ورزش ها
نحوه استفاده از تحلیل آماری در شرط بندی ورزشی (۲۰۲۵)
قوانین بیشماری وجود دارد که یک قمارباز باید هنگام ورود به کازینو، صرف نظر از اینکه در مورد یک کازینوی فیزیکی یا آنلاین صحبت میکنیم، به خاطر داشته باشد. با این حال، مهمترین آنها یک قانون نانوشته است که به عنوان هشداری برای همه قماربازان نیز عمل میکند - در نهایت، کازینو همیشه برنده میشود.
اما آیا میدانید چرا اینطور است؟ ساده است - زیرا کازینوها همیشه طوری طراحی شدهاند که کازینو از مزیت برخوردار باشد. به لطف ریاضیات، میتوان احتمال هر نتیجهای را محاسبه کرد، که به ما این امکان را میدهد که شانس برد خود را در برابر کازینو بدانیم. به عنوان مثال، رولت را در نظر بگیرید.
در چرخ رولت، احتمال اینکه توپ در حفرهای که روی آن شرط میبندید فرود بیاید ۱:۳۸ است. در همین حال، کازینویی که بازی را اجرا میکند، ضرایب را طوری تنظیم میکند که انتخابهای صحیح ۳۶:۱ پرداخت کنند. در نهایت، محاسبات نشان میدهد که کازینو همیشه نسبت به شما برتری خواهد داشت. در شرطبندیهای ورزشی، اوضاع برای قماربازان حتی از این هم نامشخصتر است، زیرا عوامل مختلفی میتوانند بر نتیجه بازیها تأثیر بگذارند و سایتهای شرطبندی ورزشی چارهای جز انجام تحقیقات کامل و تلاش برای تعیین ضرایب بر اساس یافتههای خود ندارند.
با این حال، هدف آنها این نیست که احتمال هر نتیجه را تا حد امکان دقیق محاسبه کنند، بلکه هدف آنها تعیین ضرایب به گونهای است که شرطبندان بتوانند به طور مساوی روی هر دو طرف شرطبندی کنند. به این ترتیب، صرف نظر از نتیجه، سایت شرطبندی سود خود را به دست میآورد، در حالی که تنها نیمی از بازیکنان برنده میشوند.
برای دستیابی به این هدف، سایتهای شرطبندی ورزشی دقیقترین اعداد ممکن را ارائه میدهند و احتمال هر نتیجه را تا حد امکان به بهترین شکل ممکن پیشبینی میکنند. سپس، ضرایب را به گونهای تنظیم میکنند که شرطبندان روی هر دو نتیجه، ترجیحاً به یک اندازه، شرطبندی کنند. اگر یک نتیجه جذابتر از دیگری به نظر برسد، ضرایب را تغییر میدهند تا نتیجه دیگر جذابتر شود، معمولاً با افزایش مبلغ پرداختی.
البته، این موضوع شرطبند را در وضعیت نامطلوبی قرار میدهد، اما آنها هنوز هم میتوانند اوضاع را تغییر دهند. برای انجام این کار، آنها به چیزی به نام تحلیل آماری نیاز دارند و یادگیری چیستی آن و نحوه استفاده از آن به نفع خود، چیزی است که امروز در مورد آن بحث میکنیم.
تحلیل آماری برای تبدیل شدن به یک شرطبند یا قمارباز موفق ضروری است. با این حال، موارد کمتری وجود دارند که مستقیماً بر بازیهای قمار تأثیر میگذارند، به همین دلیل است که در درجه اول در شرطبندیهای ورزشی استفاده میشود. ایده این است که متغیرهایی را که میتوانند بر نتیجه مسابقات، مسابقات، رویدادها و موارد مشابه تأثیر بگذارند، شناسایی کنید و سپس احتمالات هر نتیجه ممکن را به تنهایی محاسبه کنید.
همانطور که گفته شد، سایتهای شرطبندی ورزشی این کار را انجام میدهند، اما یافتههای خود را اصلاح میکنند، زیرا هدف آنها این است که شرطبندان را به شرطبندی روی تمام نتایج ممکن ترغیب کنند. چیزی که شما نیاز دارید این است که بدانید کدام یک از نتایج محتملتر است. سپس، وقتی نتایج خودتان را دریافت کردید، باید درصد احتمال خود را با انتظاراتی که سایتهای شرطبندی منتشر کردهاند مقایسه کنید.
