Домой: лучшие выборы и советы от сотен каждую неделю Многие сайты с прогнозами и советами по футболу (для наших американских друзей — футбол) предоставляют лишь несколько прогнозов/советов в неделю, а некоторые — только один, при этом многие взимают за эту привилегию огромные суммы.
В этой статье я покажу вам, как получить максимальную отдачу от сотен бесплатных и недорогих советов и советов каждую неделю, ответив на эти четыре вопроса.
Что, если бы вы могли выбирать самые лучшие варианты из сотен еженедельных советов/советов, что значительно увеличивало бы ваши шансы на успех? Что, если эти прогнозы/советы выбираются на основе прошлых показателей аналогичных прогнозов/советов, и все эти прогнозы/советы создаются с использованием комбинации нескольких проверенных статистических методов? Что, если бы вы могли знать, какие прогнозы на ничью, дома или на выезде более успешны для английской Премьер-лиги, итальянской Серии А, немецкой Бундеслиги или многих других лиг Европы? Что, если бы вы могли сделать все это БЕСПЛАТНО или по очень низкой цене? Что ж, теперь вы можете.
Если вам интересно, то читайте дальше.
Некоторые советы лучше других Используя хорошо зарекомендовавшие себя статистические методы и автоматизированное программное обеспечение, можно каждую неделю генерировать сотни футбольных прогнозов для многих лиг; теоретически вы можете охватить все высшие лиги мира.
И что, почему ты хочешь это сделать? Конечно, многие советы будут совершенно неточными, но, с другой стороны, многие из них будут правильными, так как же определить, какие из них будут успешными, а какие нет? Было бы гораздо лучше просто сконцентрироваться на одном или двух матчах и предсказать их исход путем интенсивного и тщательного целенаправленного анализа.
На первый взгляд, приведенные выше ответы, которые я видел на протяжении многих лет, имеют определенные достоинства и заслуживают внимательного рассмотрения.
Это хороший аргумент в пользу целенаправленного анализа отдельного матча с целью попытаться предсказать его исход. Однако подумайте вот о чем: когда ученый проводит статистический анализ, сколько элементов данных он выбирает в качестве репрезентативной выборки? Один, два… или больше? При проведении статистического анализа, чем больше данных вам нужно обработать, тем лучше результат. Например, если вы хотите рассчитать средний рост школьников в классе, вы можете просто взять первых двух или троих в качестве выборки.
Но если все они ростом шесть футов, они будут крайне нерепрезентативными, поэтому, очевидно, вы получите все их высоты и вычислите среднее из них, и результат будет гораздо более точным ответом.
Это упрощенный пример, но, надеюсь, вы понимаете мою точку зрения.
Очевидно, вы можете применить этот аргумент к одному матчу, собрав прошлые результаты для каждой стороны и применив методы статистического анализа с использованием этих данных, но зачем ограничивать свой анализ этим одним матчем? Мы знаем, что если мы создадим сотни автоматических советов, основанных на проверенных и проверенных статистических методах, некоторые из них будут успешными, а другие — нет. Так как же нам выбрать лучшие советы, те, которые с наибольшей вероятностью будут правильными, и как нам делать это неделю за неделей? Что ж, ответ заключается в том, чтобы вести учет того, как работает каждый совет: некоторые советы лучше других, и мы хотим знать, какие из них.
На этом этапе, если вы думаете, как я могу рассчитать всю эту информацию для каждой игры, в каждой лиге, которую хочу охватить, и делать это каждую неделю, то не волнуйтесь, я покажу вам, как все это делается за вас.
в конце статьи.
Результаты не всегда одинаковы Простого учета того, как каждый из сотен наших советов на самом деле работает с конечным результатом, недостаточно.
Теперь нам нужен способ анализа этих данных и их логической группировки, чтобы получить от них максимальную пользу.
Результаты не всегда одинаковы, другими словами, подсказка, показывающая один возможный результат для матча A и тот же возможный результат для матча B, не обязательно приведет к одному и тому же результату (т. е.
правильному или неправильному прогнозу).
Почему это? Ну, есть сотни причин, почему, и вы никогда не сможете объяснить их все.
Если бы вы могли, вы, несомненно, стали бы миллионером.
