Statistische analyse gebruiken bij sportweddenschappen (2025)

Er zijn tal van regels waar een gokker rekening mee moet houden bij het betreden van een casino, ongeacht of we het hebben over een fysiek casino of een online casino. De belangrijkste is echter een ongeschreven regel die ook dient als waarschuwing voor alle gokkers: uiteindelijk wint het huis altijd.

Maar weet je waarom dat zo is? Het is eenvoudig - omdat de casino's altijd zo zijn ontworpen dat het huis het voordeel zou hebben. Dankzij wiskunde is het mogelijk om de waarschijnlijkheid van een bepaalde uitkomst op te lossen, wat ons de mogelijkheid geeft om te weten hoe groot de kans is dat we winnen van het huis. Neem roulette als voorbeeld.

Bij een roulettewiel is de kans dat het balletje in de pocket belandt waarop je inzet 1:38. Ondertussen stelt het casino dat het spel uitvoert de kansen zo in dat de juiste keuzes 36:1 uitbetalen. Uiteindelijk laat de wiskunde zien dat het huis altijd een voordeel zal hebben ten opzichte van jou. Bij sportweddenschappen zijn de zaken zelfs nog minder zeker voor de individuele gokker, aangezien veel verschillende factoren de uitkomst van games kunnen beïnvloeden, en sportsbooks hebben geen andere keuze dan zelf grondig onderzoek te doen en proberen de kansen te bepalen op basis van hun bevindingen.

Hun doel is echter niet om de waarschijnlijkheid van elke uitkomst zo nauwkeurig mogelijk te berekenen, maar om de kansen zo in te stellen dat gokkers aan elke kant een gelijk aantal weddenschappen plaatsen. Op die manier zou de sportsbook, ongeacht de uitkomst, zijn winst krijgen, terwijl slechts de helft van de spelers zou winnen.

Om dit te bereiken, komen de sportsbooks met de meest nauwkeurige cijfers die ze kunnen, waarbij ze de waarschijnlijkheid van elke uitkomst zo goed mogelijk voorspellen. Vervolgens passen ze de kansen aan op een manier die ervoor zorgt dat gokkers op beide uitkomsten wedden, bij voorkeur in gelijke mate. Als de ene uitkomst aantrekkelijker lijkt dan de andere, passen ze de kansen aan om de andere uitkomst aantrekkelijker te maken, meestal door de uitbetaling groter te maken.

Dit brengt de gokker natuurlijk in een ongunstige situatie, maar ze kunnen de zaken nog steeds omdraaien. Om dat te doen, hebben ze iets nodig dat statistische analyse wordt genoemd, en leren wat het is en hoe je het in je voordeel kunt gebruiken, dat is wat we vandaag bespreken.

Statistische analyse is noodzakelijk om een ​​succesvolle gokker of gokker te worden. Er zijn echter minder dingen die direct van invloed zijn op gokspellen, daarom wordt het voornamelijk gebruikt bij sportweddenschappen. Het idee is om de variabelen te identificeren die de uitkomst van wedstrijden, wedstrijden, evenementen en dergelijke kunnen beïnvloeden, en vervolgens zelf de waarschijnlijkheid van elke mogelijke uitkomst te berekenen.

Zoals gezegd doen de sportsbooks het, maar ze passen hun bevindingen aan, omdat het hun doel is om gokkers op alle mogelijke uitkomsten te laten wedden. Wat u nodig heeft, is weten welke van de uitkomsten het meest waarschijnlijk is. Wanneer u vervolgens uw eigen resultaten krijgt, moet u uw waarschijnlijkheidspercentages vergelijken met de verwachtingen die de bookmakers hebben gepubliceerd.

Nadat je de resultaten hebt vergeleken, moet je bepalen of de gok waarde heeft. Er wordt gezegd dat de gok alleen waarde heeft als de geïmpliceerde waarschijnlijkheid (op basis van de kansen) een lager percentage is dan de waarschijnlijkheid die je hebt berekend bij het uitvoeren van je eigen onderzoek en analyse.

De meest succesvolle gokkers hebben de neiging om alleen weddenschappen af ​​te sluiten als een weddenschap een positieve waarde heeft, en dat is alles. Met andere woorden, stel dat je Team A nodig hebt om 20% van de tijd te winnen. Als je wiskunde zegt dat de kans dat ze winnen in feite 45% van de tijd is, dan is dat veel meer dan de 20% die vereist is. Dit betekent dat de weddenschap waarde heeft.

De vraag is nu hoe bepaal je die kans? Hoe kom je aan de cijfers die je zou vergelijken met de voorspelling van de bookmakers? Nou, dat is een beetje ingewikkelder, en in wezen moet je een goksysteem bedenken dat combineert kansverdelingen en statistische analyse. Dus laten we het nu opsplitsen en kijken wat je nodig hebt en hoe je het kunt krijgen.

Regressie analyse

Als we het hebben over statistische analyse bij sportweddenschappen, verwijst dat meestal naar regressieanalyse. Deze term omvat een aantal processen die worden gebruikt om de relatie tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen te bepalen.

