Ինչպես օգտագործել վիճակագրական վերլուծությունը սպորտային խաղադրույքներում (2025)

Կան բազմաթիվ կանոններ, որոնք խաղացողը պետք է հիշի խաղատուն մտնելիս, անկախ նրանից՝ խոսքը ցամաքային, թե առցանց խաղատան մասին է։ Սակայն դրանցից ամենակարևորը չգրված կանոն է, որը նաև նախազգուշացում է ծառայում բոլոր խաղացողների համար. խաղատունը միշտ հաղթում է, ի վերջո։

Բայց գիտե՞ք, թե ինչու է դա այդպես։ Ամեն ինչ պարզ է՝ քանի որ խաղատները միշտ նախագծված են այնպես, որ խաղատունն առավելություն ունենա։ Մաթեմատիկայի շնորհիվ հնարավոր է լուծել ցանկացած արդյունքի հավանականությունը, ինչը մեզ հնարավորություն է տալիս իմանալ խաղատան դեմ մեր հաղթանակի հավանականությունը։ Վերցրեք ռուլետկան որպես օրինակ։

Ռուլետկայի դեպքում գնդակի այն գրպանում հայտնվելու հավանականությունը, որի վրա դուք խաղադրույք եք կատարում, 1:38 է: Միևնույն ժամանակ, խաղը վարող խաղատունը սահմանում է գործակիցները այնպես, որ ճիշտ ընտրությունները վճարեն 36:1 հարաբերակցությամբ: Ի վերջո, մաթեմատիկան ցույց է տալիս, որ խաղատունը միշտ առավելություն կունենա ձեր նկատմամբ: Սպորտային խաղադրույքների ժամանակ ամեն ինչ նույնիսկ ավելի քիչ որոշակի է յուրաքանչյուր խաղացողի համար, քանի որ խաղերի արդյունքի վրա կարող են ազդել բազմաթիվ տարբեր գործոններ, և սպորտային գրքերի կայքերը չունեն այլընտրանք, քան ինքնուրույն մանրակրկիտ հետազոտություններ կատարելը և գործակիցները սահմանելը իրենց արդյունքների հիման վրա:

Սակայն նրանց նպատակը յուրաքանչյուր արդյունքի հավանականությունը հնարավորինս ճշգրիտ որոշելը չէ, այլ գործակիցները սահմանելը այնպես, որ խաղադրույք կատարողները հավասար քանակությամբ խաղադրույքներ կատարեն յուրաքանչյուր կողմում։ Այդպիսով, անկախ արդյունքից, սպորտային գրքերը կստանան իրենց շահույթը, մինչդեռ խաղացողների միայն կեսը կհաղթի։

Դրան հասնելու համար սպորտային գրքերի գրասենյակները կազմում են հնարավորինս ճշգրիտ թվեր՝ հնարավորինս լավ կանխատեսելով յուրաքանչյուր արդյունքի հավանականությունը։ Այնուհետև նրանք ճշգրտում են գործակիցները այնպես, որ ապահովեն, որ խաղացողները խաղադրույք կատարեն երկու արդյունքների վրա էլ, ցանկալի է՝ հավասար չափով։ Եթե մեկ արդյունքն ավելի գրավիչ է թվում, քան մյուսը, նրանք փոփոխում են գործակիցները՝ մյուս արդյունքն ավելի գրավիչ դարձնելու համար, սովորաբար՝ մեծացնելով վճարումը։

Իհարկե, սա խաղադրույք կատարողին դնում է անբարենպաստ իրավիճակում, բայց նրանք դեռ կարող են շրջել իրավիճակը։ Դա անելու համար նրանց անհրաժեշտ է վիճակագրական վերլուծություն կոչվող մի բան, և այսօր մենք քննարկում ենք այն, թե ինչ է դա և ինչպես այն օգտագործել ձեր օգտին։

Վիճակագրական վերլուծությունը անհրաժեշտ է հաջողակ խաղացող կամ խաղացող դառնալու համար: Այնուամենայնիվ, խաղատների վրա անմիջականորեն ազդող գործոնները քիչ են, այդ իսկ պատճառով այն հիմնականում օգտագործվում է սպորտային խաղադրույքներում: Գաղափարն այն է, որ բացահայտվեն այն փոփոխականները, որոնք կարող են ազդել խաղերի, մրցույթների, իրադարձությունների և այլնի արդյունքի վրա, ապա ինքնուրույն հաշվարկվեն յուրաքանչյուր հնարավոր արդյունքի հավանականությունները:

Ինչպես նշվեց, սպորտային գրքերի գրասենյակները դա անում են, բայց նրանք փոփոխում են իրենց արդյունքները, քանի որ նրանց նպատակն է ստիպել խաղադրույք կատարողներին խաղադրույք կատարել բոլոր հնարավոր արդյունքների վրա: Ձեզ անհրաժեշտ է իմանալ, թե արդյունքներից որն է ամենահավանականը: Այնուհետև, երբ ստանաք ձեր սեփական արդյունքները, պետք է համեմատեք ձեր հավանականության տոկոսները букմեյքերների հրապարակած սպասումների հետ:

Արդյունքները համեմատելուց հետո դուք պետք է որոշեք, թե արդյոք խաղադրույքն արժեք ունի։ Ասվում է, որ խաղադրույքն արժեք ունի միայն այն դեպքում, երբ ենթադրյալ հավանականությունը (հիմնված հավանականության վրա) ավելի ցածր տոկոս է, քան այն հավանականությունը, որը դուք հաշվարկել եք ձեր սեփական հետազոտությունն ու վերլուծությունը կատարելիս։

Ամենահաջողակ խաղացողները հակված են խաղադրույքներ կատարել միայն այն դեպքում, երբ խաղադրույքն ունի դրական արժեք, և դա էլ ամբողջը։ Այլ կերպ ասած, ենթադրենք, որ ձեզ անհրաժեշտ է, որ թիմ A-ն հաղթի դեպքերի 20%-ում։ Եթե ձեր մաթեմատիկան ցույց է տալիս, որ նրանց հաղթելու հավանականությունը իրականում 45% է, ապա դա շատ ավելի է, քան պահանջվող 20%-ը։ Սա նշանակում է, որ խաղադրույքն արժեք ունի։

Հարցն այժմ այն ​​է, թե ինչպե՞ս որոշել այդ հավանականությունը։ Ինչպե՞ս հասնել այն թվերին, որոնք կհամեմատեիք букմեյքերների կանխատեսման հետ։ Դե, դա մի փոքր ավելի բարդ է, և, ըստ էության, դուք պետք է մտածեք խաղադրույքների համակարգ, որը կհամատեղի հավանականության բաշխումներ և Վիճակագրական վերլուծությունԱյսպիսով, եկեք հիմա վերլուծենք այն և տեսնենք, թե ինչ է ձեզ անհրաժեշտ և ինչպես ստանալ այն։

Ռեգրեսի վերլուծություն

Երբ մենք խոսում ենք սպորտային խաղադրույքներում վիճակագրական վերլուծության մասին, դա սովորաբար վերաբերում է ռեգրեսիոն վերլուծությանը: Այս տերմինը ներառում է մի շարք գործընթացներ, որոնք օգտագործվում են կախյալ և անկախ փոփոխականների միջև կապը որոշելու համար:

Սպորտային խաղադրույքներում ձեր կախյալ փոփոխականը կլինի ձեր հաղթանակը: Միևնույն ժամանակ, անկախ փոփոխականները ներառում են մի շարք այլ բաներ: Հիմնականում, խաղի հետ կապված ցանկացած վիճակագրություն, ներառյալ խաղի ընթացքում վազքի յարդերը կամ փոխանցումների ավարտման տոկոսը և այլն:

Այսպիսով, առաջին քայլը կլինի հնարավորինս շատ գործոնների բացահայտումը, որոնք կարող են ազդել հաղթանակի վրա, բայց հնարքն այն է, որ կենտրոնանաք այն գործոնների վրա, որոնք ակնհայտ չեն խաղադրույք կատարողների համար: Սա կարող է որոշ ժամանակ և մեծ քանակությամբ տվյալների վրա շատ հետազոտություններ պահանջել: Այնուամենայնիվ, եթե կարողանաք դա անել և ճիշտ լուծում գտնել, կարող եք մեծացնել հաղթելու հավանականությունը, ինչը կարդարացնի ջանքերը:

Վիճակագրական նշանակություն

Կա վիճակագրական վերլուծությանը կապված մեկ այլ տերմին՝ «վիճակագրական նշանակությունը»։ Այս դեպքում, սակայն, «նշանակալիություն» բառը չի նշանակում կարևոր կամ կենսական։ Փոխարենը, այն վերաբերում է արդյունքի բնույթին։ Պարզ ասած, արդյունքն ունի վիճակագրական նշանակություն, երբ քիչ հավանական է, որ իրադարձությունները կզարգանան որոշակի ձևով՝ առանց երկու փոփոխականների միջև հստակ կապի։

Որպեսզի սա բացատրենք օրինակով, ենթադրենք, որ մենք կարծում ենք, որ ավարտվածության տոկոսը դեր ունի NFL խաղի արդյունքի մեջ։ Այսպիսով, վարկածն այն է, որ ավարտվածության տոկոսը կարող է ազդել այն բանի վրա, թե արդյոք A թիմը կարող է հաղթել B թիմին։

Հիպոթեզը ներկայացնելուց հետո մենք կանցնենք դրա փորձարկմանը։ Նախ, մենք պետք է ուսումնասիրենք առկա տվյալները՝ գտնելու համար տվյալների հավաքածու, որը կպարունակի որքան հնարավոր է շատ պատմական NFL տվյալներ։ Այնուհետև մենք կտեսնենք, թե որքան հաճախ են ավելի բարձր ավարտունության տոկոս ունեցող թիմերը հաղթել այն խաղերում, որոնց մասնակցել են։ Այդ պատասխանը մեզ կտա վիճակագրական նշանակալիության տոկոսը։

Սա կարող է արվել գրեթե ցանկացած գործոնի կամ չափանիշի համար, և երբ ստուգեք, թե այս գործոններից որոնք են առկա հաղթող թիմերի շրջանում, կարող եք պատկերացում կազմել, թե գործոններից որոնք են ամենաազդեցիկները, ինչ չափով և նմանատիպ։

Բազմակի ռեգրեսիոն վերլուծություն

Յուրաքանչյուր խաղի վրա ազդում են մի շարք տարբեր փոփոխականներ, այդ իսկ պատճառով գործակիցները հետազոտողները մշակել են այսպես կոչված բազմակի ռեգրեսիոն վերլուծությունը: Հիմնականում, սա մեկ այլ համակարգ է, որը սովորաբար օգտագործվում է սպորտային խաղադրույքներում:

Այն աշխատում է պարզ ձևով։ Միայն մեկ վիճակագրական տվյալ ընտրելու փոխարեն, համակարգը կքննարկի մի շարք ռեգրեսիաներ՝ վերջնական արդյունքը կանխատեսելու համար՝ հիմնվելով անցյալի տվյալների վրա։ Ռեգրեսիաները մանրամասն վերլուծվում են, և ստացված տվյալների հիման վրա կանխատեսվում է արդյունքը։

Ռեգրեսիաները կարող են ներառել այնպիսի բաներ, ինչպիսիք են՝ A թիմի կողմից տնային դաշտում խաղերի որոշակի տոկոսային հաղթանակը կամ B թիմի կողմից խաղի ընթացքում վաստակած միավորների քանակը, թիմերից որևէ մեկի կողմից սովորաբար վաստակած միավորների քանակը հաղթելու համար և այլն: Այսպիսով, օգտագործելով այդ տվյալները և իմանալով երկու թիմերի միջև կայանալիք խաղի վերաբերյալ որոշակի մանրամասներ (ովքեր են խաղացողները, որ թիմը կընդունի միջոցառումը և այլն), դուք կարող եք որոշակի եզրակացություններ անել և որոշել, թե որ թիմն է ավելի հավանական հաղթելու:

Լոգիստիկ ռեգրեսիայի վերլուծություն

Մեկ այլ տեսակի վերլուծություն, որը արժե նշել, լոգիստիկ ռեգրեսիոն վերլուծությունն է: Սա տվյալների վերլուծության համար լայնորեն օգտագործվող մեթոդ է, որտեղ արդյունքը որոշվում է մեկ կամ մի քանի անկախ փոփոխականներով: Սա վերլուծում է խաղի տարբեր ասպեկտներ (օրինակ՝ NFL-ի երեք միավորանոց տոկոսները, հաղթանակի միջին տարբերությունը, գոլային փոխանցումների ընդհանուր քանակը և այլն), որոնք կարող են փոխել թիմի հաղթանակի հնարավորությունները:

Օրինակ, այս մեթոդը կառաջարկի հետևյալ հարցերը. եթե թիմը շարունակի միջինից ավելի շատ երեք միավորանոց նետումներ անել, ինչպե՞ս է այդ լրացուցիչ երեք միավորանոց նետումներից յուրաքանչյուրը ազդում հաղթանակի հավանականության վրա։

Ակնհայտ է, որ այստեղ կան բազմաթիվ բացատրական փոփոխականներ, բայց այնուամենայնիվ, վերլուծության այս ձևը կարող է օգտակար լինել հավանականության հարաբերակցություն ստանալու համար։

Հարաբերակցություն և պատճառահետևանքային կապ

Վիճակագրական վերլուծության վերջին ասպեկտը, որին մենք ցանկանում էինք անդրադառնալ, փոխկապակցվածության և պատճառահետևանքային կապի հարցն է։ Պարզ ասած, երբ աշխատում եք վիճակագրական վերլուծության հետ, պետք է հիշեք, որ փոխկապակցվածությունը պարտադիր չէ, որ նշանակի պատճառահետևանքային կապ։ Այլ կերպ ասած, միայն այն պատճառով, որ երկու բան տեղի է ունեցել, դա չի նշանակում, որ դրանք անպայման փոխկապակցված են։ Կամ, նույնիսկ եթե դրանք փոխկապակցված են, դա չի նշանակում, որ մեկը առաջացրել է մյուսը։

Ռեգրեսիոն վերլուծությունը հիանալի է, երբ խոսքը վերաբերում է փոխկապակցվածություններ գտնելուն, բայց այն չի կարող ապացուցել պատճառահետևանքային կապը, ուստի ձեզանից է կախված որոշել, թե արդյոք մեկ իրադարձությունը ազդել է մյուսի վրա: Տվյալներին կուրորեն վստահելը կարող է մոլորեցնող լինել, այնպես որ հիշեք դա:

Հավանականության բաշխումներ

Ավելի վաղ մենք նշեցինք, որ վիճակագրական վերլուծությունը ձեր խաղադրույքների համակարգը կազմող համադրության միայն կեսն է: Մյուս կեսը ներառում է հավանականության բաշխումներ, և սրանք մեթոդներ են, որոնք որոշում են կանխատեսված արդյունքների իրական տեղի ունենալու հավանականությունը: Այլ կերպ ասած, սա այն մեթոդներն են, որոնք դուք կօգտագործեք որոշելու համար, թե արդյոք ձեր կանխատեսածը իրականում տեղի ունենալու հավանականություն ունի, և որքան հավանական է, որ իրերը իսկապես այդպես կզարգանան:

Այնուհետև կարող եք օգտագործել գրաֆիկական մոդելներ՝ հավանականությունների միջակայքը ցուցադրելու համար, ինչը կհեշտացնի ձեր հաջորդ քայլը որոշելը։

Բայեսյան ցանցեր

Կանխատեսող բաշխումներ կատարելու համար ամենատարածված գրաֆիկական մոդելներից մեկը հայտնի է որպես Բայեսյան ցանց: Այս մոդելը ցանցերը բաժանում է մակարդակների, որոնք բաղկացած են տարբեր փոփոխականներից, որոնք կարող են ազդել համընկնման վրա:

Այսպիսով, ենթադրենք, որ դուք ցանկանում եք կանխատեսումը հիմնել թիմի ուժի վրա: Առաջին մակարդակը կներառի այնպիսի արժեքներ, ինչպիսիք են թիմի արդյունավետությունը, պատմական անհամապատասխանությունը, խաղի ընթացքում գոլերի միջին քանակը և այլն:

Հաջորդ մակարդակը կպահպանի նախորդ գործոնները, բայց կավելացնի նաև մեկ այլ չափանիշ, օրինակ՝ թիմերից յուրաքանչյուրի վնասվածքները: Այնուհետև, դուք կրկին կկանխատեսեք երկու թիմերի խաղը՝ հիմնվելով այս լրացուցիչ ֆիլտրի վրա: Վերջապես, դուք նաև կանդրադառնաք այնպիսի բաների, ինչպիսիք են՝ որքան ժամանակ է անցել թիմերի վերջին խաղից, որքան մոտիվացված են, որքան հոգնած կարող են լինել և այլն:

Պուասոնի բաշխում

Հաջորդը, մենք ունենք կանխատեսողական մեթոդ, որը կոչվում է Պուասոնի բաշխում, որը սովորաբար օգտագործվում է այնպիսի սպորտաձևերի վրա խաղադրույքներ կատարելիս, ինչպիսիք են ֆուտբոլը, հոկեյը և ֆուտբոլի վրա դրույքները: Ըստ էության, այն կարող է օգտագործվել սպորտի աշխարհում ցանկացած բանի համար, որտեղ վիճակագրությունը հաշվարկվում է մեկի աճով, և միավորները չափազանց շատ չեն: Այն աշխատում է միջին միջինները տարբեր հավանականությունների ամբողջական միջակայքի վերածելով: Հետևաբար, այն կարող է օգտագործվել խաղի ամենահավանական հաշիվը կանխատեսելու համար:

Այսպիսով, այն կարող է բավականին օգտակար լինել որոշակի տեսակի խաղադրույքի արդյունքները կանխատեսելու համար: Այն համեմատում է իրադարձության հավանականությունը ենթադրյալ հավանականության հետ (կախված գործակիցներից), և դուք պատկերացում կունենաք, թե որ կողմն ընտրել՝ Over/Under կամ որոշակի props խաղադրույքներ կատարելու համար:

Երկանդամ բաշխում

Վերջապես, բինոմային բաշխումը փորձի հաջողության կամ ձախողման հավանականությունը հաշվարկելու միջոց է, որը հետո կրկնվում է մի քանի անգամ: Այն պարունակում է մի քանի փոփոխականներ, այդ թվում՝ վերլուծությունը կատարելու անգամների քանակը (n), ինչպես նաև որոշակի արդյունքի տեղի ունենալու հավանականությունը (p): Այս մեթոդն օգտագործելով՝ կարող եք կանխատեսել ապագա խաղադրույքների համար հնարավոր հաղթանակի/պարտության ցուցանիշը:

Այսպիսով, եթե դուք մշակեք խաղադրույքների համակարգ, որը ճիշտ կաշխատի ժամանակի 60%-ում, կարող եք հաշվարկել ձեր կատարած հաջորդ 21 խաղադրույքների ամենահավանական ցուցանիշը։ Այժմ, 21-ի 60%-ը 12.6 է, ինչը նշանակում է, որ ցուցանիշը պետք է լինի 13-8։ Այնուամենայնիվ, եթե այնուհետև կիրառեք բինոմային բաշխման հաշվիչը, այն ցույց կտա, որ 13-8-ը, որը ամենահավանական ցուցանիշն է, իրականում կկատարվի միայն ժամանակի 17.4%-ում։

Այլ կերպ ասած, 12 կամ ավելի քիչ խաղ հաղթելու հավանականությունը մոտ 47.6% է։ Սակայն 13 կամ ավելի խաղ հաղթելը շատ ավելի լավ է՝ կազմելով 52.3%։ Սա կարող է շատ օգտակար լինել ձեր բանկային հաշվի կառավարման համար, ուստի արժե հիշել դա։

Եզրափակում

Լավ խաղադրույքների համակարգ մշակելու համար դուք պետք է ներառեք և՛ վիճակագրական վերլուծություն, և՛ հավանականության բաշխումներ: Ի վերջո, սպորտային խաղադրույքներում հաղթելը մեծապես կապված է տվյալների վերլուծության, վերլուծության մեջ ներառելու համար ճիշտ չափանիշներ գտնելու և այլնի հետ, ինչպես նաև սխալ տեղադրված խաղադրույքները շահագործելու ունակության հետ: Դա անելու համար դուք պետք է կարողանաք նախ ճիշտ կանխատեսել արդյունքը, ապա համեմատել այն սպորտային գրքերի կողմից տրամադրված թվերի հետ: Այլ կերպ ասած, դուք կկանխատեսեք ապագան՝ ուսումնասիրելով անցյալը, ապա օգտագործելով կանխատեսումները՝ սպորտային գրքերի թվերից օգտվելու համար: