Советы по ставкам на футбол, эволюция прогнозов и зависимость Пуассона
В мире ставок на футбол точные прогнозы пользуются большим спросом среди букмекеров, типстеров и энтузиастов. На протяжении многих лет математические модели играли ключевую роль в оценке возможных результатов футбольных матчей и давали ценные советы по ставкам. Одна из самых популярных и широко используемых математических моделей основана на распределении вероятностей Пуассона. Однако недавние достижения в этой области привели к разработке более сложных методов Пуассона, которые учитывают взаимную зависимость между командами противника. В этой статье мы рассмотрим эволюцию этих моделей прогнозирования и углубимся в концепцию зависимости Пуассона.
Основу современных моделей прогнозирования футбола можно проследить до новаторской работы Махера в 1982 году. Махер представил модель Пуассона, которая использовала навыки атаки и защиты, а также преимущество домашней площадки для получения точных прогнозов. Ключевое предположение модели Махера заключалось в том, что распределения Пуассона команд противника независимы. Проще говоря, предполагалось, что количество голов, забитых каждой командой, зависит исключительно от ее собственных навыков, а не от навыков соперников. Хотя этот подход дал достаточно хорошие результаты, он не смог уловить тонкости и динамику матчей между командами разной силы.
Стало очевидно, что когда сильная команда играет против более слабой, возникает тенденция недооценивать возможности соперника. И наоборот, более слабые команды часто выступали лучше, встречаясь с более сильными противниками. Признавая эту взаимную зависимость между противниками, исследователи начали включать в модель Пуассона факторы корреляции. Марк Дж. Диксон и Коул были пионерами в этом отношении, введя коэффициент корреляции для игр, в которых количество голов, забитых каждой командой, было равно одному или нулю. Коэффициент корреляции оказался высоким в случаях ничьей и низким в матчах с разницей в один гол. Если команда забивала более одного гола, коэффициент корреляции считался равным нулю.
Дальнейшие достижения были сделаны Ли в 1999 г. и Доусоном и др. в 2007 году. Они предложили новый подход, предположив, что количество голов, забитых в футбольном матче, соответствует двумерному распределению Пуассона, в отличие от предыдущих методов, которые основывались на независимых одномерных распределениях Пуассона. Чтобы реализовать эту концепцию, они использовали передовую статистическую технику, называемую методом Копулы. Двумерное распределение Пуассона учитывало как положительные, так и отрицательные факторы корреляции, в отличие от стандартного двумерного распределения Пуассона, которое поддерживало только отрицательные корреляции.
Улучшение, предлагаемое зависимым методом Пуассона, заключается в использовании взаимной зависимости между командами-соперниками для более точных футбольных прогнозов. Учитывая взаимодействие сильных и слабых сторон участвующих команд, этот метод обеспечивает более реалистичное представление динамики матча. Он учитывает психологические факторы, тактические подходы и различия в производительности, которые возникают, когда команды с разными способностями встречаются друг с другом.
Несмотря на свои достижения, модель Пуассона и ее производные имеют свои ограничения. Одним из заметных недостатков является неспособность учесть зависящие от времени изменения в командных навыках. Футбол — динамичный вид спорта, в котором результативность команды может меняться с течением времени из-за различных факторов, таких как травмы, трансферы и изменения в тренерском составе. В следующей статье этой серии мы углубимся в этот вопрос и рассмотрим методы, учитывающие зависящий от времени характер командных навыков.
В заключение отметим, что в последние годы в эволюции моделей футбольного прогнозирования произошел значительный прогресс. Введение зависимого метода Пуассона, который учитывает взаимную зависимость между командами соперников, оказалось ценным дополнением к этой области. Включая факторы корреляции и используя двумерное распределение Пуассона, этот метод обеспечивает более точные прогнозы и более глубокое понимание динамики футбольных матчей. Тем не менее, еще есть возможности для совершенствования, особенно в учете зависящих от времени изменений в командных навыках.
-
Теннис – Интересная Игра
19 Oct, 24 -
Множество Функций Бейсболок
19 Oct, 24 -
Недостатки Руководства По Прыжкам
19 Oct, 24 -
Ледовый Каток Кембридж
19 Oct, 24 -
Что Носить, Когда Участвуешь В Боях Мма?
19 Oct, 24
