スポーツベッティングで統計分析を使用する方法（【年】）

カジノに入る際に、ギャンブラーが気に留めるべきルールはたくさんあります。それが地元のカジノなのか、オンラインカジノなのかに関係なく、しかし、最も重要なのは、ギャンブラー全員に警告を与える暗黙のルールです — 最終的には、ハウスが勝つことです。

しかし、それがなぜなのかわかりますか？それは簡単です — カジノは、常にハウス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、任意の結果の確率を解くことができ、それにより、ハウスに対して勝つ私たちの勝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。

ルーレットのホイールでは、ボールがあなたがベットしたポケットに落ちる確率は1：38です。一方、ゲームを運営するカジノは、正解の払い出しを36：1として設定します。最終的には、数学はハウスが常にあなたに勝つことを示しています。スポーツベッティングでは、ゲームの結果に影響を与える多くの要因があり、スポーツブックには独自の研究を行い、オッズを設定するほか選択肢がないため、個々のギャンブラーにとってはより不確実性が高くなります。

しかし、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、ベッターが各結果に等しい金額の賭けをするようにオッズを設定することです。その結果、どのような結果であっても、スポーツブックは利益を得る一方で、プレイヤーの半分だけが勝つことになります。

これを実現するために、スポーツブックはできるだけ正確な数字を考案し、各結果の確率を予測します。次に、ベッターが両方の結果に賭けられるように、オッズを調整します。1つの結果が他よりも魅力的である場合は、もう1つの結果を魅力的にするために、通常は払い出しを大きくして、オッズを変更します。

もちろん、これはベッターにとって不利な状況ですが、彼らは状況を変えることができます。そのためには、統計分析と呼ばれるものが必要です。今日は、それが何であるか、それをどのようにして有利に使うかを学びます。

統計分析は、成功したベッターまたはギャンブラーになるために必要です。ただし、ギャミングゲームに直接影響を与えるものはあまりないため、主にスポーツベッティングで使用されます。アイデアは、試合、競争、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、次に各可能な結果の確率を自分で計算することです。

スポーツブックはそれを行っていますが、彼らの発見を変更します。彼らの目標は、ベッターがすべての可能な結果に賭けるようにすることだからです。あなたが知る必要があるのは、どの結果が最も可能性が高いかです。次に、あなたの結果をスポーツブックが公開した期待と比較します。

結果を比較した後、賭けに価値があるかどうかを判断する必要があります。賭けには、オッズに基づく暗黙の確率（確率）が、あなたが独自の研究と分析を行ったときに計算した可能性よりも低い場合にのみ価値があると言われています。

最も成功したギャンブラーは、賭けにプラスの価値がある場合にのみ賭けを行う傾向があります。それがすべてです。つまり、チームAが20％の勝率で勝つ必要があるとします。如果あなたの計算によると、チームAの勝率は実際には45％である場合、それは必要な20％よりもはるかに高いことを意味します。これは、賭けに価値があることを意味します。

質問は、どのようにしてその確率を決定するかです。スポーツブックの予測と比較する数字を取得するにはどうすればよいのでしょうか？それは少し複雑です。基本的に、確率分布と統計分析を組み合わせたベッティングシステムを作成する必要があります。そこで、詳しく見てみましょう。

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、通常は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関係を決定するために使用される一連のプロセスが含まれます。

スポーツベッティングでは、あなたの従属変数はあなたの勝利です。一方、独立変数には、ラッシングヤード、パス完了率など、ゲームに関連する多くの他の要素が含まれます。

最初のステップは、勝利に影響を与える可能性のある要素をできるだけ多く特定することですが、トリックは、ベッターにとって明らかな要素に焦点を当てることです。これには時間と、多くのデータセットに関する研究が必要かもしれません。ただし、正しい解決策を見つけることができれば、勝利の可能性を高めることができます。

統計的有意性

統計分析に関連する別の用語は「統計的有意性」です。この場合、「有意性」という言葉は、重要または重要であることを意味しません。代わりに、それは結果の性質を指します。簡単に言えば、結果は2つの変数間の明確な関係なしにそのような方法で発生する可能性が低い場合、統計的有意性があります。

例を挙げて説明しましょう。NFLの試合の結果に完了率が役割を果たすと仮定します。したがって、仮説は、完了率がチームAがチームBに勝つ可能性に影響を与えるというものです。

仮説を設定した後、テストに進みます。まず、可能な限り多くの歴史的なNFLデータを特集した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のうち何回勝利したかを調べます。その答えは、統計的有意性の割合を提供します。

これは、ほぼどの要素やメトリクスでも実行できます。勝利したチームの中でこれらの要素が存在するかどうかを確認すると、どの要素が最も影響力があるか、どの程度かなどを判断できます。

