококачественными победами.Я думаю, что Эджи заработают третье место. Затем, скорее всего, дело дойдет до Чемпиона Большой 12 Оклахомы с 12-1 или Нотр-Дама с 11-1. Я думаю, что комитет CFP должен будет отдать должное Оклахоме в этом случае как семени № 4 с посланием о том, что победа на конференции превосходит достижения Нотр-Дама (извините, ирландцы, но если вам это не нравится, идите присоединиться к конференции).
Таким образом, исходя из текущей ротации чаш, плей-офф колледжа футбола в этом сценарии будет организован следующим образом (с отображением прогнозируемого разброса очков):
Оранжевая чаша : No.1. Клемсон (-1) против №4 из Оклахомы,
Cotton Bowl : № 2 Штат Огайо (-2) по сравнению с № 3 Техас A&M
В этом сценарии ожидается, что Клемсон встретится лицом к лицу со штатом Огайо (+1,5) в национальной игре за титул, где «Тигры» будут узким фаворитом.
Что касается остальных шести новогодних боёв, то, основываясь на прогнозируемой таблице и результатах сезона, приведенных выше, я ожидал бы следующих матчей (с указанными прогнозируемыми разбросами):
Я также мог видеть торговые точки Алабамы и Флориды, но моя пара дает, вероятно, более конкурентоспособный набор игр (на основе предсезонного рейтинга), а также позволяет избежать реванша Алабама / Нотр-Дам в прошлогоднем полуфинале.
Что касается Fiesta Bowl, Юта неожиданно появляется как последняя оставшаяся команда с одним поражением. Я объединяю Utes с лучшей командой Group of Five в Цинциннати, так как Bearcats обойдут Бойсе и UL Lafayette с немного лучшим резюме.
Обратите внимание, что есть несколько команд, которые я не планирую использовать для получения слота New Years ’Six, но которые будут выступать в роли сильнейших в игре в чашу, в том числе в Джорджии, Орегоне и Северной Каролине. Это трио состоит из всех 10 лучших команд в предсезонке, но у всех них непростые графики.
Итак, это то, что математика говорит о студенческом футбольном сезоне 2021 года. Хотя это все хорошо, было бы неплохо узнать, может ли вся эта математика, которую я проделал, действительно быть полезной на рынке ставок. В конце концов, моя симуляция рассчитывает шансы, которые можно напрямую сравнить со многими из тех же шансов для различных исходов сезона, установленных нашими друзьями в Лас-Вегасе.
В заключительной части моего предсезонного анализа американского футбола я раскрою эти числа более подробно, чтобы предоставить предсезонную дозу плохих советов по ставкам.Оставайтесь с нами и Go Green.
Футбольный прогноз
СКАЧАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ:
Предсказание исхода футбольных матчей.
Статистическое прогнозирование — это метод, используемый в ставках на спорт для прогнозирования исхода матчей с помощью статистических инструментов и сложных математических формул. Кто не хочет предсказывать результат футбольного (футбольного) матча? Лучший способ сделать прогноз — это оценить вероятность исхода.Вы не можете рассчитать вероятность победы в футбольном матче, предполагая, что вероятность победы, поражения и ничьей одинакова, но вы можете посмотреть на предыдущие результаты в аналогичных матчах и использовать эти результаты для оценки вероятности победы. Цель этого приложения — вычислить «истинные» шансы на основе математических расчетов, которые будут более подходящими. Вы можете использовать эти прогнозы, но не удивляйтесь, если результат прямо противоположен прогнозу.
Это приложение может быть полезно при расчете коэффициентов для следующих мировых футбольных лиг :
Лига Австралийский футбол
Бундеслига
Чемпионат английской футбольной лиги
Eredivisie
Индийская лига
Международный футбол
Ла Лига
Первая лига
Вторая лига
Первая лига
MLS
Североамериканская футбольная лига
Португальская лига
Премьер-лига
Primera División Argentina
Российская премьер-лига
Премьер-лига Шотландии
Segunda División
Серия А
Суперлига Греция
Лига чемпионов УЕФА
Лига Европы УЕФА
ВАЖНОЕ ПРИМЕЧАНИЕ: Это приложение не поддерживает ставки на спорт, оно предназначено только для информационных и развлекательных целей! Математический прогноз на
футбольных матчей — Opera News Ghana
СТАВКИ
Прогнозы на лигу чемпионов сегодня
Лига чемпионов возвращается сегодня, и многие футбольные фанаты с нетерпением ждут победы своих любимых команд.Любители ставок на спорт также ждут больших выигрышей от своих ставок. Вот несколько прогнозов, которым вы можете следовать, делая ставки. ПРОГНОЗЫ 1.Psg vs Club Brugge Kv 2.Mancity против РБ Лейпциг
