Sport tikish sarmoya sifatida - 4 -bet 2 - Doktor Bob Sport

2 -bo'lim: Nogironlar nazariyasi 1/3 (Model nogironligi)

2 -bo'lim: Nogironlar nazariyasi 1/3 (Model nogironligi) Garovga qo'yilgan sportchi nogironlik sporti bilan shug'ullanishi mumkinligi haqida uchta umumiy nazariya mavjud: model nogironligi, fundamental tahlil va
08.09.2021

Nogiron sportchining nogironlik sportining eng yuqori turiga ega bo'lishining uchta umumiy nazariyasi mavjud: modelli nogironlik, fundamental tahlil va texnik tahlil. Ushbu uch qismli maqolada men ushbu nazariyalarning har birini mustaqil ravishda tushuntiraman va ularni birlashtirib, o'zimning eng yaxshi garovlarimni ishlab chiqaraman.

Nogironlik modeli

Mening nogironligimning asosini men yaratgan matematik modellar tashkil qiladi, ular o'yin natijalarini jamoatchilikka yoki Las -Vegasdagi koeffitsientlarga qaraganda aniqroq bashorat qiladi. Bo'lajak o'yinlarni bashorat qilish uchun formulani ishlab chiqishga harakat qiladigan kam murakkab simulyatorlar ham xuddi shunday xatoga yo'l qo'yishadi; ular turli statistika va nuqta differentsiali o'rtasidagi bog'liqlikni topish uchun regressiya tahlilidan foydalanadilar. Bu mashqlar o'yin natijasiga qanday statistikani ta'sir qilishini tushuntirish uchun juda foydali bo'lsa -da, kelajakdagi natijalarni bashorat qilish uchun o'tgan statistik o'rtacha ko'rsatkichlardan foydalanishda regressiya shart emas, chunki ba'zi muhim statistikalar kelajak bilan unchalik bog'liq emas. Masalan, ayirboshlashlar futboldagi nuqta farqining birinchi raqamli omilidir, lekin aylanmalar ham eng kam prognoz qilinadigan statistikadir.Regressiya tahliliga asoslangan model tovar aylanmasini juda katta tortadi, lekin o'tgan aylanmalar kelgusi aylanmalar bilan unchalik bog'liq emasligi sababli, bunday modellar o'tgan aylanmaning ta'sirini haddan tashqari og'irlashtiradi-nima bo'lganini tushuntirishda yaxshi bo'lgan modelni yaratish. nima bo'lishini bashorat qilishda juda yaxshi.

Ayniqsa, chayqalishlar tasodifiydir, chunki ular dispersiya tufayli taxminan 90% ni tashkil qiladi. Aytgancha, tarixan, agar siz mavsumning birinchi yarmida juda ko'p yiqilgan barcha jamoalarni va mavsumning birinchi yarmida juda kam yugurgan barcha jamoalarni olsangiz, o'sha ikki guruh jamoalari o'zaro to'qnash kelishdi. mavsumning oxirgi yarmida ham xuddi shunday ko'rsatkich. Boshqacha qilib aytganda, ESPN telekanali boshlovchilari "futbolni ushlab turadigan" jamoalarni maqtab, "fumbilit" bilan kasallangan jamoalarni tanqid qilganda, bunday belgilar sizni tasodifiylik bilan aldayotganini va keyingi o'yinlarda "ushlab turish" ni tushunish kerak. futbol jamoalari "fumbilit" jamoalaridan kam bo'lmasligi kerak. (Albatta, bu sodir bo'lganda, suhbatdoshlar shunday deyishadi: "Ayova shtati birinchi 5 o'yinda 10 marta yiqildi, lekin o'shandan beri 5 o'yinda atigi bir marta yiqildi.Ular futbolga qanday g'amxo'rlik qilishni o'rgandilar! ") Bu mening matematik modelimga kiritilgan yuzlab o'lchovlarning eng yaqqol ko'rinishi va mening modelim regressiv modellarga qaraganda ancha yaxshi bo'lishining sabablaridan biridir. buni isbotlash uchun izchil, g'olib bo'lgan rekord.

