Kako koristiti statističku analizu u sportskom klađenju (2025.)

Brojna su pravila kojih se kockar treba pridržavati prilikom ulaska u kasino, bez obzira radi li se o zemaljskom ili on-line casinu. Ipak, najvažnije od njih je nepisano pravilo koje ujedno služi i kao upozorenje svim kockarima - kuća na kraju uvijek pobjeđuje.

Ali znate li zašto je to tako? Jednostavno je — jer kockarnice su uvijek dizajnirane tako da kuća ima prednost. Zahvaljujući matematici, moguće je riješiti vjerojatnost bilo kojeg danog ishoda, što nam daje mogućnost da znamo kolike su šanse da ćemo pobijediti protiv kuće. Uzmimo rulet kao primjer.

S kotačem ruleta, šansa da loptica padne u džep na koji ste se kladili je 1:38. U međuvremenu, kockarnica koja vodi igru ​​postavlja koeficijente tako da bi točni izbori isplatili 36:1. Na kraju, matematika pokazuje da će kuća uvijek biti u prednosti u odnosu na vas. Stvari su još manje izvjesne za pojedinog kockara u sportskom klađenju, budući da mnogi različiti čimbenici mogu utjecati na ishod igara, a sportske kladionice nemaju drugog izbora nego sami provesti temeljita istraživanja i pokušati odrediti koeficijente na temelju svojih nalaza.

Međutim, njihov cilj nije utvrditi vjerojatnost svakog ishoda što je točnije moguće, već postaviti izglede na način koji će natjerati kladitelje da stave jednak iznos uloga na obje strane. Na taj bi način, bez obzira na ishod, sportska kladionica dobila svoj profit, dok bi samo polovica igrača bila na dobitku.

Kako bi to postigle, sportske kladionice dolaze do najpreciznijih brojeva koje mogu, predviđajući vjerojatnost svakog ishoda što je bolje moguće. Zatim prilagođavaju tečajeve na način koji će osigurati da se kladitelji klade na oba ishoda, po mogućnosti u jednakoj mjeri. Ako se jedan ishod čini privlačnijim od drugog, modificiraju izglede kako bi drugi ishod učinili privlačnijim, obično povećanjem isplate.

Naravno, to stavlja kladioničara u nepovoljnu situaciju, ali oni ipak mogu preokrenuti stvari. Da bi to učinili, potrebno im je nešto što se zove statistička analiza, a o čemu danas raspravljamo naučite što je to i kako to iskoristiti u svoju korist.

Statistička analiza je neophodna da biste postali uspješan kladioničar ili kockar. No, manje je stvari koje izravno utječu na kockanje, zbog čega se prvenstveno koristi u sportskom klađenju. Ideja je identificirati varijable koje bi mogle utjecati na ishod mečeva, natjecanja, događaja i slično, a zatim samostalno izračunati vjerojatnosti svakog mogućeg ishoda.

Kao što je spomenuto, sportske kladionice to rade, ali modificiraju svoja otkrića jer im je cilj navesti kladioničare da se klade na sve moguće ishode. Ono što trebate je znati koji je od ishoda najvjerojatniji. Zatim, kada dobijete vlastite rezultate, trebali biste usporediti svoje postotke vjerojatnosti s očekivanjima koja su objavile kladionice.

Nakon usporedbe rezultata, trebate utvrditi ima li kocka vrijednost. Kaže se da kockanje ima vrijednost samo kada je implicirana vjerojatnost (temeljena na izgledima) niži postotak od vjerojatnosti koju ste izračunali tijekom vlastitog istraživanja i analize.

Najuspješniji kockari obično se klade samo kada oklada ima pozitivnu vrijednost, i to je sve. Drugim riječima, recimo da trebate tim A za pobjedu u 20% slučajeva. Ako vaša matematika kaže da je vjerojatnost da će pobijediti zapravo 45% vremena, onda je to puno više od 20% koliko je potrebno. To znači da oklada ima vrijednost.

Sada se postavlja pitanje kako odrediti tu vjerojatnost? Kako doći do brojeva koje biste usporedili s predviđanjem kladionica? Pa, to je malo složenije i, u biti, trebate osmisliti sustav klađenja koji kombinira distribucije vjerojatnosti i Statistička analiza. Dakle, hajdemo sada to raščlaniti i vidjeti što vam je potrebno i kako to nabaviti.

Regresijska analiza

Kada govorimo o statističkoj analizi u sportskom klađenju, to se obično odnosi na regresijsku analizu. Ovaj pojam uključuje niz procesa koji se koriste za određivanje odnosa između zavisnih i nezavisnih varijabli.