Bij sportweddenschappen zou uw afhankelijke variabele zijn dat u wint. Ondertussen omvatten de onafhankelijke variabelen een aantal andere dingen. Kortom, elke statistiek die bij het spel betrokken is, inclusief meeslepende werven per spel, of voltooiingspercentage, en dergelijke.

De eerste stap zou dus zijn om zoveel mogelijk factoren te identificeren die van invloed kunnen zijn op het winnen, maar de kunst is om je te concentreren op de factoren die niet duidelijk zijn voor de gokkers. Dit kan enige tijd duren en veel onderzoek naar grote gegevenssets. Als je het echter kunt en met de juiste oplossing komt, kun je de kans om te winnen vergroten, wat het de moeite waard maakt.

Statistische significantie

Er is nog een andere term verbonden aan statistische analyse, namelijk 'statistische significantie'. In dit geval betekent het woord "significant" echter niet belangrijk of vitaal. In plaats daarvan verwijst het naar de aard van het resultaat. Simpel gezegd, het resultaat heeft statistische significantie wanneer het onwaarschijnlijk is dat dingen op een bepaalde manier zouden gebeuren zonder een duidelijke relatie tussen twee variabelen.

Om dit met een voorbeeld uit te leggen, laten we zeggen dat we geloven dat het voltooiingspercentage een rol speelt in het resultaat van een NFL-wedstrijd. De hypothese is dus dat het voltooiingspercentage van invloed kan zijn op de vraag of team A kan winnen van team B.

Nadat we de hypothese hadden opgesteld, zouden we deze gaan testen. Eerst moeten we de beschikbare gegevens doorzoeken om een ​​dataset te vinden die zoveel mogelijk historische NFL-gegevens bevat. Vervolgens zouden we zien hoe vaak teams met een hoger voltooiingspercentage de games wonnen waaraan ze deelnamen. Dat antwoord zou ons het percentage van statistische significantie geven.

Dit kan worden gedaan voor vrijwel elke factor of statistiek die er is, en als je eenmaal hebt gecontroleerd welke van deze factoren aanwezig zijn bij de winnende teams, kun je een idee krijgen van welke van de factoren de meeste impact hebben, in welke mate en dergelijke. .

Meervoudige regressie-analyse

Elk spel wordt beïnvloed door een aantal verschillende variabelen, daarom hebben degenen die de kansen onderzoeken iets ontwikkeld dat meervoudige regressieanalyse wordt genoemd. Kortom, dit is een ander systeem en een systeem dat meestal wordt gebruikt bij sportweddenschappen.

De manier waarop het werkt is eenvoudig te begrijpen. In plaats van slechts één statistiek te kiezen, zou het systeem een ​​aantal regressies overwegen om de uiteindelijke uitkomst te voorspellen, waarbij het sterk leunt op de gegevens uit het verleden. De regressies worden in detail geanalyseerd en op basis van de ontvangen gegevens wordt een uitkomst voorspeld.

Regressies kunnen zaken zijn als team A dat een bepaald percentage van de games op het thuisveld wint, of het aantal punten dat team B per game scoort, hoeveel punten een van beide teams gewoonlijk heeft moeten scoren om te winnen, enzovoort. Dus door die gegevens te gebruiken en bepaalde details te kennen over de komende wedstrijd tussen de twee teams (wie zijn de spelers, welk team zal het evenement organiseren, enz.), zou je bepaalde conclusies kunnen formuleren en beslissen welk team de meeste kans heeft om te winnen.

Logistische regressieanalyse

Een ander type analyse dat het vermelden waard is, is de logistische regressieanalyse. Dit is een methode die vaak wordt gebruikt voor het analyseren van gegevens, waarbij de uitkomst wordt bepaald door een of meer onafhankelijke variabelen. Dit analyseert verschillende aspecten binnen het spel (zoals de driepuntspercentages van de NFL, de gemiddelde overwinningsmarge, het totale aantal assists en dergelijke) die de kans dat het team wint kunnen veranderen.

Deze methode zou bijvoorbeeld vragen stellen als, als het team meer driepunters blijft maken dan gemiddeld, hoe beïnvloedt elk van die extra driepunters de kans om te winnen?

Uiteraard zijn er hier veel verklarende variabelen, maar toch kan deze vorm van analyse nuttig zijn om een ​​odds ratio te verkrijgen.

Correlatie en oorzakelijk verband

Het laatste aspect van statistische analyse dat we wilden behandelen, is de kwestie van correlatie versus oorzakelijk verband. Simpel gezegd, wanneer u met statistische analyse werkt, moet u in gedachten houden dat correlatie niet noodzakelijkerwijs een oorzakelijk verband betekent. Met andere woorden, alleen omdat er twee dingen zijn gebeurd, betekent dit niet dat ze noodzakelijkerwijs gecorreleerd zijn. Of, zelfs als ze gecorreleerd zijn, betekent dit niet dat de een de ander heeft veroorzaakt.