Mening matematik modellarim oldingi statistikani kelajakdagi o'yinlarga bashorat qilish imkoniyatini o'z ichiga oladi va har bir jamoaning statistikasini emas, balki kompensatsiyalangan statistikasini ishlatadi, bu esa mening bashoratlarimning to'g'riligiga hissa qo'shadi. Kompensatsiyalangan statistikani jamoaning statistikasini ular duch kelgan raqiblar statistikasi bilan solishtirish orqali olish mumkin.

Misol uchun, agar Oregon shtatida o'rtacha 3,6 yard, Rutgers esa har bir yuk uchun o'rtacha 4,0 yard bo'lsa, lekin Oregon shtatining raqiblari (jadval kuchiga moslashtirilganda) faqat o'rtacha raqibga qarshi 3,4 ypcga ruxsat beradi va Rutgersning raqiblari O'rtacha raqibga nisbatan 4,2 ypcni birlashtirishga ruxsat bering, keyin kompensatsiyalangan statistik tahlil (men o'n minglab o'yinlarning namunaviy hajmini sinab ko'rdim) shuni taxmin qiladiki, Oregon shtatining Rutgersga qaraganda o'rtacha yugurish mudofaasiga qaraganda yaxshiroq yugurish ehtimoli bor. haqiqatan ham, Rutgers Oregon shtatining 3.6 ga 4.0 ypc tezlikda ishlaydi.Mening modelimda ishlatilgan har bir statistikaning bashoratli tabiati bilan birgalikda kompensatsiyalangan statistikadan foydalanish, oldingi jamoalar o'rtasidagi farqni emas, balki kelajakdagi o'yinlarning haqiqiy farqlarini aniq o'lchash imkonini beradi.

Men, shuningdek, har bir jamoadagi xodimlar soniga qarab, o'z prognoz raqamlarimni to'g'rilayapman va statistik ishlarning qo'shimcha soatlari yillar davomida o'z samarasini berdi (va men har yili bu o'zgarishlarni yaxshilayapman). Ko'p narsa mening himoyaviy jarohatlarning ta'sirini baholash uchun qurgan himoyachilarning murakkab tahlil modellaridan kelib chiqadi. Men, shuningdek, "axlat vaqtidagi" statistikaning ta'sirini kamaytirish bilan bir qatorda, o'yinlarning yarmi yoki o'yin oxirida tiz cho'kish va chorakka sakrash kabi ma'nosiz o'yinlarni olib tashlayman, shuning uchun men foydalanadigan o'yin statistikasi ko'proq jamoaning ishlashi, boshqa bandargohlar tomonidan ishlatilgan statistikaga qaraganda, dangasalik bilan yondashadi va shunchaki ball to'playdi.

Men 2001 yildan beri NCAA -ning hozirgi matematik modelidan foydalanmoqdaman (vaqti -vaqti bilan yangilanishlar va tuzatishlar bilan) va uzoq muddatli kollej futbolidagi yutuqlarim foizi (29 yil davomida 56%), shuning uchun mening eng yaxshi garovlarim har bir eng yaxshi garov versiyasi bir necha daqiqada koeffitsientni oshiradi.

Qiymatni aniqlash

Model Handikappingning muhim afzalliklaridan biri shundaki, bu menga o'z chegaramni aniqlashga imkon beradi. Ya'ni, ko'p yillar mobaynida mening modelim nafaqat foydali chiziqlarni aniqlabgina qolmay, balki, ma'lum bir jamoaning tarqalishni qoplash ehtimoli haqida menga foiz hisobini berishi mumkin. Mening ustunligimni aniqlash, men o'z mijozlarimga ko'proq pul ishlashiga imkon beradigan, bankronning maqbul o'sishi uchun pul tikish hajmini moslashtirishga imkon beradi.

Betyorning o'z chiziqlari va Vegas chiziqlari orasidagi farqning har bir nuqtasi qancha qiymatga ega ekanligini aniqlash uchun yillar davomida puxta sozlash va tahlil qilish kerak. Modelning to'g'riligini tekshirishning eng oson usuli - statistik dasturiy ta'minotdan foydalanib, kuch sinfi/matematik modelning chiziqli differentsiali vazifasi sifatida uy jamoasi tarqalishining natijasini (1, 0 yoki 0,5) bashorat qiladigan regressiya tenglamasini yaratish. haqiqiy chiziqdan (mezbon jamoa nuqtai nazaridan). Agar bu tenglamaning qiyaligi ijobiy bo'lsa, sizda Vegas chizig'idan yaxshiroq bo'lgan model/reytinglar mavjud (va manfiy qiyalik sizning modelingiz ishlamayotganligini ko'rsatadi) va sizning modelingizni sinash uchun qancha o'yin ishlatsangiz, bu tenglamaning qiyaligi sizning modelingiz kelajakda qanchalik yaxshi ishlashini ko'rsatadi. Masalan,Menda 16 yillik kollej futboli matematik modeli va tenglamadan foydalanib, uy jamoasi tarqalishni qoplash imkoniyatini bashorat qilish uchun .500 + 0.01 x LD, bu erda LD - mening matematik modellar bashorati va chiziq o'rtasidagi farq. Shunday qilib, har bir nuqta farqi uchun men g'alaba qozonish imkoniyatimga 1% qo'sha olaman. Har bir kollej o'yinida gipotetik "mukammal" chiziq bor, u erda har bir tomon vaqtning 50% ni qamrab oladi va men bu chiziqqa yetib borishga harakat qilaman. Agar menda "mukammal" chiziqlar bo'lsa, menda chiziqlar va Vegasdagi chiziqlar orasidagi nuqta farqi bo'yicha 3% ga yaqin ustunlik bo'lardi, lekin hech bir model mukammal chiziqqa erisha olmaydi. Men har yozning ko'p qismini o'z usullarimni o'rganishga va tahlilimni to'g'rilashga sarflayman, va vaqt o'tishi bilan mening chiziqlarim aniqroq bo'la boshladi. Afsuski,Vegas koeffitsientlarini ishlab chiqaruvchilar ham chiziqlar yasashda yaxshiroq bo'lishdi, shuning uchun men o'z modelimni sozlashni davom ettirishim kerak.

Esda tutingki, agar sizning bashorat qilingan chizig'ingiz, mening chiziqlarim kabi, haqiqiy nuqta tarqalishidan yaxshiroq ekanligi isbotlanmagan bo'lsa, sizning reytingingiz/matematik modelingiz o'rtasida qanchalik farq bor!

Quvvat reytinglari

Ko'pgina nogironlar har bir jamoaning boshqa jamoalarga nisbatan umumiy kuchini baholaydigan, ko'pincha kuch reytingi deb ataladigan reytinglar to'plamiga ega. Keyin ular neytral maydonda uchrashganlarida, jamoalar orasidagi bashorat qilingan farq sifatida ikki jamoa o'rtasidagi reyting farqini qabul qiladi. Albatta, jamoalar odatda neytral maydonda uchrashmaydi, shuning uchun ko'p jamoalar o'z uylarida o'ynagan ustunlik o'rnini to'ldirish uchun mezbon jamoaga ochkolar qo'shiladi. Uy maydonining afzalligi barcha jamoalar uchun belgilangan miqdor bo'lishi mumkin (masalan, NFLda 2,5 yoki 3 ball va 3.Kollej futbolida 5 dan 4 ballgacha) yoki uydagi va yo'ldagi o'yin darajasidagi individual farqiga qarab jamoadan jamoaga farq qilishi mumkin - garchi menimcha, ochkoni 1/2 dan ko'prog'ini qo'shmaslik yoki olib tashlamaslik yaxshiroq. har qanday jamoaning o'z maydonidagi ustunligi, chunki uy o'yinlari va uy o'yinlari o'rtasidagi standart darajadagi uy o'yinlarining farqi, odatda, farqdan boshqa narsa emas va davom etishi mumkin emas.

