Miten tilastollista analyysiä käytetään urheiluvedonlyönnissä

On olemassa useita sääntöjä, joita uhkapelaajan on muistettava, kun hän astuu kasinoon, riippumatta siitä, onko kyse maasta riippumatta kasinosta vai verkkokasinosta. Näistä tärkein on kirjoittamaton sääntö, joka toimii varoituksena kaikille uhkapelaajille — talo voittaa lopulta aina.

Mutta tiedätkö, miksi näin on? Se on yksinkertaista — koska kasinot on aina suunniteltu siten, että talolla on etu. Kiitos matematiikan ansiosta on mahdollista ratkaista minkä tahansa tuloksen todennäköisyys, mikä antaa meille mahdollisuuden tietää voittamisen todennäköisyys taloa vastaan. Ottakaa esimerkiksi ruletin.

Ruletinpelin tapauksessa pallo mahtuu taskuun, johon olet panostanut, 1:38 todennäköisyydellä. Samaan aikaan kasino, joka pyörittää peliä, asettaa voittokertoimet siten, että oikeat valinnat maksavat 36:1. Lopputuloksena matematiikka osoittaa, että talo aina on edullisempi kuin sinä. Urheiluvedonlyönnissä tilanne on vielä epävarmempi yksittäiselle pelaajalle, koska useat eri tekijät voivat vaikuttaa ottelun lopputulokseen, ja vedonlyöntitoimistojen on tehtävä perusteellinen tutkimus omalla alueellaan ja yritettävä asettaa kertoimet löytämiensä tulosten perusteella.

Heidän tavoitteensa ei kuitenkaan ole määrittää kunkin tuloksen todennäköisyys mahdollisimman tarkasti, vaan asettaa kertoimet siten, että vedonlyöjät asettavat saman verran panoksia kumpaankin tulokseen. Tällöin riippumatta lopputuloksesta vedonlyöntitoimisto saa voittonsa, kun taas vain puolet pelaajista voittaa.

Tätä varten vedonlyöntitoimistot kehittävät mahdollisimman tarkan numeron, joka ennustaa kunkin tuloksen todennäköisyys parhaalla tavalla. Sitten he säätävät kertoimia siten, että vedonlyöjät panostavat kumpaankin tulokseen, mieluummin tasapuolisesti. Jos toinen tulos näyttää houkuttelevalta kuin toinen, he muuttavat kertoimia siten, että toinen tulos tulee houkuttelevammaksi, yleensä tekemällä voiton suuremmaksi.

Tietysti tämä asettaa pelaajan epäedulliseen asemaan, mutta he voivat kääntää tilanteen edukseen. Tämä vaatii kuitenkin jotain, mitä kutsutaan tilastolliseksi analyysiksi, ja opimme tänään, mitä se on ja miten sitä voidaan hyödyntää.

Tilastollinen analyysi on välttämätöntä, jotta voi tulla menestyväksi vedonlyöjäksi tai uhkapelaajaksi. On kuitenkaan vähemmän asioita, jotka vaikuttavat suoraan uhkapelipeleihin, minkä vuoksi sitä käytetään pääasiassa urheiluvedonlyönnissä. Ajatus on tunnistaa muuttujat, jotka voivat vaikuttaa otteluiden, kilpailujen, tapahtumien ja muiden tuloksiin, ja sitten laskea kunkin mahdollisen tuloksen todennäköisyys itse.

Kuten mainittiin, vedonlyöntitoimistot tekevät samaa, mutta he muuttavat löytämiään tuloksia, koska heidän tavoitteensa on saada vedonlyöjät panostamaan kaikkiin mahdollisiin tuloksiin. Sinun tarvitsee tietää, kumpi tulos on todennäköisin. Sitten, kun saat omat tulokset, sinun pitäisi vertailla omia prosentteja todennäköisyydestä bookkerien julkaisemiin odotuksiin.

Vertailun jälkeen sinun on määritettävä, onko panostus arvokas. Sanotaan, että panostus on arvokas vain silloin, kun implisiittinen todennäköisyys (perustuu kertoimiin) on pienempi prosentti kuin todennäköisyys, jonka laskit, kun suoritit oman tutkimuksen ja analyysin.

Menestyneimmät uhkapelaajat tekevät yleensä vain panostuksia, kun panostuksella on positiivinen arvo, ja se on kaikki. Toisin sanoen, jos sinun tarvitsee joukkueen A voittavan 20 %:ssa ajasta. Jos matemaattinen laskelma sanoo, että todennäköisyys heidän voittamisestaan on todella 45 %:ssa ajasta, se on paljon enemmän kuin 20 %, joka vaaditaan. Tämä tarkoittaa, että panostuksella on arvo.

Kysymys on nyt, miten määritetään tuo todennäköisyys? Miten päästä niiden lukuihin, joita verrataan bookkereiden ennusteisiin? No, se on hieman monimutkaisempi, ja periaatteessa sinun on kehitettävä vedonlyöntijärjestelmä, joka yhdistää todennäköisyysjakaumat ja tilastollisen analyysin. Joten, selvitämmekö sen nyt ja näemme, mitä sinun tarvitsee ja miten sinun saa sen.

Regressioanalyysi

Kun puhumme tilastollisesta analyysistä urheiluvedonlyönnissä, se viittaa yleensä regressioanalyysiin. Tämä termi kattaa useita prosesseja, joita käytetään määrittämään riippuvien ja riippumattomien muuttujien välinen suhde.

Urheiluvedonlyönnissä riippuva muuttujasi on voittaminen. Vastaavasti riippumattomat muuttujat sisältävät useita muita asioita. Periaatteessa mikä tahansa tilasto, joka liittyy peliin, kuten juoksujaardin määrä ottelua kohden tai syötön suorittamisen prosentti, ja niin edelleen.

Niin, ensimmäinen askel olisi tunnistaa mahdollisimman monta tekijää, jotka voivat vaikuttaa voittamiseen, mutta temppu on keskittyä tekijöihin, jotka eivät ole ilmeisiä vedonlyöjille. Tämä saattaa kestää jonkin aikaa ja vaatia paljon tutkimusta suurten datamäärien kanssa. Mutta jos sinä voit tehdä sen ja kehittää oikean ratkaisun, voit parantaa voittamisen mahdollisuuksia, mikä tekee siitä vaivan arvoisen.

Tilastollinen merkityksellisyys

On toinen termi, joka liittyy tilastolliseen analyysiin, nimittäin “tilastollinen merkityksellisyys”. Tässä tapauksessa sana “merkityksellisyys” ei tarkoita tärkeää tai elintärkeää. Sen sijaan se viittaa tuloksen luonteeseen. Yksinkertaisesti sanottuna, tuloksella on tilastollinen merkityksellisyys, kun on epätodennäköistä, että asiat tapahtuvat tietyllä tavalla ilman selvää suhdetta kahden muuttujan välillä.

Esimerkiksi, oletetaan, että uskomme, että syötön suorittamisen prosentti vaikuttaa NFL-ottelun tulokseen. Niin, hypoteesimme on, että syötön suorittamisen prosentti voi vaikuttaa siihen, voittaako joukkue A joukkue B:ta vastaan.

Hypoteesin asettamisen jälkeen siirrymme sen testaamiseen. Ensinnäkin etsimme käytettävissä olevasta datasta mahdollisimman laajan historiallisen NFL-datan. Sitten katsomme, kuinka usein joukkueet, joilla on korkeampi syötön suorittamisen prosentti, voittivat peleissä, joissa he osallistuivat. Tämä antaa meille prosentin tilastollisesta merkityksellisyydestä.

Tätä voidaan tehdä melkein minkä tahansa tekijän tai mittarin kanssa, ja kun tarkastelet, mitkä näistä tekijöistä ovat läsnä voittaneissa joukkueissa, voit saada käsityksen siitä, mitkä tekijät ovat vaikuttavimpia, mihin asteeseen ja niin edelleen.

