كيفية استخدام التحليل الإحصائي في المراهنات الرياضية (مايو 2024)

هناك العديد من القواعد التي يجب على اللاعب أن يأخذها في الاعتبار عند دخوله إلى الكازينو ، بغض النظر عما إذا كنا نتحدث عن كازينو أرضي أو كازينو عبر الإنترنت. ومع ذلك ، فإن أهمها قاعدة غير مكتوبة تعمل أيضًا بمثابة تحذير لجميع المقامرين - فالمنزل دائمًا يفوز في النهاية.

لكن هل تعرف لماذا هذا؟ الأمر بسيط - لأن الكازينوهات مصممة دائمًا بحيث يتمتع المنزل بالميزة. بفضل الرياضيات ، من الممكن إيجاد احتمال أي نتيجة معينة ، مما يمنحنا القدرة على معرفة احتمالات فوزنا على المنزل. خذ لعبة الروليت كمثال.

مع عجلة الروليت ، فإن فرصة هبوط الكرة في الجيب الذي تراهن عليه هي 1:38. وفي الوقت نفسه ، يحدد الكازينو الذي يدير اللعبة الاحتمالات بحيث تدفع الاختيارات الصحيحة 36: 1. في النهاية ، تُظهر الرياضيات أن المنزل سيكون له دائمًا ميزة عليك. الأمور أقل تأكيدًا بالنسبة للاعب الفردي في المراهنات الرياضية ، حيث يمكن أن تؤثر العديد من العوامل المختلفة على نتيجة الألعاب ، وليس لدى المراهنين الرياضيين خيار سوى إجراء بحث شامل بمفردهم ومحاولة تحديد الاحتمالات بناءً على النتائج التي توصلوا إليها.

ومع ذلك ، فإن هدفهم ليس معرفة احتمالية كل نتيجة بأكبر قدر ممكن من الدقة ولكن تحديد الاحتمالات بطريقة تجعل المراهنون يضعون قدرًا متساويًا من الرهانات على كل جانب. بهذه الطريقة ، بغض النظر عن النتيجة ، سيحصل الكتاب الرياضي على أرباحه ، بينما سيفوز نصف اللاعبين فقط.

لتحقيق ذلك ، تتوصل الكتب الرياضية إلى أكثر الأرقام دقة قدر الإمكان ، وتتنبأ باحتمالية كل نتيجة على أفضل وجه ممكن. بعد ذلك ، يقومون بتعديل الاحتمالات بطريقة تضمن أن المراهنون سيراهنون على كلا النتيجتين ، ويفضل أن يكون ذلك على قدم المساواة. إذا بدت إحدى النتائج أكثر جاذبية من الأخرى ، فإنهم يعدلون الاحتمالات لجعل النتيجة الأخرى أكثر جاذبية ، عادةً عن طريق جعل العائد أكبر.

بالطبع ، هذا يضع المراهن في موقف غير موات ، لكن لا يزال بإمكانه تغيير الأمور. من أجل القيام بذلك ، يحتاجون إلى شيء يسمى التحليل الإحصائي ، ومعرفة ماهيته وكيفية استخدامه لصالحك هو ما نناقشه اليوم.

التحليل الإحصائي ضروري لكي تصبح مراهنًا أو مقامرًا ناجحًا. ومع ذلك ، هناك عدد أقل من الأشياء التي تؤثر بشكل مباشر على ألعاب المقامرة ، وهذا هو سبب استخدامها بشكل أساسي في المراهنات الرياضية. الفكرة هي تحديد المتغيرات التي يمكن أن تؤثر على نتيجة المباريات والمسابقات والأحداث وما شابهها ، ثم حساب احتمالات كل نتيجة محتملة بنفسك.

كما ذكرنا ، فإن الكتب الرياضية تفعل ذلك ، لكنها تعدل نتائجها ، حيث أن هدفها هو جعل المراهنون يراهنون على جميع النتائج المحتملة. ما تحتاجه هو معرفة أي من النتائج هو الأكثر احتمالا. بعد ذلك ، عندما تحصل على نتائجك الخاصة ، يجب أن تقارن نسب الاحتمالية الخاصة بك مقابل التوقعات التي نشرها صانعو المراهنات.