پس از مقایسه نتایج، باید مشخص کنید که آیا قمار ارزش دارد یا خیر. گفته میشود که قمار تنها زمانی ارزش دارد که احتمال ضمنی (بر اساس ضرایب) درصد کمتری از احتمالی باشد که شما هنگام انجام تحقیق و تحلیل خود محاسبه کردهاید.
موفقترین قماربازان معمولاً فقط زمانی شرطبندی میکنند که شرطبندی ارزش مثبتی داشته باشد و این تمام چیزی است که میتوان گفت. به عبارت دیگر، فرض کنید که شما به تیم A نیاز دارید تا ۲۰٪ مواقع برنده شود. اگر محاسبات شما نشان دهد که احتمال برد آنها در واقع ۴۵٪ مواقع است، این مقدار بسیار بیشتر از ۲۰٪ مورد نیاز است. این بدان معناست که شرطبندی ارزش دارد.
حال سوال این است که چگونه این احتمال را تعیین میکنید؟ چگونه به اعدادی برسید که با پیشبینی سایتهای شرطبندی مقایسه کنید؟ خب، این کمی پیچیدهتر است و اساساً، شما باید یک سیستم شرطبندی ارائه دهید که ترکیبی از توزیع احتمال و تحلیل آماریخب، حالا بیایید آن را بررسی کنیم و ببینیم به چه چیزهایی نیاز دارید و چگونه میتوانید آن را تهیه کنید.
تجزیه و تحلیل رگرسیون
وقتی در مورد تحلیل آماری در شرطبندی ورزشی صحبت میکنیم، معمولاً به تحلیل رگرسیون اشاره دارد. این اصطلاح شامل تعدادی فرآیند است که برای تعیین رابطه بین متغیرهای وابسته و مستقل استفاده میشوند.
در شرطبندی ورزشی، متغیر وابسته شما برد شما خواهد بود. در همین حال، متغیرهای مستقل شامل تعدادی چیز دیگر نیز میشوند. اساساً، هر آماری که در بازی دخیل باشد، از جمله تعداد یاردهای در حال حرکت در هر بازی، یا درصد پاسهای موفق و موارد مشابه.
بنابراین، اولین قدم شناسایی هرچه بیشتر عواملی است که میتوانند بر برد تأثیر بگذارند، اما نکته اصلی تمرکز روی عواملی است که برای شرطبندان آشکار نیستند. این کار ممکن است مدتی طول بکشد و به تحقیقات زیادی روی مجموعههای بزرگی از دادهها نیاز داشته باشد. با این حال، اگر بتوانید این کار را انجام دهید و به راهحل مناسبی برسید، میتوانید شانس برنده شدن را بهبود بخشید، که ارزش تلاش را دارد.
اهمیت آماری
اصطلاح دیگری نیز در تحلیل آماری وجود دارد که «معناداری آماری» نام دارد. با این حال، در این مورد، کلمه «معناداری» به معنای مهم یا حیاتی نیست. در عوض، به ماهیت نتیجه اشاره دارد. به عبارت ساده، نتیجه زمانی دارای اهمیت آماری است که بعید باشد اتفاقات بدون وجود رابطهای روشن بین دو متغیر، به شیوهای خاص رخ دهند.
برای توضیح این موضوع با یک مثال، فرض کنید معتقدیم که درصد تکمیل بازی در نتیجه یک مسابقه NFL نقش دارد. بنابراین، فرضیه این است که درصد تکمیل بازی میتواند بر پیروزی تیم A در مقابل تیم B تأثیر بگذارد.
پس از طرح فرضیه، به سمت آزمایش آن حرکت میکنیم. ابتدا باید دادههای موجود را بررسی کنیم تا مجموعه دادهای پیدا کنیم که تا حد امکان دادههای تاریخی NFL را در خود جای داده باشد. سپس، خواهیم دید که تیمهایی که درصد تکمیل بالاتری دارند، چند بار در بازیهایی که در آنها شرکت کردهاند، برنده شدهاند. این پاسخ، درصد اهمیت آماری را در اختیار ما قرار میدهد.
این کار را میتوان تقریباً برای هر عامل یا معیاری انجام داد، و وقتی بررسی کردید که کدام یک از این عوامل در بین تیمهای برنده وجود دارد، میتوانید ایدهای از اینکه کدام یک از عوامل بیشترین تأثیر را دارند، تا چه حد و به طور یکسان، به دست آورید.
