スポーツ賭博における統計分析の使用方法 (2024 年 XNUMX 月)

陸上カジノかオンラインカジノかに関係なく、ギャンブラーがカジノに入場する際に心に留めておくべきルールが数多くあります。 しかし、その中で最も重要なのは、すべてのギャンブラーへの警告としても機能する暗黙のルールです。つまり、最終的には常にハウスが勝つということです。

しかし、それがなぜなのか知っていますか? それは簡単です。カジノは常に家が有利になるように設計されているからです。 数学のおかげで、特定の結果の確率を解くことができ、ハウスに勝つ確率を知ることができます。 ルーレットを例に挙げてみましょう。

ルーレットホイールの場合、賭けたポケットにボールが入る確率は 1:38 です。 一方、ゲームを運営するカジノは、正しい選択が 36:1 を支払うようにオッズを設定します。 結局のところ、計算によれば、家は常にあなたより有利であることがわかります。 スポーツ賭博では、さまざまな要因が試合の結果に影響を与える可能性があるため、個々のギャンブラーにとって状況はさらに不確かであり、スポーツブックは独自に徹底的な調査を行い、その結果に基づいてオッズを設定しようとする以外に選択肢がありません。

ただし、彼らの目標は、各結果の確率をできるだけ正確に把握することではなく、ベッターが両側に同じ額の賭け金を賭けるようにオッズを設定することです。 そうすれば、結果に関係なく、スポーツブックは利益を得ることができ、プレイヤーの半分だけが勝つことになります。

これを達成するために、スポーツブックは可能な限り正確な数字を導き出し、各結果の確率を可能な限り正確に予測します。 次に、ベッターが両方の結果に、できれば均等に賭けることができるようにオッズを調整します。 一方の結果が他方よりも魅力的に見える場合、通常は配当を大きくすることによって、オッズを変更して、もう一方の結果をより魅力的にします。

もちろん、これによりベッターは不利な状況に置かれますが、それでも状況を好転させることができます。 そのためには統計分析と呼ばれるものが必要であり、それが何なのか、そしてそれをどのように活用するかを学ぶことが今日私たちが議論する内容です。

ベッターやギャンブラーとして成功するには、統計分析が必要です。 ただし、ギャンブルゲームに直接影響を与えるものは少ないため、主にスポーツ賭博で使用されます。 その考え方は、試合、コンテスト、イベントなどの結果に影響を与える可能性のある変数を特定し、考えられるそれぞれの結果の確率を自分で計算することです。

前述したように、スポーツブックはそれを行っていますが、その目標はベッターに考えられるすべての結果に賭けてもらうことであるため、調査結果を修正しています。 必要なのは、どの結果が最も可能性が高いかを知ることです。 次に、自分自身の結果を取得したら、ブックメーカーが公開した予想と自分の可能性のパーセンテージを比較する必要があります。

結果を比較した後、ギャンブルに価値があるかどうかを判断する必要があります。 ギャンブルに価値があるのは、(オッズに基づく) 暗黙の確率が、独自の調査と分析を行ったときに計算した確率よりも低いパーセンテージである場合にのみであると言われています。

最も成功したギャンブラーは、賭け金がプラスの値になった場合にのみ賭けをする傾向があり、それだけで十分です。 言い換えれば、チーム A が 20% の確率で勝つ必要があるとします。 計算によると、彼らが勝つ可能性が実際には 45% である場合、それは必要な 20% をはるかに超えています。 これは、賭けに価値があることを意味します。

ここで問題となるのは、その確率をどのように判断するかということです。 ブックメーカーの予測と比較する数字を得るにはどうすればよいでしょうか? そうですね、それはもう少し複雑で、基本的には以下を組み合わせたベッティング システムを考案する必要があります。 確率分布 および 統計分析。 それでは、それを分解して、何が必要か、そしてそれを入手する方法を見てみましょう。