بعد مقارنة النتائج ، تحتاج إلى تحديد ما إذا كان للمقامرة قيمة. يقال أن المقامرة لها قيمة فقط عندما يكون الاحتمال الضمني (بناءً على الاحتمالات) نسبة مئوية أقل من الاحتمال الذي قمت بحسابه عند إجراء البحث والتحليل الخاص بك.

يميل أنجح المقامرين إلى الرهان فقط عندما يكون للرهان قيمة إيجابية ، وهذا كل ما في الأمر. بمعنى آخر ، لنفترض أنك بحاجة إلى فريق "أ" ليفوز بنسبة 20٪ من الوقت. إذا كانت الرياضيات الخاصة بك تشير إلى أن احتمالية فوزهم هي في الواقع 45٪ من الوقت ، فهذا أكثر بكثير من 20٪ المطلوب. هذا يعني أن الرهان له قيمة.

السؤال الآن هو كيف تحدد هذا الاحتمال؟ كيف تصل إلى الأرقام التي ستقارنها بتنبؤات المراهنات؟ حسنًا ، هذا أكثر تعقيدًا بعض الشيء ، وفي الأساس ، تحتاج إلى التوصل إلى نظام مراهنة يجمع توزيعات الاحتمال و تحليل احصائي. لذا ، دعنا نقسمها الآن ونرى ما تحتاجه وكيف تحصل عليه.

تحليل الانحدار

عندما نتحدث عن التحليل الإحصائي في المراهنات الرياضية ، فعادةً ما يشير ذلك إلى تحليل الانحدار. يتضمن هذا المصطلح عددًا من العمليات المستخدمة لتحديد العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة.

في المراهنات الرياضية ، سيكون المتغير التابع هو الفائز. وفي الوقت نفسه ، تتضمن المتغيرات المستقلة عددًا من الأشياء الأخرى. بشكل أساسي ، أي إحصائية مرتبطة باللعبة ، بما في ذلك ياردات الاندفاع لكل لعبة ، أو نسبة النجاح في الإنجاز ، وعلى حد سواء.

لذلك ، ستكون الخطوة الأولى هي تحديد أكبر عدد ممكن من العوامل التي يمكن أن تؤثر على الفوز قدر الإمكان ، ولكن الحيلة هي التركيز على العوامل غير الواضحة للمراهنين. قد يستغرق هذا بعض الوقت والكثير من البحث حول مجموعات كبيرة من البيانات. ومع ذلك ، إذا كان بإمكانك القيام بذلك والتوصل إلى الحل المناسب ، يمكنك تحسين فرصة الفوز ، مما يجعل الأمر يستحق العناء.

دلالة إحصائية

هناك مصطلح آخر مرتبط بالتحليل الإحصائي ، وهو "الأهمية الإحصائية". ولكن في هذه الحالة ، لا تعني كلمة "أهمية" أهمية أو حيوية. بدلاً من ذلك ، يشير إلى طبيعة النتيجة. ببساطة ، للنتيجة أهمية إحصائية عندما يكون من غير المحتمل أن تحدث الأشياء بطريقة معينة دون وجود علاقة واضحة بين متغيرين.

لشرح ذلك بمثال ، لنفترض أننا نعتقد أن نسبة الإنجاز لها دور تلعبه في نتيجة مباراة اتحاد كرة القدم الأميركي. لذا ، فإن الفرضية هي أن نسبة الإنجاز يمكن أن تؤثر على ما إذا كان فريق A يمكن أن يفوز على الفريق B.

بعد إعداد الفرضية ، سننتقل إلى اختبارها. أولاً ، سنحتاج إلى البحث في البيانات المتاحة للعثور على مجموعة بيانات تتميز بأكبر قدر ممكن من بيانات NFL التاريخية. بعد ذلك ، سنرى عدد المرات التي فازت فيها الفرق التي حصلت على نسبة إنجاز أعلى في الألعاب التي شاركوا فيها. ستزودنا هذه الإجابة بنسبة الأهمية الإحصائية.

يمكن القيام بذلك لأي عامل أو مقياس تقريبًا ، وبمجرد التحقق من أي من هذه العوامل موجود بين الفرق الفائزة ، يمكنك الحصول على فكرة عن العوامل الأكثر تأثيرًا ، وإلى أي درجة ، وعلى حد سواء .

تحليل الانحدار المتعدد

تتأثر كل لعبة بعدد من المتغيرات المختلفة ، وهذا هو السبب في أن أولئك الذين يبحثون عن الاحتمالات قد طوروا شيئًا يسمى تحليل الانحدار المتعدد. في الأساس ، هذا نظام آخر يستخدم عادة في المراهنات الرياضية.