Regressieanalyse is uitstekend als het gaat om het vinden van correlaties, maar het kan de oorzakelijkheid niet bewijzen, dus het is aan jou om te beslissen of de ene gebeurtenis de andere beïnvloedde. Blind vertrouwen op de gegevens kan misleidend zijn, dus houd daar rekening mee.

Kansverdelingen

Eerder vermeldden we dat statistische analyse slechts de helft is van de combinatie waaruit uw goksysteem bestaat. De andere helft omvat kansverdelingen, en dit zijn methoden die de waarschijnlijkheid geven dat voorspelde uitkomsten daadwerkelijk zullen optreden. Met andere woorden, dit is wat u zou gebruiken om te bepalen of wat u voorspelde een kans heeft om daadwerkelijk te gebeuren en hoe waarschijnlijk het is dat de dingen echt zo zullen verlopen.

U kunt dan grafische modellen gebruiken om het bereik van kansen weer te geven, wat het gemakkelijker maakt om uw volgende zet te beslissen.

Bayesiaanse netwerken

Een van de meest gebruikte grafische modellen voor het maken van voorspellende distributies staat bekend als het Bayesiaanse netwerk. Dit model verdeelt de netwerken in niveaus, die bestaan ​​uit verschillende variabelen die een match kunnen beïnvloeden.

Stel dat u de voorspelling wilt baseren op de sterkte van een team. Het eerste niveau zou waarden bevatten voor zaken als teamprestaties, historische inconsistentie, gemiddeld aantal doelpunten per wedstrijd en dergelijke.

Het volgende niveau zou de voorgaande factoren behouden, maar het zou ook een andere maatstaf toevoegen, zoals de blessures voor elk van de teams. Vervolgens voorspelt u beide teams opnieuw op basis van dit extra filter. Tot slot zou je ook kijken naar zaken als hoe lang het geleden is dat de teams voor het laatst hebben gespeeld, hoe gemotiveerd ze zijn, hoe vermoeid ze zijn, enzovoort.

Poisson Distributie

Vervolgens hebben we een voorspellende methode genaamd Poisson-distributie, die meestal wordt gebruikt bij weddenschappen op sporten zoals voetbal, hockey en voetbalpropweddenschappen. In wezen kan het worden gebruikt voor alles in de sportwereld waar statistieken worden geteld in stappen van één en er niet te veel scores zijn. De manier waarop het werkt, is door gemiddelde gemiddelden om te zetten in een hele reeks van verschillende waarschijnlijkheden. Als zodanig kan het worden gebruikt voor het voorspellen van de meest waarschijnlijke score van een wedstrijd.

Als zodanig kan het heel nuttig zijn om de uitkomsten van een specifiek type weddenschap te voorspellen. Het vergelijkt de waarschijnlijkheid van de gebeurtenis met de impliciete waarschijnlijkheid (afhankelijk van de kansen), en je hebt een idee over welke kant je moet kiezen voor het plaatsen van weddenschappen zoals Over/Under of specifieke rekwisieten.

Binomiale distributie

Ten slotte is de binominale verdeling een manier om de kans op slagen of mislukken van een experiment te berekenen, dat vervolgens meerdere keren wordt herhaald. Het bevat verschillende variabelen, waaronder het aantal keren dat de analyse is uitgevoerd (n), evenals de waarschijnlijkheid dat een bepaald resultaat zich voordoet (p). Door deze methode te gebruiken, kunt u het mogelijke winst-/verliesrecord voor toekomstige weddenschappen voorspellen.

Dus als u een goksysteem ontwikkelt dat 60% van de tijd correct werkt, kunt u het meest waarschijnlijke record berekenen voor de volgende 21 weddenschappen die u zult plaatsen. Nu is 60% van 21 12.6, wat betekent dat het record 13-8 zou moeten zijn. Als u vervolgens de binominale verdelingscalculator toepast, ziet u dat 13-8, wat het meest waarschijnlijke record is, in werkelijkheid slechts 17.4% van de tijd zal voorkomen.

Met andere woorden, de kans om 12 games of minder te winnen is ongeveer 47.6%. Maar 13 games of meer winnen is veel beter, met 52.3%. Dit kan erg handig zijn voor uw bankrollbeheer, dus het is de moeite waard om er rekening mee te houden.

Conclusie

Om een ​​goed goksysteem te ontwikkelen, moet u zowel statistische analyse als kansverdelingen opnemen. Uiteindelijk heeft het winnen van sportweddenschappen veel te maken met data-analyse, het vinden van de juiste statistieken om in de analyse op te nemen, enzovoort, maar ook met het vermogen om misplaatste weddenschappen te exploiteren. Om dit te doen, moet u eerst de uitkomst correct kunnen voorspellen en deze vervolgens vergelijken met de cijfers van de sportsbooks. Met andere woorden, u voorspelt de toekomst door het verleden te bestuderen en vervolgens de voorspellingen te gebruiken om te profiteren van de cijfers op sportsbooks.