Quvvat reytinglari kontseptsiyasi juda oddiy bo'lsa -da, aniq reytinglar to'plamini ishlab chiqish juda qiyin. Quvvatni baholashning aksariyat usullarining muammosi shundaki, reytinglar har bir jamoaning o'tmishdagi faoliyati va ular duch kelgan qarshilik darajasiga asoslangan matematik jarayon yordamida tuziladi. Bunga har hafta USA Today telekanalida ko'riladigan Sagarin reytinglari misol bo'la oladi. Men ma'lum bir o'yinda nuqta tarqalishi juda yuqori yoki pastligini aniqlash uchun Sagarin reytingidan foydalanadigan ko'plab havaskor nogironlar bilan gaplashdim. Shuni yodda tutish kerakki, Sagarin reytinglari va boshqa ballar yordamida matematik tarzda ishlab chiqilgan boshqa reytinglar nima bo'lishini emas, nima bo'lganini tushuntirib beradi. Boshqa so'zlar bilan aytganda,rosti, bu reytinglar har bir jamoaning mavsumning shu davrigacha bo'lgan ko'rsatkichlaridagi farqni aniq aks ettiradi, lekin bu bizni jamoalarning kelajakdagi o'yin darajasini taxmin qilish uchun ishlatadigan vosita emas, bu bizni qiziqtiradi. nogironlar sifatida.

Agar Sagarin reytingini tekshirish va unga asoslanib pul tikish oson bo'lsa, hamma yutadi va sport kitoblari ishsiz qoladi. Shubhasiz, bunday emas. Shunday qilib, Sagarin reytingidan jamoalarning mavsum oxirigacha qanday natijalarga erishganini ko'rish mumkin bo'lsa -da, jamoalarning keyingi o'yinda qanday chiqishlarini oldindan bilish ularga bog'liq emas.

Quvvat reytingi odatda o'yinlarning yakuniy ballariga asoslanadi. Bu basketbolda yaxshi ishlaydi (garchi bu Vegas chizig'idan yaxshiroq bo'lmasa ham), lekin futbolda "shovqin" va "dispersiya" ko'p bo'ladi va ochkolar o'yin natijalarini bashorat qilish uchun unchalik foydali emas. Bundan tashqari, har bir jamoani bitta raqamga tushiradigan kuch reytinglari o'yinlarning ahamiyatini inobatga olmaydi. Agar Texas Tech va Georgia Tech jinoyatlari xuddi shunday baholangan bo'lsa, unda siz ham xuddi shunday mudofaa ko'rsatkichlari bo'yicha o'rtacha reytingga ega bo'lgan himoyachilarga nisbatan adolatli bo'lishini kutasiz. Biroq, o'rtacha umumiy reytingga ega bo'lgan, ammo aniqroq darajadagi himoyalanishga qarshi, juda yuqori yugurish-himoyalanish reytingi (moslashtirilgan 4.5 ypk uchun raqiblarga qarshi 3.1 ypc ruxsat berish) va o'ta himoyalanish ko'rsatkichlari yomon (8 ga ruxsat berish).6.4 ypa uchun moslashtirilgan raqiblarga qarshi 8 ypa), siz Texas Tech-ning o'ta og'ir jinoyati Georgia Tech-ning og'ir jinoyatiga qaraganda ancha yaxshi bajarilishini kutasiz, garchi ikkala jinoyat ham umumiy baholangan bo'lsa. Shubhasiz, taqqoslashlarni tahlil qilish bundan ham chuqurroq va murakkabroq bo'lib, ko'pincha individual pozitsiyalardagi afzalliklarga oid juda ko'p texnik ma'lumotlarga ega bo'ladi, lekin bu oddiy misol kuch ko'rsatkichlari mos kelmaslikka qanday ta'sir qilmasligi haqidagi umumiy tushunchani ko'rsatadi.va tez -tez individual pozitsiyalardagi afzalliklarga oid juda ko'p texnik ma'lumotlarga ega bo'ladi, lekin bu oddiy misol kuch ko'rsatkichlari mos kelmaslikka qanday ta'sir qilmasligi haqidagi umumiy tushunchani ko'rsatadi.va tez -tez individual pozitsiyalardagi afzalliklarga oid juda ko'p texnik ma'lumotlarga ega bo'ladi, lekin bu oddiy misol kuch ko'rsatkichlari mos kelmaslikka qanday ta'sir qilmasligi haqidagi umumiy tushunchani ko'rsatadi.

Onlayn kazino
O'yin -kulgi avtomatlari
Onlaynkazino

Bizning yangiliklarimizga obuna bo'lish orqali birinchi eksklyuziv taklifni oling va eng yaxshi onlayn kazinolarda har kungi ajoyib chegirmalarimizdan foydalaning!