СПОРТ
Хорошие новости для фанатов «Олд Траффорд». Отец быстро атакующего футбола здесь.
«Манчестер Юнайтед» находится на грани подтверждения своего соглашения с немецкой легендой Ральфом Рангником в качестве временного менеджера по шестимесячному контракту, прежде чем оставить его на два года в качестве консультанта.Не так давно клуб расстался с Уле Гунной Сульшером и передал команду Майклу Кэррику и остальному персоналу подсобки, чтобы они позаботились обо всем, поскольку клуб планирует назначить временного менеджера, чтобы закончить оставшуюся часть сезона.
СТАВКИ
Сегодняшние тщательно проанализированные 5 матчей, на которые можно сделать ставку (шансы 60)
Снова выходные, и, как обычно, после недели международных матчей возобновились клубные футбольные матчи. В этой статье я собрал и тщательно отобрал матчи, которые могут принести вам кое-что на выходных.Пожалуйста, поделитесь этой статьей со своими друзьями и семьей и дайте мне знать, что вы также думаете о них, в комментариях.
ОБРАЗОВАНИЕ
Познакомьтесь с самой молодой девушкой, окончившей университет в возрасте 17 лет
Эта статья не предназначена для рекламы, а скорее для того, чтобы рассказать людям об одном из величайших достижений молодой женщины, окончившей университет науки и технологий им. Кваме Нкрума после изучения математики. Прежде чем начать читать эту статью, нажмите в правом верхнем углу страницы, чтобы следить за всеми новыми и актуальными новостями по всему миру, а также не забудьте поделиться с друзьями и семьей.
СТАВКИ
Шансы на выигрыш 10 на 19 ноября
Долгожданные недели прошли, и лиги клубного футбола вернулись. Здесь тщательно отобраны и проанализированы 10 игр с коэффициентами на 19 ноября. Начиная со стороны Бельгии: Желто-Красные КВ Мехелен — Брюгге Обе команды до сих пор лидировали в своих играх, забивая огромное количество голов в каждом матче, несмотря на то, что каждая проиграла по одному матчу.
СТАВКИ
Оформить заказ этого продавца мясных пирогов, который штурмует центр MyBet, чтобы сделать ставку
Ставки на спорт — это деятельность по прогнозированию спортивных результатов и размещению ставок на результат.Частота ставок на спорт зависит от культуры, при этом подавляющее большинство ставок делается на ассоциативный футбол, американский футбол, баскетбол, бейсбол, хоккей, велоспорт, автогонки, смешанные боевые искусства и бокс как на любительском, так и на профессиональном уровне. .
ОБРАЗОВАНИЕ
NSMQ; Ознакомьтесь с этими фактами о полуфинальных школах Tamasco и Ketasco
Сегодняшние полуфинальные соревнования между старшей средней технической школой Кета (KETASCO), старшей средней школой Тамале (TAMASCO) и старшей средней школой для девочек Уэсли будут очень сложными.Соревнование, которое начнется ровно в 13:00, я представляю вам некоторые веские факты, которые следует учитывать каждому, прежде чем представители школ поднимутся на высокую сцену для начала мегасоревнования.
СПОРТ
Команда Котоко Трэш Квеси Аппиа забросила 5 голов в товарищеском матче с нулевым счетом
лидеров Лиги и единственная команда со 100% -ным коэффициентом побед в Премьер-лиге Ганы увеличили свою подготовку к следующей игре против «Карела Юнайтед», убедительно выиграв у футбольной академии Кенпонг на 5 голов до нуля.Футбольной академией Кенпонг управляет бывший тренер «Черных звезд» Квеси Аппиа, но его команда не была достаточно сильной, чтобы соответствовать способностям лидеров Премьер-лиги Ганы.
ОБРАЗОВАНИЕ
Познакомьтесь с Франсиской Ламини, 18-летним членом PENSA KETASCO.
Конкурс
Национальной викторины по естествознанию и математике в этом году был очень неожиданным, особенно после полуфинального тура. Полуфинальный раунд проходил между KETASCO, Prempeh College и Presec Legon. В последнем полуфинальном раунде первое место с 53 очками заняла школа KETASCO в регионе Вольта, Гана.
ОБРАЗОВАНИЕ
Prempeh College в пятый раз побеждает в конкурсе
С национальной викториной по науке и математике это было непросто. Все мы знаем, что в течение нескольких недель распространяется Национальная викторина по естествознанию и математике. Боже, как хорошо, сегодня грандиозный финал для всех трех школ: старшей пресвитерианской старшей школы для мальчиков, колледжа Премпе и старшей средней технической школы Кеты.
СПОРТ