تحلیل رگرسیون چندگانه
هر بازی تحت تأثیر تعدادی متغیر مختلف قرار میگیرد، به همین دلیل است که کسانی که در مورد شانسها تحقیق میکنند، چیزی به نام تحلیل رگرسیون چندگانه را توسعه دادهاند. اساساً، این سیستم دیگری است و معمولاً در شرطبندیهای ورزشی استفاده میشود.
نحوهی کار آن ساده و قابل فهم است. به جای انتخاب یک آماره واحد، سیستم تعدادی رگرسیون را برای پیشبینی نتیجهی نهایی در نظر میگیرد که به شدت به دادههای گذشته متکی هستند. رگرسیونها به طور مفصل تجزیه و تحلیل میشوند و بر اساس دادههای دریافتی، نتیجه پیشبینی میشود.
رگرسیونها میتوانند شامل مواردی مانند برد تیم A در درصد مشخصی از بازیها در زمین خودی، یا تعداد امتیازاتی که تیم B در هر بازی کسب میکند، تعداد امتیازاتی که هر یک از تیمها معمولاً برای پیروزی باید کسب کنند و موارد مشابه باشند. بنابراین، با استفاده از آن دادهها و دانستن جزئیات خاصی در مورد بازی آینده بین دو تیم (چه کسانی بازیکن هستند، کدام تیم میزبان رویداد خواهد بود و غیره)، میتوانید نتیجهگیریهای خاصی را تدوین کنید و تصمیم بگیرید که کدام تیم احتمال بیشتری برای پیروزی دارد.
تحلیل رگرسیون لجستیک
نوع دیگری از تحلیل که ارزش ذکر کردن دارد، تحلیل رگرسیون لجستیک است. این روشی است که معمولاً برای تحلیل دادهها استفاده میشود، جایی که نتیجه توسط یک یا چند متغیر مستقل تعیین میشود. این روش جنبههای مختلف درون بازی (مانند درصد سه امتیازی NFL، میانگین حاشیه پیروزی، تعداد کل پاس گلها و موارد مشابه) را که ممکن است شانس پیروزی تیم را تغییر دهد، تحلیل میکند.
برای مثال، این روش سوالاتی از این قبیل میپرسد: اگر تیم همچنان بیشتر از میانگین، پرتابهای سه امتیازی انجام دهد، هر یک از این پرتابهای سه امتیازی اضافی چه تاثیری بر شانس پیروزی دارد؟
بدیهی است که متغیرهای توضیحی زیادی در اینجا وجود دارد، اما با این وجود، این شکل از تحلیل میتواند برای به دست آوردن نسبت شانس مفید باشد.
همبستگی و علیت
آخرین جنبه تحلیل آماری که میخواستیم به آن بپردازیم، موضوع همبستگی در مقابل علیت است. به عبارت ساده، هر زمان که با تحلیل آماری کار میکنید، باید در نظر داشته باشید که همبستگی لزوماً به معنای علیت نیست. به عبارت دیگر، صرفاً به این دلیل که دو اتفاق رخ داده است، به این معنی نیست که آنها لزوماً با هم همبستگی دارند. یا حتی اگر همبستگی داشته باشند، به این معنی نیست که یکی علت دیگری بوده است.
تحلیل رگرسیون برای یافتن همبستگیها عالی است، اما نمیتواند علیت را اثبات کند، بنابراین این به شما بستگی دارد که تصمیم بگیرید آیا یک رویداد بر رویداد دیگر تأثیر گذاشته است یا خیر. اعتماد کورکورانه به دادهها میتواند گمراهکننده باشد، بنابراین این را در نظر داشته باشید.
توزیع های احتمال
پیش از این، اشاره کردیم که تحلیل آماری تنها نیمی از ترکیبی است که سیستم شرطبندی شما را تشکیل میدهد. نیمه دیگر شامل توزیعهای احتمال است و اینها روشهایی هستند که احتمال وقوع نتایج پیشبینیشده را فراهم میکنند. به عبارت دیگر، این همان چیزی است که شما برای تعیین اینکه آیا پیشبینی شما شانس وقوع واقعی دارد یا خیر و چقدر احتمال دارد که اوضاع واقعاً به آن شکل پیش برود، استفاده خواهید کرد.
سپس میتوانید از مدلهای گرافیکی برای نمایش محدوده احتمالات استفاده کنید، که تصمیمگیری در مورد حرکت بعدی شما را آسانتر میکند.
شبکه های بیزی
یکی از رایجترین مدلهای گرافیکی مورد استفاده برای ایجاد توزیعهای پیشبینی، شبکه بیزی است. این مدل، شبکهها را به سطوحی تقسیم میکند که شامل متغیرهای مختلفی هستند که ممکن است بر یک تطابق تأثیر بگذارند.