Пытаясь предсказать исход матча, вы можете посмотреть на такие качественные вещи, как текущий список травм каждой команды, состав команды, моральный дух игроков и т. д. Мы также можем посмотреть на количественные факторы, используя наши статистические методы для прогнозирования результата.
результат матча, поэтому мы можем посмотреть на такие вещи, как прошлые результаты, положение в лиге или на более проверенные статистические методы, такие как метод Rateform. Мы можем использовать всю эту информацию, чтобы предсказать исход матча А и исход матча Б, но при этом не получить одинаковый результат. Одной из причин этого, как объяснялось ранее, является то, что мы не можем учесть все факторы в совпадение, это невозможно.
Но есть кое-что еще, что-то, что мы можем объяснить, о чем мы еще не задумывались.
Когда мы рассматриваем один матч изолированно, мы рассматриваем только факторы, касающиеся каждой из двух команд в матче, но почему бы не расширить это, чтобы посмотреть, как играют другие команды, с которыми они играли? «Почему мы хотим это сделатьЭ» Я слышу, как некоторые из вас говорят. Потому что результаты не всегда одинаковы.
Допустим, наш прогноз на матч А и матч Б — победа дома (забыв на данный момент о прогнозируемом счете).
Что еще мы можем принять во внимание, чтобы улучшить прогноз домашней победы? Мы можем посмотреть на эффективность всех прогнозов на победу дома, сделанных для того же соревнования, в котором проводится матч, а затем вынести суждение на основе этой новой информации.
Это здорово, поскольку дает нам дополнительный уровень факторинга, которого у нас не было раньше.
Просмотр всех прогнозов на домашние победы в одной лиге даст нам процент успеха домашних побед для этой конкретной лиги, но мы можем улучшить этот показатель еще больше.
Мы можем сделать это, проделав одно и то же упражнение во многих разных лигах и получив процент успеха для каждой лиги.
Это означает, что теперь мы можем искать лигу, которая дает лучший общий показатель успеха в прогнозировании домашних побед, и искать прогнозы на домашние победы на предстоящие матчи.
По умолчанию мы знаем, что эта лига с большей вероятностью даст успешный результат домашнего прогноза, чем любая другая.
Конечно, мы можем использовать эту технику для победы на выезде, а также для составления прогнозов.
Насколько плотна лига? Почему возникает такая разница между лигами? Как и в случае с попыткой предсказать исход отдельного матча, это явление обусловлено множеством факторов, но есть лишь несколько основных факторов, влияющих на то, почему одна лига должна приносить больше домашних побед за сезон, чем другая.
Самый очевидный из них можно охарактеризовать как «тесность» лиги.
Что я подразумеваю под «плотностью»? В любой лиге часто существует разрыв в навыках и способностях команд, постоянно находящихся на вершине лиги, и команд, находящихся внизу, это часто выражается как «разница в классе».
Эта разница в классе заметно различается между разными лигами, причем некоторые лиги гораздо более конкурентоспособны, чем другие, из-за более близкого уровня навыков во всей лиге, «узкой лиги».
В случае с плотной лигой случаи ничейных игр будут более заметными, чем с «не очень плотной лигой», а победы на своем поле, скорее всего, будут иметь меньшую частоту.
Итак, предположим, что мы заинтересованы в прогнозировании домашней победы, вооружившись новой информацией о «плотности» лиг, мы могли бы делать прогнозы на матчи в течение сезона для максимально возможного количества лиг и наблюдать, как эти прогнозы работают в каждой лиги.
Вы обнаружите, что успех прогнозов будет во многом соответствовать «плотности» конкретной лиги, поэтому, если конкретная лига приносит больше домашних побед, тогда и наши домашние прогнозы будут более успешными.
Не заблуждайтесь, это не означает, что только потому, что есть больше домашних побед, мы обязаны быть более точными.
Я имею в виду процент успеха в процентном выражении от количества сделанных домашних прогнозов, который не имеет прямого отношения к Делайте это с тем, сколько фактических домашних побед. Например, предположим, что мы сделали сто домашних прогнозов в лиге А и сто в лиге Б, и предположим, что семьдесят пять процентов верны в лиге А, но только шестьдесят процентов в лиге Б.