Прогноз на матч Барселоны и Бенфика
Долгожданный матч между БАРСЕЛОНА и БЕНФИКА, наконец, наступил.Сегодня ровно в 8:00 начнется матч. Сегодняшняя победа «Барселоны» означает, что они могут пройти в следующий раунд соревнований. К концу презентации я дам свой личный прогноз на этот матч.
Как ведущие спортивных новостей используют математику | Работа
Автор: Chron Contributor Обновлено 2 октября 2020 г.
Большинство видов спорта являются количественными. Отдельные лица или команды набирают очки, и побеждает наивысший результат в конце игры. Вы измеряете не только окончательный счет, но и результаты отдельных игр, которые приводят к окончательному счету, и эти измерения создают историческую статистику, которая может помочь предсказать будущий результат игры или игры.Результат может быть даже количественно выражен как деньги в спорте, который позволяет делать ставки. От простого дополнения к вероятности и статистике, математика используется в спорте повсюду. Спортивный комментатор использует математику, чтобы сообщить факты и сделать прогнозы.
Использование математики для подсчета очков
Спортивный комментатор использует математику для вычисления нового результата игры, когда команда успешно завершает игру. Например, если баскетбольная команда набрала 68 очков и завершила обычную корзину, диктор может объявить новый результат, равный 70, добавив два очка к текущему счету.Дикторы также используют математику для прогнозирования будущих результатов на основе результата игры. Например, в бейсбольном матче, если у команды A есть шесть пробежек, а у команды B — две пробежки, три игрока на базе и игрок летучей мыши, диктор может предсказать ничью, если бэттер команды B совершит хоумран.
Понимание статистики в спорте
Коэффициенты широко используются в спорте для измерения степени успеха определенной задачи или навыка. Спортивный комментатор использует математику для вычисления, понимания и интерпретации этих соотношений.Например, комментатор баскетбола может обсудить процент штрафных бросков игрока, который представляет собой отношение количества удачных бросков к общему количеству выполненных бросков. Комментаторы бейсбола обычно обсуждают средний уровень ударов игрока, который является не средним, а отношением количества ударов к общему количеству ударов битой.
Использование математики для прогнозирования стратегий
При прогнозировании стратегии команды, следующей игры или даже победителя события спортивный комментатор часто интерпретирует и анализирует статистику, чтобы прийти к заключению.Например, комментатор может предсказать, решит ли футбольная команда совершить тачдаун или забить с игры, просмотрев процент забитых мячей с игры, расстояние до первого дауна и исторические результаты аналогичных игр команды против своего оппонента.
Интерпретация чисел для аудитории
Спортивный комментатор такого события, как скачки, использует свои математические знания для понимания, интерпретации и объяснения ставок для слушателей, а также для расчета выплаты по ставке 2 доллара в конце гонки.Они также используют математику для преобразования измерений между единицами измерения в системе измерения — например, для преобразования фарлонгов, ярдов и футов — или для преобразования измерений между системами измерения, такими как имперская и метрическая системы.
Можем ли мы победить букмекеров? Прогнозирование футбольных матчей с помощью простой модели | Фрэнк Андраде
Неудивительно, что в Бундеслиге самое высокое среднее количество голов (2,91), но если вы внимательно посмотрите на 4 графика, вы заметите, что все они имеют что-то общее — их распределения имеют общую кривую соответствия . Это распределение Пуассона!
Почему распределение Пуассона?
Вот некоторые из причин:
Футбольные матчи независимы друг от друга. Возникновение одной игры / гола не влияет на вероятность другой игры / гола.
Точное время событий случайно. Момент достижения цели является случайным.
Цели — это дискретная переменная, потому что они исчисляемы. В футбольном матче может быть 1, 2, 3 гола, но не дроби.
Прежде всего, мы пытаемся сделать это простым.Мы могли бы добавить больше переменных, чтобы повысить точность прогнозов, но пока давайте сделаем это простым способом.
Итак, мы имеем дело с дискретным распределением вероятностей количества событий, происходящих в заданный период времени. Если мы рассматриваем гол как событие, которое может произойти в течение 90 минут футбольного матча, это имеет больше смысла.