U sportskom klađenju vaša bi zavisna varijabla bila pobjeda. U međuvremenu, nezavisne varijable uključuju niz drugih stvari. Uglavnom, sve statistike povezane s igrom, uključujući pretrčane jarde po utakmici ili postotak dodavanja i slično.

Dakle, prvi bi korak bio identificirati što više čimbenika koji bi mogli utjecati na pobjedu, ali trik je usredotočiti se na čimbenike koji nisu očiti kladiteljima. To bi moglo potrajati neko vrijeme i puno istraživanja velikih skupova podataka. Međutim, ako to možete učiniti i smislite pravo rješenje, možete povećati šanse za pobjedu, što ga čini vrijednim truda.

Statistički značaj

Postoji još jedan pojam povezan sa statističkom analizom, a to je "statistička značajnost". U ovom slučaju, međutim, riječ "značaj" ne znači važno ili vitalno. Umjesto toga, odnosi se na prirodu rezultata. Pojednostavljeno rečeno, rezultat ima statistički značaj kada je malo vjerojatno da bi se stvari dogodile na određeni način bez jasnog odnosa između dviju varijabli.

Da bismo to objasnili na primjeru, recimo da vjerujemo da postotak igranja igra važnu ulogu u rezultatu NFL utakmice. Dakle, hipoteza je da postotak ispunjenja može utjecati na to može li tim A pobijediti tim B.

Nakon postavljanja hipoteze krenulo bi se u njezino testiranje. Prvo bismo morali pregledati dostupne podatke kako bismo pronašli skup podataka koji sadrži što više povijesnih NFL podataka. Zatim bismo vidjeli koliko su često timovi koji imaju veći postotak ispunjenja pobjeđivali u utakmicama u kojima su sudjelovali. Taj bi nam odgovor dao postotak statističke značajnosti.

To se može učiniti za gotovo bilo koji čimbenik ili mjerni podatak, a nakon što provjerite koji su od ovih čimbenika prisutni među pobjedničkim timovima, možete dobiti ideju o tome koji su čimbenici najučinkovitiji, u kojoj mjeri i slično .

Višestruka regresijska analiza

Na svaku igru ​​utječe niz različitih varijabli, zbog čega su oni koji istražuju izglede razvili nešto što se zove višestruka regresijska analiza. Uglavnom, ovo je još jedan sustav koji se obično koristi u sportskom klađenju.

Način na koji radi je jednostavan za razumijevanje. Umjesto odabira samo jedne statistike, sustav bi razmatrao brojne regresije kako bi predvidio konačni ishod, snažno se oslanjajući na podatke iz prošlosti. Regresije se detaljno analiziraju, te se na temelju dobivenih podataka predviđa ishod.

Regresije mogu uključivati ​​stvari kao što je pobjeda momčadi A u određenom postotku utakmica na domaćem terenu ili broj bodova koje momčad B postiže po utakmici, koliko bodova bilo koja od momčadi obično mora postići da bi pobijedila i slično. Dakle, korištenjem tih podataka i znajući određene detalje o nadolazećoj utakmici između dva tima (tko su igrači, koji će tim biti domaćin događaja itd.), možete formulirati određene zaključke i odlučiti za koji tim postoji veća vjerojatnost da će pobijediti.

Logistička regresijska analiza

Druga vrsta analize vrijedna spomena je logistička regresijska analiza. Ovo je metoda koja se obično koristi za analizu podataka, gdje o ishodu odlučuje jedna ili više neovisnih varijabli. Ovo analizira različite aspekte unutar igre (kao što su NFL postoci za tri poena, prosječna margina pobjede, ukupan broj asistencija i slično) koji mogu promijeniti izglede momčadi za pobjedu.

Na primjer, ova bi metoda postavljala pitanja poput, ako momčad nastavi ubacivati ​​tri poena više nego što bi u prosjeku, kako svaka od tih dodatnih ubačenih trica utječe na šanse za pobjedu?

Očito, ovdje postoji mnogo varijabli koje objašnjavaju, ali čak i tako, ovaj oblik analize može biti koristan za dobivanje omjera izgleda.

Korelacija i uzročnost

Posljednji aspekt statističke analize kojim smo se željeli pozabaviti je pitanje korelacije nasuprot uzročnosti. Jednostavno rečeno, kad god radite sa statističkom analizom, morate imati na umu da korelacija ne znači nužno uzročnost. Drugim riječima, samo zato što su se dogodile dvije stvari, to ne znači da su one nužno povezane. Ili, čak i ako su povezani, to ne znači da je jedno uzrokovalo drugo.

