스포츠 베팅에서 통계 분석을 사용하는 방법(2024년 XNUMX월)

우리가 지상 기반 카지노에 대해 이야기하든 온라인 카지노에 대해 이야기하든 관계없이 도박꾼이 카지노에 입장할 때 염두에 두어야 할 규칙이 많이 있습니다. 그러나 그 중 가장 중요한 것은 모든 도박꾼에게 경고 역할을 하는 기록되지 않은 규칙입니다. 결국 하우스는 항상 승리합니다.

그런데 왜 그런지 아세요? 간단합니다. 카지노는 항상 집이 유리하도록 설계되었기 때문입니다. 수학 덕분에 주어진 결과의 확률을 풀 수 있으며, 이를 통해 하우스를 상대로 이길 확률을 알 수 있습니다. 룰렛을 예로 들어보겠습니다.

룰렛 휠을 사용하면 공이 베팅한 주머니에 들어갈 확률은 1:38입니다. 한편, 게임을 운영하는 카지노는 올바른 선택이 36:1로 지불되도록 확률을 설정합니다. 결국, 수학은 집이 항상 당신보다 유리하다는 것을 보여줍니다. 많은 다른 요인이 게임 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문에 스포츠 베팅의 개별 도박꾼에게는 상황이 훨씬 덜 확실합니다.

그러나 그들의 목표는 가능한 한 정확하게 각 결과의 확률을 파악하는 것이 아니라 베터가 양쪽에 동일한 양의 베팅을 하도록 배당률을 설정하는 것입니다. 그렇게 하면 결과에 관계없이 스포츠북은 이익을 얻을 수 있고 절반의 플레이어만 이길 수 있습니다.

이를 달성하기 위해 스포츠북은 가능한 가장 정확한 숫자를 제시하여 각 결과의 확률을 최대한 예측합니다. 그런 다음 베터가 두 가지 결과에 모두 베팅할 수 있도록 배당률을 조정합니다. 한 결과가 다른 결과보다 더 매력적으로 보이면 배당률을 수정하여 일반적으로 지불금을 더 크게 만들어 다른 결과를 더 매력적으로 만듭니다.

물론 이것은 베터를 불리한 상황에 놓이게 하지만 여전히 상황을 반전시킬 수 있습니다. 그러기 위해서는 통계 분석이라는 것이 필요하며 그것이 무엇인지, 그리고 그것을 어떻게 유리하게 사용할 수 있는지 배우는 것이 오늘 우리가 논의하는 것입니다.

성공적인 베터 또는 갬블러가 되기 위해서는 통계 분석이 필요합니다. 그러나 도박 게임에 직접적인 영향을 미치는 것은 적기 때문에 주로 스포츠 베팅에 사용됩니다. 아이디어는 경기, 콘테스트, 이벤트 등의 결과에 영향을 미칠 수 있는 변수를 식별한 다음 가능한 각 결과의 확률을 스스로 계산하는 것입니다.

언급했듯이 스포츠북은 그렇게 하고 있지만 그들의 목표는 베터가 가능한 모든 결과에 베팅하도록 하는 것이기 때문에 결과를 수정합니다. 필요한 것은 어떤 결과가 가장 가능성이 높은지 아는 것입니다. 그런 다음 자신만의 결과를 얻으면 북메이커가 게시한 기대치와 확률 비율을 비교해야 합니다.

결과를 비교한 후 도박에 가치가 있는지 확인해야 합니다. 도박은 내재 확률(확률 기준)이 자체 조사 및 분석을 수행할 때 계산한 확률보다 낮은 백분율일 때만 가치가 있다고 합니다.

가장 성공적인 도박꾼은 내기가 양수 값을 가질 때만 내기를 하는 경향이 있으며, 그것이 전부입니다. 다시 말해 A팀이 20%의 확률로 승리해야 한다고 가정해 보겠습니다. 당신의 수학이 그들이 이길 가능성이 실제로 시간의 45%라고 말한다면 그것은 요구되는 20%보다 훨씬 더 많은 것입니다. 이것은 베팅에 가치가 있음을 의미합니다.

이제 문제는 그 확률을 어떻게 결정합니까? 북메이커의 예측과 비교할 숫자를 얻는 방법은 무엇입니까? 음, 그것은 좀 더 복잡하고 본질적으로 확률 분포 및 통계 분석. 이제 그것을 분해하고 필요한 것과 그것을 얻는 방법을 봅시다.

회귀 분석

스포츠 베팅의 통계 분석에 대해 이야기할 때 일반적으로 회귀 분석을 말합니다. 이 용어에는 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 결정하는 데 사용되는 여러 프로세스가 포함됩니다.