Формула распределения Пуассона
Как видно из приведенной выше формулы. Для распределения Пуассона требуется 2 входа лямбда и x .В нашем анализе лямбда было бы средним количеством голов за 90 минут. Это может быть медиана голов, забитых хозяевами поля, гостями или в лиге. С другой стороны, x — это количество голов в матче, которое может быть забито командой A или командой B.
Чтобы предсказать победителя матча, нам нужно рассчитать силу команды в лиге. Для этого я использую функцию calculate_strength , которая возвращает кадр данных с нормализованным количеством забитых и пропущенных голов всеми командами, которые играли в 4 лучших лигах за последние 5 лет.
Ниже приведен пример силы команд Премьер-лиги. Например, «Манчестер Сити» — команда с лучшей атакой дома, а «Лидс» имеет одно из самых высоких показателей по количеству пропущенных голов в выездных матчах.
Игра между этими двумя командами увеличит количество голов в матче, а также увеличит шансы Манчестер Сити выиграть матч.
Получив сильные стороны для 4 лиг, мы создаем другую функцию, которая имитирует все возможные исходы между всеми оставшимися играми.Эта функция использует предыдущую, вычисляющую силу каждой команды. Лямбда была рассчитана по формуле lambda = home_scored * away_conceded , которая представляет собой вероятность гола, забитого домашней или гостевой командой.
Также нам нужно установить ограничения на количество целей, используемых в симуляциях. Поскольку такие команды, как Бавария, в последнее время устанавливают высокую планку, мы будем использовать максимум 10 голов, забитых каждой командой.
Для каждой итерации мы вычисляем ранее показанную формулу Пуассона.В данном случае параметрами являются количество забитых голов ( x ) и среднее количество забитых голов ( lamb_home и lamb_away ). Вместо написания формулы мы используем функцию poisson.pmf из библиотеки scipy .
Результат можно разделить на 3 категории: победа, поражение или ничья. После этого мы используем формулу 3 * prob_home + prob_draw , чтобы найти, как 3 очка в футбольном матче распределяются между 2 командами.Когда шансы домашней команды на победу в матче равны 100%, тогда points_home будет 1, а домашняя команда получит 3 очка. То же самое и с розыгрышами.
Наконец, мы выполняем 2 функции, созданные с помощью следующего кода:
Внутри цикла for мы сохраняем результаты каждой игры в list_points_home и list_points_away , а также обновляем таблицу после моделирования каждой игры.
Прогнозы для 4 лиг следующие:
Здесь вы можете найти результат каждой игры в сезоне.
Эти прогнозы полезны, если вы хотите делать ставки на постоянные live-результаты (1×2). Представьте, что любимая команда проигрывает в первом тайме, тогда ставки на возвращение или ничью принесут гораздо больше, чем ставки на прематч. Однако перед тем, как делать ставку, вы должны также рассмотреть шансы проигравшего на победу в матче.
Вот когда модель пригодится. Выполнив поиск по названию команды в таблице прогнозов, вы легко сможете увидеть их шансы на победу и решить, хорошие они или плохие проигравшие.
Я буду использовать в качестве примера Баварию Мюнхен . Предыдущие результаты «Баварии» в первом тайме были 0: 2 (поражение от Майнца) и 2: 2 (ничья с Боруссией М’гладбах). Нам не нужна модель, чтобы напоминать нам, насколько велика команда Бавария Мюнхен, но если вы мало знаете о Бундеслиге, модель может показать вам шансы, что Майнц одержит победу, а Боруссия М’гладбах сохранит ничью.
Набрав название команды Бундеслиги в таблице выше, вы получите 0 баллов в Майнце.5, что означает низкие шансы на победу в матче, даже если они на 2 гола впереди. С другой стороны, у Мгладбаха 0,8 при игре дома, что неплохо, если сравнивать с другими командами Бундеслиги.
Если бы мы ничего не знали о Бундеслиге, мы могли бы сказать, что у М’гладбаха больше шансов хотя бы на ничью, чем на победу Майнца или ничью.
Вот реальные результаты матчей:
Скриншот результатов очков
Так что модель все-таки полезна! М’гладбаху даже удалось выиграть матч.Естественно, если вы будете использовать это в качестве руководства для ставок в предматче, прибыль будет небольшой, но если вы будете использовать его с умом, когда любимая команда не выигрывает, то прибыль будет выше.
No related posts.

