Comment utiliser l'analyse statistique dans les paris sportifs (2025)

Il existe de nombreuses règles qu'un joueur doit garder à l'esprit lorsqu'il entre dans un casino, qu'il s'agisse d'un casino terrestre ou d'un casino en ligne. Cependant, le plus important d'entre eux est une règle non écrite qui sert également d'avertissement à tous les joueurs - la maison gagne toujours, finalement.

Mais savez-vous pourquoi? C'est simple — parce que les casinos sont toujours conçus pour que la maison ait l'avantage. Grâce aux mathématiques, il est possible de résoudre la probabilité d'un résultat donné, ce qui nous donne la possibilité de connaître nos chances de gagner contre la maison. Prenez la roulette comme exemple.

Avec une roulette, la probabilité que la bille atterrisse dans la poche sur laquelle vous avez misé est de 1:38. Pendant ce temps, le casino qui gère le jeu établit les cotes afin que les choix corrects rapportent 36:1. En fin de compte, les calculs montrent que la maison aura toujours un avantage sur vous. Les choses sont encore moins certaines pour le joueur individuel dans les paris sportifs, car de nombreux facteurs différents peuvent affecter le résultat des jeux, et les paris sportifs n'ont d'autre choix que de faire des recherches approfondies par eux-mêmes et d'essayer de fixer les cotes en fonction de leurs découvertes.

Cependant, leur objectif n'est pas de déterminer la probabilité de chaque résultat aussi précisément que possible, mais de définir les cotes de manière à ce que les parieurs placent un montant égal de paris de chaque côté. De cette façon, quel que soit le résultat, le bookmaker tirerait profit, tandis que seulement la moitié des joueurs gagneraient.

Pour y parvenir, les paris sportifs proposent les chiffres les plus précis possibles, prédisant au mieux la probabilité de chaque résultat. Ensuite, ils ajustent les cotes de manière à garantir que les parieurs parient sur les deux résultats, de préférence à parts égales. Si un résultat semble plus attrayant que l'autre, ils modifient les cotes pour rendre l'autre résultat plus attrayant, généralement en augmentant le paiement.

Bien sûr, cela place le parieur dans une situation défavorable, mais il peut toujours renverser la vapeur. Pour ce faire, ils ont besoin de quelque chose appelé analyse statistique, et apprendre ce que c'est et comment l'utiliser à votre avantage est ce dont nous discutons aujourd'hui.

L'analyse statistique est nécessaire pour devenir un parieur ou un joueur à succès. Cependant, il y a moins de choses qui affectent directement les jeux de hasard, c'est pourquoi il est principalement utilisé dans les paris sportifs. L'idée est d'identifier les variables qui pourraient influencer le résultat des matchs, des compétitions, des événements, etc., puis de calculer vous-même les probabilités de chaque résultat possible.

Comme mentionné, les paris sportifs le font, mais ils modifient leurs conclusions, car leur objectif est d'amener les parieurs à parier sur tous les résultats possibles. Ce dont vous avez besoin, c'est de savoir lequel des résultats est le plus probable. Ensuite, lorsque vous obtenez vos propres résultats, vous devez comparer vos pourcentages de probabilité aux attentes publiées par les bookmakers.

Après avoir comparé les résultats, vous devez déterminer si le pari a de la valeur. On dit que le pari n'a de valeur que lorsque la probabilité implicite (basée sur les cotes) est un pourcentage inférieur à la probabilité que vous avez calculée lors de vos propres recherches et analyses.

Les joueurs les plus performants ont tendance à ne miser que lorsqu'un pari a une valeur positive, et c'est tout ce qu'il y a à faire. En d'autres termes, disons que vous avez besoin de l'équipe A pour gagner 20 % du temps. Si vos calculs indiquent que la probabilité qu'ils gagnent est en fait de 45 % du temps, alors c'est bien plus que les 20 % requis. Cela signifie que le pari a de la valeur.

La question est maintenant de savoir comment déterminer cette probabilité ? Comment arriver aux chiffres que vous compareriez à la prédiction des bookmakers ? Eh bien, c'est un peu plus complexe, et essentiellement, vous devez proposer un système de pari qui combine distributions de probabilité et l'analyse statistique. Alors, décomposons-le maintenant et voyons ce dont vous avez besoin et comment l'obtenir.

Analyse de régression

Lorsque nous parlons d'analyse statistique dans les paris sportifs, cela fait généralement référence à une analyse de régression. Ce terme comprend un certain nombre de processus qui sont utilisés pour déterminer la relation entre les variables dépendantes et indépendantes.