回帰分析

スポーツベッティングにおける統計分析について話すとき、それは通常回帰分析を指します。 この用語には、従属変数と独立変数の間の関係を決定するために使用される多数のプロセスが含まれます。

スポーツ賭博では、従属変数はあなたが勝つことになります。 一方、独立変数には他にも多くのものが含まれます。 基本的に、ゲームごとのラッシュヤードやパス成功率など、ゲームに関係するあらゆる統計。

したがって、最初のステップは、勝ちに影響を与える可能性のある要因をできるだけ多く特定することですが、秘訣は、ベッターにとって明らかではない要因に焦点を当てることです。 これには時間がかかり、大規模なデータセットに対する多くの調査が必要になる場合があります。 ただし、それを実行して適切な解決策を思いつくことができれば、勝つ可能性を高めることができるため、努力する価値があります。

統計的有意性

統計分析に関連するもう XNUMX つの用語は、「統計的有意性」です。 ただし、この場合の「重要性」という言葉は、重要であるとか重要であるという意味ではありません。 代わりに、結果の性質を指します。 簡単に言うと、XNUMX つの変数間の明確な関係がなければ、物事が特定の方法で起こる可能性が低い場合、結果は統計的に有意です。

これを例で説明するために、完走率が NFL の試合の結果に影響を与えると考えているとします。 したがって、仮説は、完了率がチーム A がチーム B に勝てるかどうかに影響を与える可能性があるということです。

仮説を立てたら、それを検証していきます。 まず、利用可能なデータを調べて、可能な限り多くの過去の NFL データを特徴とするデータセットを見つける必要があります。 次に、完了率が高いチームが参加したゲームでどのくらいの頻度で勝利したかを確認します。その答えにより、統計的有意性のパーセンテージが得られます。

これは、世の中のほとんどすべての要素や指標に対して行うことができ、これらの要素のどれが勝利チームに存在するかを確認すると、どの要素が最も影響を及ぼしているか、その程度などを把握することができます。 。

重回帰分析

各ゲームはさまざまな変数の影響を受けるため、オッズを研究する人々は重回帰分析と呼ばれるものを開発しました。 基本的に、これは別のシステムであり、スポーツ賭博で通常使用されるシステムです。

仕組みは簡単に理解できます。 システムは、単一の統計を選択するのではなく、過去のデータに強く依存して、最終結果を予測するために多数の回帰を考慮します。 回帰は詳細に分析され、受信したデータに基づいて結果が予測されます。

回帰には、チーム A がホーム フィールドで特定の割合の試合に勝ったこと、チーム B が XNUMX 試合ごとに獲得したポイント数、通常、どちらかのチームが勝つために獲得する必要のあるポイントの数などが含まれます。 したがって、そのデータを使用し、XNUMX つのチーム間の今後の試合に関する特定の詳細 (選手は誰か、イベントを主催するチームはどちらかなど) を知ることで、特定の結論を導き出し、どちらのチームが勝つ可能性がより高いかを判断できます。

ロジスティック回帰分析

言及する価値のある別の種類の分析は、ロジスティック回帰分析です。 これはデータ分析に一般的に使用される方法で、結果は XNUMX つ以上の独立変数によって決まります。 これは、チームの勝利の可能性を変える可能性のある、ゲーム内のさまざまな側面 (NFL の XNUMX ポイント成功率、平均勝利差、合計アシスト数など) を分析します。

たとえば、この方法では、チームが平均よりも多くの XNUMXポイントシュートを決め続けた場合、追加の XNUMXポイントシュートのそれぞれが勝利の可能性にどのような影響を与えるか、といった質問をすることになります。

明らかに、ここには多くの説明変数がありますが、それでも、この形式の分析はオッズ比を取得するのに役立ちます。

相関関係と因果関係

私たちが取り組みたかった統計分析の最後の側面は、相関関係と因果関係の問題です。 簡単に言えば、統計分析を扱うときは常に、相関関係が必ずしも因果関係を意味するわけではないことに留意する必要があります。 つまり、XNUMXつのことが起こったからといって、必ずしも相関関係があるとは限りません。 あるいは、相関関係があるとしても、一方が他方を引き起こしたという意味ではありません。