طريقة عملها سهلة الفهم. بدلاً من مجرد اختيار إحصائية واحدة ، سيأخذ النظام في الاعتبار عددًا من الانحدارات من أجل التنبؤ بالنتيجة النهائية ، بالاعتماد بشدة على البيانات من الماضي. يتم تحليل الانحدارات بالتفصيل ، وبناءً على البيانات الواردة ، يتم توقع النتيجة.

يمكن أن تشمل الانحدارات أشياء مثل فوز فريق A بنسبة مئوية معينة من الألعاب على أرض الملعب ، أو عدد النقاط التي سجلها الفريق B في كل لعبة ، وعدد النقاط التي يتعين على أي من الفريقين تسجيلها عادةً من أجل الفوز ، وعلى حد سواء. لذلك ، باستخدام هذه البيانات ومعرفة تفاصيل معينة حول المباراة القادمة بين الفريقين (من هم اللاعبون ، والفريق الذي سيستضيف الحدث ، وما إلى ذلك) ، يمكنك صياغة استنتاجات معينة وتحديد الفريق الذي من المرجح أن يفوز.

تحليل الانحدار اللوجستي

هناك نوع آخر من التحليل جدير بالذكر وهو تحليل الانحدار اللوجستي. هذه طريقة شائعة الاستخدام لتحليل البيانات ، حيث يتم تحديد النتيجة من خلال واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. يحلل هذا جوانب مختلفة داخل اللعبة (مثل النسب المئوية المكونة من ثلاث نقاط في اتحاد كرة القدم الأميركي ، ومتوسط ​​هامش الفوز ، وإجمالي عدد التمريرات الحاسمة ، وما شابه ذلك) التي قد تغير فرص فوز الفريق.

على سبيل المثال ، ستطرح هذه الطريقة أسئلة مثل ، إذا استمر الفريق في عمل ثلاث مؤشرات أكثر مما يفعلون في المتوسط ​​، كيف يؤثر كل من هذه المؤشرات الثلاث الإضافية على فرصة الفوز؟

من الواضح أن هناك العديد من المتغيرات التوضيحية هنا ، ولكن مع ذلك ، يمكن أن يكون هذا الشكل من التحليل مفيدًا للحصول على نسبة الأرجحية.

الارتباط والسببية

الجانب الأخير من التحليل الإحصائي الذي أردنا معالجته هو مسألة الارتباط مقابل السببية. ببساطة ، كلما عملت مع التحليل الإحصائي ، عليك أن تضع في اعتبارك أن الارتباط لا يعني بالضرورة السببية. بعبارة أخرى ، لمجرد حدوث شيئين ، فهذا لا يعني أنهما مرتبطان بالضرورة. أو ، حتى لو كانت مترابطة ، فهذا لا يعني أن أحدهما تسبب في الآخر.

يعد تحليل الانحدار ممتازًا عندما يتعلق الأمر بالعثور على الارتباطات ، لكنه لا يمكن أن يثبت السببية ، لذا فالأمر متروك لك لتقرير ما إذا كان أحد الأحداث قد أثر على الآخر. قد تكون الثقة العمياء في البيانات مضللة ، لذا ضع ذلك في اعتبارك.

التوزيعات الاحتمالية

ذكرنا سابقًا أن التحليل الإحصائي يمثل نصف المجموعة التي تشكل نظام الرهان الخاص بك. يتضمن النصف الآخر التوزيعات الاحتمالية ، وهي طرق توفر احتمالية حدوث النتائج المتوقعة بالفعل. بعبارة أخرى ، هذا هو ما ستستخدمه لتحديد ما إذا كان ما تنبأت به لديه فرصة لحدوثه بالفعل ومدى احتمالية أن تسير الأمور بهذه الطريقة حقًا.

يمكنك بعد ذلك استخدام النماذج الرسومية لعرض نطاق الاحتمالات ، مما يجعل من السهل تحديد خطوتك التالية.

شبكات بايزي

يُعرف أحد النماذج الرسومية الأكثر استخدامًا لإجراء التوزيعات التنبؤية بشبكة بايز. يقسم هذا النموذج الشبكات إلى مستويات تتكون من متغيرات مختلفة قد تؤثر على المطابقة.