Dans les paris sportifs, votre variable dépendante serait vous gagnant. Pendant ce temps, les variables indépendantes incluent un certain nombre d'autres choses. Fondamentalement, toute statistique impliquée dans le jeu, y compris les verges au sol par match, ou le pourcentage de réussite, etc.

Ainsi, la première étape serait d'identifier autant de facteurs qui pourraient affecter le gain que possible, mais l'astuce consiste à se concentrer sur les facteurs qui ne sont pas évidents pour les parieurs. Cela peut prendre un certain temps et beaucoup de recherches sur de grands ensembles de données. Cependant, si vous pouvez le faire et trouver la bonne solution, vous pouvez améliorer les chances de gagner, ce qui en vaut la peine.

Signification statistique

Il existe un autre terme lié à l'analyse statistique, qui est la «signification statistique». Dans ce cas, cependant, le mot «signification» ne signifie pas important ou vital. Au lieu de cela, il se réfère à la nature du résultat. Pour le dire simplement, le résultat a une signification statistique lorsqu'il est peu probable que les choses se passent d'une certaine manière sans une relation claire entre deux variables.

Pour expliquer cela avec un exemple, disons que nous croyons que le pourcentage d'achèvement a un rôle à jouer dans le résultat d'un match NFL. Ainsi, l'hypothèse est que le pourcentage d'achèvement peut influencer si l'équipe A peut gagner contre l'équipe B.

Après avoir établi l'hypothèse, nous passerions à la tester. Tout d'abord, nous devrons parcourir les données disponibles pour trouver un ensemble de données contenant autant de données historiques de la NFL que possible. Ensuite, nous verrions à quelle fréquence les équipes qui ont un pourcentage d'achèvement plus élevé ont remporté les jeux auxquels elles ont participé. Cette réponse nous fournirait le pourcentage de signification statistique.

Cela peut être fait pour à peu près n'importe quel facteur ou métrique, et une fois que vous avez vérifié lesquels de ces facteurs sont présents parmi les équipes gagnantes, vous pouvez avoir une idée des facteurs qui ont le plus d'impact, dans quelle mesure, etc. .

Analyse de régression multiple

Chaque jeu est impacté par un certain nombre de variables différentes, c'est pourquoi ceux qui recherchent les cotes ont développé ce qu'on appelle une analyse de régression multiple. Fondamentalement, il s'agit d'un autre système et celui qui est généralement utilisé dans les paris sportifs.

Le fonctionnement est simple à comprendre. Au lieu de simplement choisir une seule statistique, le système prendrait en compte un certain nombre de régressions afin de prédire le résultat final, en s'appuyant fortement sur les données du passé. Les régressions sont analysées en détail et, sur la base des données reçues, un résultat est prédit.

Les régressions peuvent inclure des éléments tels que l'équipe A remportant un pourcentage spécifique de matchs sur le terrain à domicile, ou le nombre de points que l'équipe B marque par match, le nombre de points que l'une ou l'autre des équipes a généralement dû marquer pour gagner, etc. Ainsi, en utilisant ces données et en connaissant certains détails sur le match à venir entre les deux équipes (qui sont les joueurs, quelle équipe accueillera l'événement, etc.), vous pouvez formuler certaines conclusions et décider quelle équipe est la plus susceptible de gagner.

Analyse de régression logistique

Un autre type d'analyse qui mérite d'être mentionné est l'analyse de régression logistique. Il s'agit d'une méthode couramment utilisée pour analyser les données, où le résultat est déterminé par une ou plusieurs variables indépendantes. Cela analyse différents aspects du jeu (tels que les pourcentages de trois points de la NFL, la marge moyenne de victoire, le nombre total de passes décisives, etc.) qui peuvent modifier les chances de victoire de l'équipe.

Par exemple, cette méthode poserait des questions telles que, si l'équipe continue à faire plus de trois points qu'elle ne le ferait en moyenne, comment chacun de ces trois points supplémentaires affecte-t-il les chances de gagner ?

Évidemment, il y a ici de nombreuses variables explicatives, mais même ainsi, cette forme d'analyse peut être utile pour obtenir un rapport de cotes.

Corrélation et causalité

Le dernier aspect de l'analyse statistique que nous voulions aborder est la question de la corrélation par rapport à la causalité. En termes simples, chaque fois que vous travaillez avec une analyse statistique, vous devez garder à l'esprit que corrélation ne signifie pas nécessairement causalité. En d'autres termes, ce n'est pas parce que deux choses se sont produites qu'elles sont nécessairement corrélées. Ou, même s'ils sont corrélés, cela ne signifie pas que l'un a causé l'autre.