Прогноз на футбол это математика: Математические прогнозы на футбол, Статистика, Анализы

Related Articles

Цель набора персонала: Понятие, цели, задачи отбора и найма персонала. Источники найма персонала на современном предприятии

Что снимать на ютуб: 40+ идей для видео на YouTube

Как оформить собственность: Как правильно оформить новостройку в собственность?

Робобет — математические прогнозы и ставки на спорт. 70% проходимость

Что отличает сервис Betauth от других

Как работает Робобет на Betauth — инструкция по применению

Разделы по видам спорта

Колонки «Прогноз» и «Ставка»

Колонка «Протокол матча»

Категория «Избранное»

Статистика проходимости

Фильтр событий

бесплатные прогнозы на футбол и ставки на спорт

Прогнозы на футбол — magazin-sklad.su

Прогнозирование результатов футбола и составление футбольных прогнозов: в чем разница?

В ставках на спорт есть неопределенность

Оценка расстояния

Точные прогнозы на футбол от команды Superbets.

Как готовятся прогнозы на футбол на сайте Superbet

На какие соревнования мы составляем прогнозы

Как заработать на футбольных прогнозах наших экспертов?

Математические прогнозы на футбол

Наши эксперты и преимущества

Часто задаваемые вопросы

Как найти точные прогнозы на футбол?

Чем наши футбольные прогнозы помогут игроку?

Кто составляет прогнозы на футбол на Superbet.

Все футбольные прогнозы бесплатные?

Удача, структура и магия . Футболоматика [как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния] [litres]

Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 2 / Хабр

Машинное обучение в теннисе

Модели машинного обучения

Логистическая регрессия

Нейронные сети

Метод опорных векторов

Другие алгоритмы МО

Проблемы с машинным обучением

Переобучение

Оптимизация гиперпараметров

Live-прогнозирование

Женский теннис

Кейсы МО для прогнозирования тенниса

IBM

Microsoft

OhMyBet!

Библиография

Математические прогнозы на футбол, Статистика, Анализы.

математических прогнозов футбола — работают ли они?

(PDF) Прогнозирование футбольных столов с помощью максимально экономичной модели [in Math.Приложение]

Математический обзор FBS: плей-офф колледжа футбола и новогодняя шестерка

Футбольный прогноз

Предсказание исхода футбольных матчей.

футбольных матчей — Opera News Ghana

Прогнозы на лигу чемпионов сегодня

Хорошие новости для фанатов «Олд Траффорд». Отец быстро атакующего футбола здесь.

Сегодняшние тщательно проанализированные 5 матчей, на которые можно сделать ставку (шансы 60)

Познакомьтесь с самой молодой девушкой, окончившей университет в возрасте 17 лет

Шансы на выигрыш 10 на 19 ноября

Оформить заказ этого продавца мясных пирогов, который штурмует центр MyBet, чтобы сделать ставку

NSMQ; Ознакомьтесь с этими фактами о полуфинальных школах Tamasco и Ketasco

Команда Котоко Трэш Квеси Аппиа забросила 5 голов в товарищеском матче с нулевым счетом

Познакомьтесь с Франсиской Ламини, 18-летним членом PENSA KETASCO.

Prempeh College в пятый раз побеждает в конкурсе

Прогноз на матч Барселоны и Бенфика

Как ведущие спортивных новостей используют математику | Работа

Использование математики для подсчета очков

Понимание статистики в спорте

Использование математики для прогнозирования стратегий

Интерпретация чисел для аудитории

Можем ли мы победить букмекеров? Прогнозирование футбольных матчей с помощью простой модели | Фрэнк Андраде

Почему распределение Пуассона?

Check Also

Н хилл: Наполеон Хилл — Новинки книг 2020 – скачать или читать онлайн

Добавить комментарий Отменить ответ