بنابراین، فرض کنید میخواهید پیشبینی را بر اساس قدرت یک تیم انجام دهید. سطح اول شامل مقادیری برای مواردی مانند عملکرد تیم، ناهماهنگی تاریخی، تعداد گل در هر مسابقه به طور متوسط و موارد مشابه خواهد بود.
سطح بعدی عوامل قبلی را حفظ میکند، اما معیار دیگری مانند مصدومیتهای هر یک از تیمها را نیز اضافه میکند. سپس، شما دوباره هر دو تیم را بر اساس این فیلتر اضافی پیشبینی میکنید. در نهایت، مواردی مانند مدت زمان گذشته از آخرین بازی تیمها، میزان انگیزه آنها، میزان خستگی احتمالی آنها و غیره را نیز بررسی خواهید کرد.
توزیع پواسون
در مرحله بعد، یک روش پیشبینی به نام توزیع پواسون داریم که معمولاً در شرطبندی روی ورزشهایی مانند فوتبال، هاکی و شرطبندیهای ویژه فوتبال استفاده میشود. اساساً، میتوان از آن برای هر چیزی در دنیای ورزش که آمارها با افزایش یک واحد شمارش میشوند و تعداد امتیازات خیلی زیاد نیست، استفاده کرد. نحوه کار آن با تبدیل میانگینها به طیف وسیعی از احتمالات مختلف است. به این ترتیب، میتوان از آن برای پیشبینی محتملترین نتیجه یک مسابقه استفاده کرد.
به این ترتیب، میتواند برای پیشبینی نتایج یک نوع شرطبندی خاص بسیار مفید باشد. این روش احتمال رویداد را با احتمال ضمنی (بسته به ضرایب) مقایسه میکند و شما ایدهای در مورد انتخاب طرف مقابل برای شرطبندیهایی مانند بیشتر/کمتر یا موارد خاص خواهید داشت.
توزیع دو جمله ای
در نهایت، توزیع دوجملهای روشی برای محاسبه احتمال موفقیت یا شکست در یک آزمایش است که سپس چندین بار تکرار میشود. این توزیع شامل چندین متغیر است، از جمله تعداد دفعاتی که تجزیه و تحلیل انجام شده است (n) و همچنین احتمال وقوع یک نتیجه خاص (p). با استفاده از این روش، میتوانید رکورد برد/باخت احتمالی را برای شرطبندیهای آینده پیشبینی کنید.
بنابراین، اگر یک سیستم شرطبندی ایجاد کنید که در ۶۰٪ مواقع به درستی کار کند، میتوانید محتملترین رکورد را برای ۲۱ شرط بعدی که انجام خواهید داد محاسبه کنید. اکنون، ۶۰٪ از ۲۱ شرط، ۱۲.۶ است، به این معنی که رکورد باید ۱۳-۸ باشد. با این حال، اگر سپس از ماشین حساب توزیع دوجملهای استفاده کنید، به شما نشان میدهد که ۱۳-۸، که محتملترین رکورد است، در واقع فقط ۱۷.۴٪ مواقع اتفاق میافتد.
به عبارت دیگر، احتمال برد ۱۲ بازی یا کمتر، حدود ۴۷.۶٪ است. اما برد ۱۳ بازی یا بیشتر، با ۵۲.۳٪، بسیار بهتر است. این میتواند برای مدیریت موجودی شما بسیار مفید باشد، بنابراین ارزش دارد که آن را در نظر داشته باشید.
نتیجه
برای توسعه یک سیستم شرطبندی خوب، باید هم تحلیل آماری و هم توزیع احتمال را در نظر بگیرید. در نهایت، برنده شدن در شرطبندیهای ورزشی ارتباط زیادی با تحلیل دادهها، یافتن معیارهای مناسب برای گنجاندن در تحلیل و موارد مشابه دارد، اما همچنین به توانایی بهرهبرداری از شرطبندیهای نادرست نیز بستگی دارد. برای انجام این کار، ابتدا باید بتوانید نتیجه را به درستی پیشبینی کنید و سپس آن را با اعداد ارائه شده توسط سایتهای شرطبندی ورزشی مقایسه کنید. به عبارت دیگر، شما با مطالعه گذشته و سپس با استفاده از پیشبینیها برای بهرهگیری از اعداد سایتهای شرطبندی ورزشی، آینده را پیشبینی خواهید کرد.