Moniulotteinen regressioanalyysi

Jokainen peli vaikuttaa useisiin eri muuttujiin, minkä vuoksi ne, jotka tutkivat kertoimia, ovat kehittäneet jotain, mitä kutsutaan moniulotteiseksi regressioanalyysiksi. Periaatteessa tämä on toinen järjestelmä, jota yleensä käytetään urheiluvedonlyönnissä.

Toimintatapa on helppo ymmärtää. Sen sijaan, että valitset yksittäisen tilaston, järjestelmä ottaa huomioon useita regressioita ennustamaan lopputulosta, luottaen vahvasti menneisyyden dataan. Regressiot analyysoidaan yksityiskohtaisesti, ja saadun datan perusteella ennustetaan tulos.

Regressiot voivat käsittää asioita, kuten joukkueen A voittoprosentti kotiotteluissa, joukkueen B pistemäärä ottelua kohden, kuinka monta pistettä kumpikaan joukkueella on yleensä tarvinnut voittaakseen, ja niin edelleen. Niin, käyttämällä tätä dataa ja tietämällä tiettyjä yksityiskohtia tulevasta ottelusta (kuka pelaajat ovat, kumpi joukkue isännöi tapahtumaa jne.), voit muodostaa tiettyjä johtopäätöksiä ja päättää, kumpi joukkue on todennäköisemmin voittava.

Logistinen regressioanalyysi

Toinen analyysityyppi, josta maininta, on logistinen regressioanalyysi. Tämä on menetelmä, jota yleensä käytetään datan analysointiin, jossa tulos määräytyy yhden tai useamman riippumattoman muuttujan perusteella. Tämä analysoi eri puolia pelissä (kuten NFL:n kolmen pisteen prosentteja, keskimääräistä voiton marginaalia, yhteisen syötön määrää jne.), jotka voivat muuttaa joukkueen voittamisen mahdollisuuksia.

Esimerkiksi tämä menetelmä kysyisi kysymyksiä, kuten jos joukkue jatkaa kolmen pisteen tekemistä enemmän kuin he tekisivät keskimäärin, miten kunkin lisäkolmen pisteen vaikuttaa voittamisen mahdollisuuksiin?

Selvästi on paljon selitettäviä muuttujia tässä, mutta silti tämä analyysin muoto voidaan olla hyödyllinen saadakseen todennäköisyysluvun.

Korrelaatio ja kausaalisuus

Viimeinen tilastollisen analyysin osa-alue, josta haluamme mainita, on korrelaation ja kausaalisuuden ongelma. Yksinkertaisesti sanottuna, aina kun työskentelet tilastollisen analyysin parissa, sinun on muistettava, että korrelaatio ei välttämättä tarkoita kausaalisuutta. Toisin sanoen, vain siksi, että kaksi asiaa tapahtuu, se ei tarkoita, että ne ovat välttämättä korrelaatioita. Tai, vaikka ne ovat korrelaatioita, se ei tarkoita, että toinen aiheuttaa toisen.

Regressioanalyysi on erinomainen korrelaatioiden etsimiseksi, mutta se ei voi osoittaa kausaalisuutta, joten on sinun vastuusi päättää, vaikuttaako toinen tapahtuma toiseen. Sokeasti luottaminen dataan voi olla harhaanjohtavaa, joten pidä siitä mielessä.

Todennäköisyysjakaumat

Aikaisemmin mainitsimme, että tilastollinen analyysi on vain puolikas yhdistelmästä, joka muodostaa vedonlyöntijärjestelmäsi. Toinen puoli sisältää todennäköisyysjakaumat, jotka ovat menetelmiä, jotka antavat todennäköisyyden siitä, että ennustetut tulokset todella tapahtuvat. Toisin sanoen, tämä on sitä, mitä sinun käytetään määrittämään, voivatko ennustukset sinun tekemäsi todella tapahtua ja kuinka todennäköistä on, että asiat todella toteutuvat.

Voit sitten käyttää graafisia malleja näyttämään todennäköisyyden vaihteluväli, mikä tekee siitä helpomman päättää seuraava siirto.

Bayesilaiset verkkomallit

Yksi yleisimmin käytetty graafinen malli ennustettujen jakaumien tekemiseen on bayesilainen verkkomalli. Tämä malli jakaa verkot tasoille, jotka koostuvat eri muuttujista, jotka voivat vaikuttaa otteluun.

Oletetaan, että haluat perustaa ennusteen joukkueen vahvuuteen. Ensimmäinen taso sisältäisi arvot asioille, kuten joukkueen suorituskyky, historiallinen epätasaisuus, maaleja ottelua kohden keskimäärin, ja niin edelleen.

Seuraava taso pitäisi edelliset tekijät, mutta se lisäisi toisen mittarin, kuten loukkaantumiset kummallakin joukkueella. Sitten ennustettaisiin molemmat joukkueet uudelleen tämän ekstran suodattimen perusteella. Lopulta katsottaisiin asioita, kuten kuinka kauan joukkueet ovat pelanneet viimeksi, kuinka motivoituneita he ovat, kuinka väsyneitä he saattavat olla, ja niin edelleen.

Poisson-jakauma

Seuraavaksi on ennustemalli, jota kutsutaan Poisson-jakaumaksi, jota yleensä käytetään urheiluvedonlyönnissä, kuten jalkapallossa, jääkiekossa ja jalkapallon vetojen prop-betseissä. Periaatteessa sitä voidaan käyttää kaikkeen urheilumaailman tilastoihin, joissa luvut lasketaan yhden askelen välein, eikä ole liian monta tulosta. Sen toimintatapa on muuttamalla keskiarvo kokonaisuudeksi eri todennäköisyyksistä. Niin, sitä voidaan käyttää ennustamaan ottelun todennäköisintä tulosta.

Se on hyvin hyödyllinen ennustamaan tietyn vetojen tuloksia. Se vertaa tapahtuman todennäköisyyttä implisiittiseen todennäköisyyteen (riippuen kertoimista), ja sinulla on idea siitä, kumpi puoli on valittava tehdessäsi vetoja, kuten yli/alle tai tiettyjä prop-vetoja.

Binomijakauma

Lopulta binomijakauma on tapa laskea onnistumisen tai epäonnistumisen todennäköisyys kokeessa, jota toistetaan useita kertoja. Se sisältää useita muuttujia, kuten kokeen toistamisen määrä (n) ja tietyn tuloksen todennäköisyys (p). Käyttämällä tätä menetelmää voidaan ennustaa mahdollinen voitto/tappio-ennätys tuleville vetoille.

Esimerkiksi, jos kehität vedonlyöntijärjestelmän, joka toimii oikein 60 %:ssa ajasta, voit laskea todennäköisimmän ennätyksen seuraaville 21 vedolle. Nyt 60 %:ia 21:stä on 12,6, mikä tarkoittaa, että ennätys pitäisi olla 13-8. Mutta, jos sovellet binomijakauman laskinta, se näyttää, että 13-8, joka on todennäköisin ennätys, todella tapahtuu vain 17,4 %:ssa ajasta.

Toisin sanoen, todennäköisyys voittaa 12 ottelua tai vähemmän on noin 47,6 %. Mutta voittaa 13 ottelua tai enemmän on paljon parempi, 52,3 %:ssa. Tämä voi olla hyvin hyödyllistä rahankäyttöön, joten se on syytä pitää mielessä.

Johtopäätös

Jotta kehittäisit hyvän vedonlyöntijärjestelmän, sinun on sisällytettävä sekä tilastollinen analyysi että todennäköisyysjakaumat. Lopulta urheiluvedonlyönnin voittaminen liittyy paljon data-analyysiin, etsimiseen oikeita mittareita analyysiin ja niin edelleen, mutta myös kykyyn hyödyntää väärin asetettuja vetoja. Tämä edellyttää, että sinun on kyky ennustaa lopputuloksen oikein ja vertailla sitä vedonlyöntitoimistojen antamiin numeroihin. Toisin sanoen, sinä ennustat tulevaisuuden tutkimalla menneisyyttä ja käytät sitten ennusteita hyödyksi vedonlyöntitoimistojen antamista numeroista.