多重回帰分析

各ゲームは、多くの異なる変数の影響を受けるため、オッズを調査する人は、多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、通常スポーツベッティングで使用される別のシステムです。

そのしくみは理解しやすいです。単一の統計量を選択するのではなく、システムは複数の回帰を考慮して最終的な結果を予測し、過去のデータに大きく依存します。回帰は詳細に分析され、受け取っ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がホームゲームで特定の割合の試合に勝つこと、チームBが1試合あたりに何点を獲得するか、どちらのチームも勝つために通常何点を獲得する必要があるかなどが含まれます。したがって、過去のデータと、チーム間の次の試合に関する特定の詳細を使用して、特定の結論を導き出し、どのチームが勝つ可能性が高いかを判断できます。

ロジスティック回帰分析

言及する価値がある別の分析方法は、ロジスティック回帰分析です。これは、結果が1つ以上の独立変数によって決定されるデータを分析するために使用される方法です。これは、ゲーム内のさまざまな側面（たとえば、NFLの3ポイントシュートの割合、平均勝ち点差、合計アシスト数など）を分析し、チームの勝利の可能性を変える可能性があります。

たとえば、この方法では、チームが平均以上の3ポイントシュートを打つと、勝利の可能性にどのような影響があるかという質問が提起されます。

明らかに、説明変数は多数存在しますが、オッズ比を取得するのに役立つ可能性のあるこの形式の分析もあります。

相関と因果関係

私たちが扱った統計分析の最後の側面は、相関と因果関係の問題です。単純に言えば、統計分析を扱うときは、相関が必ずしも因果関係を意味するわけではないことを念頭に置く必要があります。言い換えると、2つのことが発生したからといって、それらが関連しているわけではないし、関連しているからといって、1つが他を引き起こすわけではありません。

回帰分析は相関を発見するのに優れていますが、因果関係を証明することはできません。したがって、1つのイベントが別のイベントに影響を与えるかどうかを判断するのはあなた次第です。データを盲目的に信頼することは誤解を招く可能性があるため、注意が必要です。

確率分布

先ほど、統計分析はあなたのベッティングシステムを構成する2つの要素の1つであると述べました。他の要素は確率分布で、予測される結果が実際に発生する可能性を提供する方法です。言い換えると、これはあなたが予測したものが実際に起こる可能性があるかどうか、またどの程度起こり得るかを判断するために使用されます。

グラフィカルモデルを使用して、確率の範囲を表示することもできます。これにより、次の手順を決定することが容易になります。

ベイジアンネットワーク

予測分布を作成するために使用される最も一般的なグラフィカルモデルは、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、試合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るネットワークをレベルに分割します。

たとえば、チームの強さに基づいて予測を立てたいとします。最初のレベルには、チームのパフォーマンス、歴史的な一貫性、1試合あたりの平均ゴール数など、さまざまな値が含まれます。

次のレベルでは、前の要素を保持しながら、チームの負傷者などの別のメトリクスを追加します。次に、チームをこの追加のフィルタを使用して再度予測します。最後に、チームが最後にプレイした時間、モチベーション、疲労などを調べます。

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で使用されます。基本的に、インクリメント単位でカウントされる統計で、スコアが多くない場合に使用できます。平均値をさまざまな確率の範囲に変換することによって機能し、特定の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。

したがって、オーバー/アンダーまたは特定のプロップなどの特定のタイプのベットの結果を予測するのに役立ちます。イベントの確率を、オッズに基づく暗黙の確率と比較し、どちらの側に賭ける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、複数回繰り返される実験で成功または失敗の確率を計算する方法です。実験の回数 (n) や特定の結果が発生する確率 (p) など、複数の変数を含みます。この方法を使用すると、将来の賭けの可能な勝敗記録を予測できます。

たとえば、ベッティングシステムが60％の確率で機能するように開発したとします。次の21回の賭けの最も可能性の高い記録を計算できます。21の60％は12.6なので、記録は13-8になります。しかし、二項分布計算機を適用すると、13-8が最も可能性の高い記録であることがわかりますが、実際には17.4％の時間しか発生しません。

言い換えると、12試合以下で勝つ可能性は約47.6％ですが、13試合以上で勝つ可能性は52.3％です。これはあなたのバンクロール管理にとって非常に役立つため、覚えておく価値があります。

結論

良い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。最終的には、スポーツベットを勝つことはデータ分析、正しいメトリクスを分析に含めること、そして誤ったベットを利用する能力に関係しています。そうするには、まず結果を正確に予測し、次にそれをスポーツブックが提供する数字と比較する必要があります。言い換えると、過去を研究し、次に予測を使用してスポーツブックの数字を利用します。