Regresijska analiza izvrsna je kada je u pitanju pronalaženje korelacija, ali ne može dokazati uzročnost, pa je na vama da odlučite je li jedan događaj utjecao na drugi. Slijepo vjerovati podacima može dovesti u zabludu, pa imajte to na umu.

Distribucije vjerojatnosti

Ranije smo spomenuli da je statistička analiza samo polovica kombinacije koja čini vaš sustav klađenja. Druga polovica uključuje distribucije vjerojatnosti, a to su metode koje daju vjerojatnost da će se predviđeni ishodi stvarno dogoditi. Drugim riječima, to je ono što biste upotrijebili da odredite ima li ono što ste predvidjeli šanse da se stvarno dogodi i koliko je vjerojatno da će se stvari doista tako odigrati.

Zatim možete koristiti grafičke modele za prikaz raspona vjerojatnosti, što olakšava donošenje odluke o vašem sljedećem potezu.

Bayesove mreže

Jedan od najčešće korištenih grafičkih modela za izradu prediktivnih distribucija poznat je kao Bayesova mreža. Ovaj model rastavlja mreže na razine koje se sastoje od različitih varijabli koje mogu utjecati na podudaranje.

Dakle, recimo da želite temeljiti predviđanje na snazi ​​tima. Prva razina bi sadržavala vrijednosti za stvari kao što su momčadska izvedba, povijesna nedosljednost, broj golova po utakmici u prosjeku i slično.

Sljedeća razina bi zadržala prethodne faktore, ali bi također dodala još jednu metriku, kao što su ozljede za svaku od momčadi. Zatim biste ponovno prognozirali oba tima na temelju ovog dodatnog filtra. Naposljetku, također biste pogledali stvari kao što je koliko je vremena prošlo otkad su timovi zadnji put igrali, koliko su motivirani, koliko bi mogli biti umorni i tako dalje.

Poissonova distribucija

Zatim, imamo prediktivnu metodu koja se zove Poissonova distribucija, koja se obično koristi u klađenju na sportove kao što su nogomet, hokej i oklade na nogometne rekvizite. U biti, može se koristiti za bilo što u svijetu sporta gdje se statistika broji u koracima od jedan, a nema previše rezultata. Način na koji to funkcionira je pretvaranje srednjih prosjeka u čitav niz različitih vjerojatnosti. Kao takav, može se koristiti za predviđanje najvjerojatnijeg rezultata utakmice.

Kao takav, može biti od velike pomoći za predviđanje ishoda određene vrste oklada. Uspoređuje vjerojatnost događaja s impliciranom vjerojatnošću (ovisno o koeficijentima), a vi ćete imati ideju o tome koju stranu odabrati za klađenje poput Iznad/Ispod ili određenih rekvizita.

Binomska raspodjela

Konačno, binomna distribucija je način za izračunavanje vjerojatnosti uspjeha ili neuspjeha u eksperimentu, koji se zatim ponavlja nekoliko puta. Sadrži nekoliko varijabli, uključujući broj izvršenja analize (n), kao i vjerojatnost da će se dogoditi određeni rezultat (p). Koristeći ovu metodu, možete predvidjeti mogući rekord dobitaka/gubitaka za buduće oklade.

Dakle, ako razvijete sustav klađenja koji radi ispravno 60% vremena, možete izračunati najvjerojatniji rekord za sljedeću 21 okladu koju ćete napraviti. Sada, 60% od 21 je 12.6, što znači da bi rekord trebao biti 13-8. Međutim, ako tada primijenite kalkulator binomne distribucije, pokazat će vam da će se 13-8, što je najvjerojatniji rekord, zapravo pojaviti samo 17.4% vremena.

Drugim riječima, vjerojatnost pobjede u 12 igara ili manje je oko 47.6%. No, pobijediti u 13 utakmica ili više puno je bolje, s 52.3%. Ovo može biti vrlo korisno za upravljanje bankrollom, pa vrijedi imati to na umu.

Zaključak

Kako biste razvili dobar sustav klađenja, morate uključiti i statističku analizu i distribuciju vjerojatnosti. Na kraju, dobivanje sportskih oklada ima puno veze s analizom podataka, pronalaženjem pravih metrika za uključivanje u analizu i slično, ali također i sposobnošću iskorištavanja pogrešno postavljenih oklada. Da biste to učinili, prvo morate moći točno predvidjeti ishod, a zatim ga usporediti s brojevima sportskih kladionica. Drugim riječima, predviđat ćete budućnost proučavajući prošlost, a zatim pomoću predviđanja iskoristiti brojke na sportskim kladionicama.