回帰分析は相関関係を見つけることに関しては優れていますが、因果関係を証明することはできないため、あるイベントが他のイベントに影響を与えたかどうかを判断するのはユーザー次第です。 データを盲目的に信頼すると誤解を招く可能性があるため、その点に留意してください。

確率分布

先ほど、統計分析はベッティング システムを構成する組み合わせの半分にすぎないと述べました。 残りの半分には確率分布が含まれており、これらは予測された結果が実際に発生する可能性を提供する方法です。 言い換えれば、これは、予測したことが実際に起こる可能性があるかどうか、そして物事が本当にそのように展開する可能性はどのくらいかを判断するために使用するものです。

その後、グラフィカル モデルを使用して確率の範囲を表示できるため、次の手を決定しやすくなります。

ベイジアンネットワーク

予測分布を作成するために最も一般的に使用されるグラフィカル モデルの XNUMX つは、ベイジアン ネットワークとして知られています。 このモデルは、ネットワークをレベルに分割します。レベルは、一致に影響を与える可能性のあるさまざまな変数で構成されます。

そこで、チームの強さに基づいて予測を行いたいとします。 最初のレベルでは、チームのパフォーマンス、歴史的な矛盾、試合ごとの平均ゴール数などの値を特徴とします。

次のレベルでは以前の要素が維持されますが、各チームの負傷者数などの別の指標も追加されます。 次に、この追加のフィルターに基づいて両方のチームを再度予測します。 最後に、チームが最後にプレーしてからどのくらい時間が経過しているか、チームのモチベーションはどのくらいか、疲労はどのくらいかなども確認します。

ポアソン分布

次に、ポアソン分布と呼ばれる予測方法があります。これは通常、サッカー、ホッケー、フットボールのプロップ ベットなどのスポーツの賭けに使用されます。 基本的に、統計が XNUMX 単位でカウントされ、スコアがそれほど多くないスポーツの世界では何にでも使用できます。 その仕組みは、平均値をさまざまな確率の範囲全体に変換することです。 したがって、試合の最も可能性の高いスコアを予測するために使用できます。

そのため、特定のタイプの賭けの結果を予測するのに非常に役立ちます。 イベントの確率と暗黙の確率 (オッズに応じて) を比較し、オーバー/アンダーや特定のプロップなどの賭けをするためにどちら側を選択するべきかについてのアイデアを得ることができます。

二項分布

最後に、二項分布は実験の成功または失敗の確率を計算する方法であり、実験は数回繰り返されます。 これには、分析が実行された回数 (n) や特定の結果が発生する確率 (p) など、いくつかの変数が含まれます。 この方法を使用すると、将来の賭け金の勝ち負けの可能性を予測できます。

したがって、60% の確率で正しく機能する賭けシステムを開発すれば、次に行う 21 回の賭けで最も可能性の高い記録を計算できます。 さて、60 の 21% は 12.6 です。つまり、記録は 13 勝 8 敗になるはずです。 ただし、二項分布計算ツールを適用すると、最も可能性の高いレコードである 13-8 は、実際には 17.4% の確率でしか発生しないことがわかります。

言い換えれば、12試合以下で勝つ可能性は約47.6%です。 ただし、13 試合以上勝利する方がはるかに優れており、52.3% にとどまります。 これはバンクロール管理に非常に役立つため、覚えておいて損はありません。

まとめ

優れたベッティング システムを開発するには、統計分析と確率分布の両方を含める必要があります。 結局のところ、スポーツベットで勝つには、データ分析、分析に含める適切な指標の発見などが大きく関係していますが、間違ったベットを悪用する能力も関係しています。 これを行うには、まず結果を正確に予測し、それをスポーツブックによって提供される数値と比較できる必要があります。 言い換えれば、過去を研究し、その予測を利用してスポーツブックの数字を活用することで未来を予測します。