L'analyse de régression est excellente lorsqu'il s'agit de trouver des corrélations, mais elle ne peut pas prouver la causalité, c'est donc à vous de décider si un événement a affecté l'autre. Faire aveuglément confiance aux données peut être trompeur, alors gardez cela à l'esprit.

Distributions de probabilité

Plus tôt, nous avons mentionné que l'analyse statistique ne représente que la moitié de la combinaison qui compose votre système de pari. L'autre moitié comprend des distributions de probabilité, et ce sont des méthodes qui fournissent la probabilité que les résultats prédits se produisent réellement. En d'autres termes, c'est ce que vous utiliseriez pour déterminer si ce que vous avez prédit a une chance de se produire réellement et quelle est la probabilité que les choses se déroulent vraiment de cette façon.

Vous pouvez ensuite utiliser des modèles graphiques pour afficher la plage de probabilités, ce qui facilite la décision de votre prochain coup.

Réseaux bayésiens

L'un des modèles graphiques les plus couramment utilisés pour faire des distributions prédictives est connu sous le nom de réseau bayésien. Ce modèle divise les réseaux en niveaux, qui se composent de différentes variables susceptibles d'affecter une correspondance.

Alors, disons que vous souhaitez baser la prédiction sur la force d'une équipe. Le premier niveau comporterait des valeurs pour des éléments tels que les performances de l'équipe, l'incohérence historique, le nombre de buts par match en moyenne, etc.

Le niveau suivant conserverait les facteurs précédents, mais il ajouterait également une autre mesure, comme les blessures pour chacune des équipes. Ensuite, vous prévoiriez à nouveau les deux équipes en fonction de ce filtre supplémentaire. Enfin, vous examinerez également des éléments tels que le temps qui s'est écoulé depuis que les équipes ont joué pour la dernière fois, leur motivation, leur degré de fatigue, etc.

Distribution de Poisson

Ensuite, nous avons une méthode prédictive appelée distribution de Poisson, qui est généralement utilisée dans les paris sur des sports tels que le football, le hockey et les paris sur les accessoires de football. Essentiellement, il peut être utilisé pour n'importe quoi dans le monde du sport où les statistiques sont comptées par incréments de un, et il n'y a pas trop de scores. Cela fonctionne en convertissant les moyennes moyennes en toute une gamme de probabilités diverses. En tant que tel, il peut être utilisé pour prédire le score le plus probable d'un match.

En tant que tel, il peut être très utile pour prédire les résultats d'un type de pari spécifique. Il compare la probabilité de l'événement avec la probabilité implicite (en fonction des cotes), et vous aurez une idée du côté à choisir pour faire des paris comme Over/Under ou des props spécifiques.

Distribution binomiale

Enfin, la distribution binomiale est un moyen de calculer la probabilité de succès ou d'échec d'une expérience, qui est ensuite répétée plusieurs fois. Il contient plusieurs variables, notamment le nombre de fois que l'analyse a été effectuée (n), ainsi que la probabilité qu'un résultat spécifique se produise (p). En utilisant cette méthode, vous pouvez prédire le record de gains/pertes possibles pour les paris futurs.

Ainsi, si vous développez un système de pari qui fonctionne correctement 60% du temps, vous pouvez calculer le record le plus probable pour les 21 prochains paris que vous ferez. Maintenant, 60% de 21 est 12.6, ce qui signifie que le record devrait être 13-8. Cependant, si vous appliquez ensuite le calculateur de distribution binomiale, il vous montrera que 13-8, qui est l'enregistrement le plus probable, ne se produira en réalité que 17.4 % du temps.

En d'autres termes, la probabilité de gagner 12 matchs ou moins est d'environ 47.6 %. Mais, gagner 13 matchs ou plus, c'est bien mieux, à 52.3 %. Cela peut être très utile pour la gestion de votre bankroll, il vaut donc la peine de le garder à l'esprit.

Conclusion

Afin de développer un bon système de pari, vous devez inclure à la fois une analyse statistique et des distributions de probabilité. En fin de compte, gagner des paris sportifs a beaucoup à voir avec l'analyse des données, trouver les bonnes mesures à inclure dans l'analyse, etc., mais aussi la capacité d'exploiter les paris mal placés. Pour ce faire, vous devez d'abord être en mesure de prédire correctement le résultat, puis de le comparer aux chiffres fournis par les paris sportifs. En d'autres termes, vous prédisez l'avenir en étudiant le passé, puis en utilisant les prédictions pour tirer parti des chiffres sur les paris sportifs.