Мы сделали такое же количество прогнозов в лиге Б.
каждая лига имеет разные результаты, и эти различия, скорее всего, связаны с «плотностью» каждой лиги.
Лига B будет «плотной» лигой с большим количеством команд одинакового уровня «класса», тогда как лига A имеет более широкий диапазон классов, когда дело касается команд внутри нее.
Поэтому нам следует выбрать лигу с лучшими показателями по домашним победам и сделать выбор из этой лиги.
Мы должны быть последовательны Конечно, это нечто большее.
Бесполезно просто брать каждую подсказку и записывать ее эффективность: мы должны применять одни и те же правила к каждой подсказке.
Вы должны убедиться, что параметры, которые вы устанавливаете для каждого используемого вами метода прогнозирования (например, Rateform, Score Prediction и т. д.), остаются постоянными.
Поэтому выберите лучшие настройки для каждого метода и придерживайтесь их для каждого прогноза, для каждой лиги и в течение всего сезона.
Вы должны сделать это, чтобы сохранить согласованность прогнозов внутри лиг, между лигами и с течением времени.
Ничто не мешает вам использовать несколько разных наборов параметров, если вы сохраняете данные, полученные из каждого отдельно.
Если вам интересно, что это за параметры, возьмите в качестве примера метод Rateform. Используя этот метод, мы получаем целое число, которое представляет собой возможный результат совпадения (я не буду здесь подробно останавливаться на методе Rateform, поскольку это тема другой моей статьи).
Вы можете установить точки останова, которые обозначают победу дома и победу на выезде, поэтому, если результирующий выходной показатель формы ставки для матча выше верхней точки останова, то этот матч можно считать домашней победой.
Аналогичным образом, если результирующий результат формы ставки для матча ниже нижней точки останова, то этот матч можно считать победой на выезде.
Все, что попадает между ними, считается ничьей.
Сделайте это БЕСПЛАТНО или по очень низкой цене Так как же мне получить всю эту информацию, не вычисляя ее самостоятельно? Footyforecast.com каждую неделю предоставляет подобную информацию на своем веб-сайте с 1999 года.
Она охватывает восемнадцать лиг по всей Европе, в том числе; Премьер-лига Англии, Премьер-лига Шотландии, Итальянская Серия А, Немецкая Бундеслига, Голландская Эредивизи, Испания, Франция, и это лишь некоторые из них.
В общей сложности семь различных статистических методов используются для определения результата каждой игры, сыгранной в каждой лиге, и ведется полная запись того, как каждый метод выполняется в каждой игре.
Большая часть этой информации совершенно бесплатна для посетителей сайта, но за небольшую абонентскую плату вы можете получить доступ к данным всех восемнадцати лиг.
Помимо того, как каждый прогноз выполнялся в соответствующей лиге, Footyforecast также предоставляет таблицы лиг, показывающие, как каждая лига успешно прогнозирует результаты игр.
Рейтинговые таблицы эффективности прогнозов составляются для прогнозов домашних побед, ничьих, выездных прогнозов, а также для общих прогнозов и являются бесценными инструментами для футбольных игроков, решающих, на что нацелить свои прогнозы по европейскому футболу.
Вы можете посетить сайт Footyforecast, перейдя по ссылке ниже: Итак, вот оно.
Надеюсь, я показал вам, как ориентироваться на лучшие лиги, чтобы повысить ваши шансы на успех при прогнозировании результатов 1X2, и, хотя я не даю никаких гарантий, я вполне уверен, что этот метод увеличит вашу прибыль.
-
Онлайн-Казино: Имитация Игры В Реальном Мире
19 Oct, 24 -
Советы По Семейному Путешестви?
19 Oct, 24 -
Все Об Апексе, Северная Каролина
19 Oct, 24 -
Рыба В Северной Канаде — Королевский Судак
19 Oct, 24 -
Походы По Дешевке
19 Oct, 24 -
Занавес Падае?
19 Oct, 24 -
Однодневные Экскурсии По Сиднею На Автобусе
19 Oct, 24 -
Жилье С Собственной Кухней – Наслаждайтес?
19 Oct, 24