لذلك ، لنفترض أنك ترغب في بناء التنبؤ على قوة الفريق. يحتوي المستوى الأول على قيم لأشياء مثل أداء الفريق ، وعدم الاتساق التاريخي ، وعدد الأهداف في كل مباراة في المتوسط ​​، وعلى حد سواء.

سيحتفظ المستوى التالي بالعوامل السابقة ، لكنه سيضيف أيضًا مقياسًا آخر ، مثل الإصابات لكل فريق. بعد ذلك ، يمكنك توقع كلا الفريقين مرة أخرى بناءً على هذا الفلتر الإضافي. أخيرًا ، ستنظر أيضًا في أشياء مثل المدة التي مرت منذ آخر مباراة للفرق ، ومدى تحفيزهم ، ومدى إجهادهم ، وما إلى ذلك.

توزيع السم

بعد ذلك ، لدينا طريقة تنبؤية تسمى توزيع بواسون ، والتي تستخدم عادة في المراهنة على الرياضات مثل كرة القدم والهوكي ورهانات كرة القدم. بشكل أساسي ، يمكن استخدامه لأي شيء في عالم الرياضة حيث يتم حساب الإحصائيات بزيادات واحدة ، ولا يوجد الكثير من النتائج. الطريقة التي تعمل بها هي تحويل المتوسطات المتوسطة إلى نطاق كامل من الاحتمالات المختلفة. على هذا النحو ، يمكن استخدامه للتنبؤ بالنتيجة الأكثر احتمالية للمباراة.

على هذا النحو ، يمكن أن يكون مفيدًا جدًا للتنبؤ بنتائج نوع معين من الرهان. يقارن احتمالية الحدث بالاحتمال الضمني (اعتمادًا على الاحتمالات) ، وستكون لديك فكرة عن الجانب الذي تختاره لعمل رهانات مثل Over / Under أو الدعائم المحددة.

توزيع ثنائي

أخيرًا ، التوزيع ذي الحدين هو طريقة لحساب احتمالية النجاح أو الفشل في التجربة ، والتي تتكرر بعد ذلك عدة مرات. يحتوي على العديد من المتغيرات ، بما في ذلك عدد المرات التي تم فيها إجراء التحليل (n) ، وكذلك احتمال حدوث نتيجة معينة (p). باستخدام هذه الطريقة ، يمكنك التنبؤ بسجل الربح / الخسارة المحتمل للرهانات المستقبلية.

لذلك ، إذا قمت بتطوير نظام مراهنة يعمل بشكل صحيح بنسبة 60٪ من الوقت ، يمكنك حساب السجل الأكثر احتمالاً للرهانات الـ 21 التالية التي ستقوم بها. الآن ، 60٪ من 21 هي 12.6 ، مما يعني أن السجل يجب أن يكون 13-8. ومع ذلك ، إذا قمت بعد ذلك بتطبيق حاسبة التوزيع ذي الحدين ، فستظهر لك أن 13-8 ، وهو السجل الأكثر احتمالاً ، سيحدث في الواقع بنسبة 17.4٪ فقط من الوقت.

بعبارة أخرى ، تبلغ احتمالية الفوز بـ 12 مباراة ، أو أقل ، حوالي 47.6٪. لكن الفوز بـ 13 مباراة أو أكثر أفضل بكثير ، حيث تبلغ النسبة 52.3٪. يمكن أن يكون هذا مفيدًا جدًا لإدارة التمويل الخاص بك ، لذلك من المفيد أن تضعه في الاعتبار.

وفي الختام

من أجل تطوير نظام مراهنة جيد ، يجب عليك تضمين كل من التحليل الإحصائي وتوزيعات الاحتمالات. في النهاية ، يرتبط الفوز بالرهانات الرياضية كثيرًا بتحليل البيانات ، وإيجاد المقاييس المناسبة لتضمينها في التحليل ، وكذلك القدرة على استغلال الرهانات في غير محلها. للقيام بذلك ، يجب أن تكون قادرًا على التنبؤ بالنتيجة بشكل صحيح أولاً ثم مقارنتها بالأرقام المقدمة من الكتب الرياضية. بمعنى آخر ، ستتنبأ بالمستقبل من خلال دراسة الماضي ثم استخدام التنبؤات للاستفادة من الأرقام الموجودة في الكتب الرياضية.