스포츠 베팅에서 귀하의 종속 변수는 귀하의 승리입니다. 한편, 독립 변수에는 다른 많은 것들이 포함됩니다. 기본적으로 게임당 러싱 야드 또는 완료율 통과 등 게임과 관련된 모든 통계입니다.

따라서 첫 번째 단계는 승리에 영향을 미칠 수 있는 많은 요소를 식별하는 것이지만 베터에게 명확하지 않은 요소에 집중하는 것이 요령입니다. 대규모 데이터 세트에 대한 많은 조사와 시간이 소요될 수 있습니다. 그러나 할 수 있고 올바른 솔루션을 제시하면 당첨 확률을 높일 수 있으므로 노력할 가치가 있습니다.

통계 학적으로 유의

통계 분석과 관련된 또 다른 용어는 "통계적 유의성"입니다. 그러나 이 경우 "중요성"이라는 단어는 중요하거나 필수적인 것을 의미하지 않습니다. 대신 결과의 특성을 나타냅니다. 간단히 말해서, 두 변수 사이의 명확한 관계가 없이는 어떤 일이 특정한 방식으로 일어날 가능성이 없을 때 결과가 통계적으로 유의합니다.

예를 들어 이를 설명하기 위해 완료율이 NFL 경기 결과에 중요한 역할을 한다고 가정해 보겠습니다. 따라서 가설은 완료율이 A팀이 B팀을 상대로 이길 수 있는지 여부에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다.

가설을 설정한 후 테스트를 진행합니다. 먼저, 사용 가능한 데이터를 살펴보고 가능한 한 많은 역사적 NFL 데이터를 포함하는 데이터 세트를 찾아야 합니다. 그런 다음 완료율이 더 높은 팀이 참가한 게임에서 얼마나 자주 승리하는지 확인할 수 있습니다. 그 대답은 통계적 유의성의 백분율을 제공합니다.

이것은 거의 모든 요인이나 지표에 대해 수행할 수 있으며, 승리한 팀 사이에 이러한 요인 중 어떤 것이 있는지 확인하면 어떤 요인이 가장 영향력이 있는지, 어느 정도, 유사한지 알 수 있습니다. .

다중회귀분석

각 게임은 다양한 변수의 영향을 받기 때문에 배당률을 조사하는 사람들은 다중 회귀 분석이라는 것을 개발했습니다. 기본적으로 이것은 스포츠 베팅에서 일반적으로 사용되는 또 다른 시스템입니다.

작동 방식은 이해하기 쉽습니다. 단일 통계를 선택하는 대신 시스템은 과거의 데이터에 크게 의존하여 최종 결과를 예측하기 위해 여러 회귀를 고려합니다. 회귀를 자세히 분석하고 수신된 데이터를 기반으로 결과를 예측합니다.

퇴보에는 A팀이 홈 필드에서 특정 비율의 게임을 이겼거나 B팀이 게임당 득점한 점수, 어느 한 팀이 이기기 위해 일반적으로 득점해야 했던 점수 등이 포함될 수 있습니다. 따라서 해당 데이터를 사용하고 두 팀 간의 예정된 경기에 대한 특정 세부 정보(플레이어, 이벤트를 주최할 팀 등)를 알면 특정 결론을 공식화하고 어느 팀이 이길 가능성이 더 높은지 결정할 수 있습니다.

로지스틱 회귀 분석

언급할 가치가 있는 또 다른 유형의 분석은 로지스틱 회귀 분석입니다. 이것은 하나 이상의 독립 변수에 의해 결과가 결정되는 데이터 분석에 일반적으로 사용되는 방법입니다. 이것은 팀의 승리 가능성을 바꿀 수 있는 게임 내 다양한 ​​측면(예: NFL의 XNUMX점 퍼센티지, 평균 승리 마진, 총 어시스트 수 등)을 분석합니다.

예를 들어, 이 방법은 팀이 평균보다 더 많은 XNUMX점슛을 계속 성공한다면 각각의 추가 XNUMX점슛이 승률에 어떤 영향을 미칠까요?

분명히 여기에는 많은 설명 변수가 있지만 그럼에도 불구하고 이러한 형태의 분석은 승산비를 얻는 데 유용할 수 있습니다.

상관관계 및 인과관계

우리가 다루고자 하는 통계 분석의 마지막 측면은 상관 관계와 인과 관계의 문제입니다. 간단히 말해서, 통계 분석 작업을 할 때마다 상관관계가 반드시 인과관계를 의미하지는 않는다는 점을 염두에 두어야 합니다. 즉, 두 가지 일이 발생했다고 해서 반드시 상관 관계가 있는 것은 아닙니다. 또는 상관 관계가 있다고 해도 하나가 다른 하나를 유발했다는 의미는 아닙니다.

회귀 분석은 상관 관계를 찾는 데 탁월하지만 인과 관계를 증명할 수 없으므로 하나의 이벤트가 다른 이벤트에 영향을 미쳤는지 여부를 결정하는 것은 사용자에게 달려 있습니다. 맹목적으로 데이터를 신뢰하는 것은 오해의 소지가 있으므로 명심하십시오.

확률 분포

앞서 우리는 통계 분석이 베팅 시스템을 구성하는 조합의 절반에 불과하다고 언급했습니다. 나머지 절반은 확률 분포를 포함하며 이는 예측된 결과가 실제로 발생할 가능성을 제공하는 방법입니다. 즉, 이것은 예측한 것이 실제로 일어날 가능성이 있는지, 일이 실제로 그렇게 될 가능성이 얼마나 되는지를 결정하는 데 사용하는 것입니다.

그런 다음 그래픽 모델을 사용하여 확률 범위를 표시할 수 있으므로 다음 조치를 더 쉽게 결정할 수 있습니다.

베이지안 네트워크

예측 분포를 만들기 위해 가장 일반적으로 사용되는 그래픽 모델 중 하나는 베이지안 네트워크로 알려져 있습니다. 이 모델은 네트워크를 일치에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수로 구성된 수준으로 나눕니다.

따라서 팀의 강점을 바탕으로 예측을 하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 수준은 팀 성과, 역사적 불일치, 경기당 평균 골 수 등과 같은 항목에 대한 값을 특징으로 합니다.

다음 레벨은 이전 요인을 유지하지만 각 팀의 부상과 같은 다른 지표도 추가합니다. 그런 다음 이 추가 필터를 기반으로 두 팀을 다시 예측합니다. 마지막으로, 팀이 마지막 경기를 치른 지 얼마나 되었는지, 얼마나 의욕이 있는지, 얼마나 피곤한지 등을 살펴봅니다.

포아송 분포

다음으로 축구, 하키, 축구 프롭 베팅과 같은 스포츠 베팅에 일반적으로 사용되는 푸아송 분포라는 예측 방법이 있습니다. 기본적으로 통계가 XNUMX씩 증가하고 점수가 너무 많지 않은 스포츠 세계에서 무엇이든 사용할 수 있습니다. 작동 방식은 평균 평균을 다양한 확률의 전체 범위로 변환하는 것입니다. 따라서 경기에서 가장 가능성이 높은 점수를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

따라서 특정 유형의 베팅 결과를 예측하는 데 상당히 도움이 될 수 있습니다. 이벤트의 확률을 내재된 확률(확률에 따라 다름)과 비교하면 오버/언더 또는 특정 프롭과 같은 베팅을 하기 위해 어느 쪽을 선택해야 하는지 알 수 있습니다.

이항 분포

마지막으로 이항 분포는 실험에서 성공 또는 실패 확률을 계산한 다음 여러 번 반복하는 방법입니다. 여기에는 분석이 수행된 횟수(n)와 특정 결과가 발생할 확률(p)을 비롯한 여러 변수가 포함됩니다. 이 방법을 사용하여 향후 베팅에 대한 가능한 승/패 기록을 예측할 수 있습니다.

따라서 60%의 시간 동안 올바르게 작동하는 베팅 시스템을 개발하면 다음 21번의 베팅에 대해 가장 가능성이 높은 기록을 계산할 수 있습니다. 이제 60의 21%는 12.6이므로 기록은 13승 8패가 되어야 합니다. 그러나 그런 다음 이항 분포 계산기를 적용하면 가장 가능성이 높은 레코드인 13-8이 실제로는 17.4%만 발생한다는 것을 보여줍니다.

즉, 12게임 이하로 이길 확률은 약 47.6%입니다. 그러나 13승 이상은 52.3%로 훨씬 더 좋습니다. 이는 자금 관리에 매우 유용할 수 있으므로 염두에 두는 것이 좋습니다.

결론

좋은 베팅 시스템을 개발하려면 통계 분석과 확률 분포를 모두 포함해야 합니다. 결국 스포츠 베팅에서 이기는 것은 데이터 분석, 분석에 포함할 올바른 메트릭 찾기 등과 관련이 있을 뿐만 아니라 잘못 배치된 베팅을 악용할 수 있는 능력과도 관련이 있습니다. 이렇게 하려면 먼저 결과를 정확하게 예측한 다음 스포츠북에서 제공하는 숫자와 비교할 수 있어야 합니다. 즉, 과거를 공부하고 예측을 사용하여 스포츠북의 숫자를 활용하여 미래를 예측하게 됩니다.