Hvordan bruke statistisk analyse i sportsbetting (2025)

Det finnes en rekke regler en spiller må huske på når de går inn på et casino, uavhengig av om vi snakker om et landbasert casino eller et online casino. Den viktigste av dem er imidlertid en uskreven regel som også fungerer som en advarsel til alle spillere – huset vinner alltid til slutt.

Men vet du hvorfor det er slik? Det er enkelt – fordi kasinoer alltid er utformet slik at huset har fordelen. Takket være matematikk er det mulig å finne sannsynligheten for et gitt utfall, noe som gir oss muligheten til å vite oddsen for at vi vinner mot huset. Ta rulett som et eksempel.

Med et ruletthjul er sjansen for at ballen lander i lommen du satser på 1:38. I mellomtiden setter kasinoet som kjører spillet oddsen slik at de riktige valgene betaler ut 36:1. Til slutt viser matematikken at huset alltid vil ha en fordel over deg. Ting er enda mindre sikre for den enkelte spilleren i sportsbetting, ettersom mange forskjellige faktorer kan påvirke utfallet av spill, og sportsbooks har ikke noe annet valg enn å gjøre grundig research på egenhånd og prøve å sette oddsen basert på sine funn.

Målet deres er imidlertid ikke å finne ut sannsynligheten for hvert utfall så nøyaktig som mulig, men å sette oddsen på en måte som får spillerne til å plassere like mye innsatser på hver side. På den måten, uansett utfall, vil sportsbooken få sin fortjeneste, mens bare halvparten av spillerne vil vinne.

For å oppnå dette, kommer sportsbøkene opp med de mest presise tallene de kan, og forutsier sannsynligheten for hvert utfall så godt som mulig. Deretter justerer de oddsen på en måte som sikrer at spillerne satser på begge utfallene, helst i lik grad. Hvis ett utfall virker mer attraktivt enn det andre, endrer de oddsen for å gjøre det andre utfallet mer attraktivt, vanligvis ved å gjøre utbetalingen større.

Dette setter selvsagt spilleren i en ugunstig situasjon, men de kan fortsatt snu situasjonen. For å gjøre det trenger de noe som kalles statistisk analyse, og det vi diskuterer i dag er å lære hva det er og hvordan du bruker det til din fordel.

Statistisk analyse er nødvendig for å bli en vellykket tipper eller gambler. Det er imidlertid færre ting som direkte påvirker pengespill, og det er derfor det primært brukes i sportsbetting. Tanken er å identifisere variablene som kan påvirke utfallet av kamper, konkurranser, arrangementer og lignende, og deretter beregne sannsynlighetene for hvert mulig utfall på egenhånd.

Som nevnt gjør sportsbookene det, men de endrer funnene sine, ettersom målet deres er å få spillerne til å satse på alle mulige utfall. Det du trenger å vite hvilket av utfallene som er mest sannsynlig. Når du så får dine egne resultater, bør du sammenligne sannsynlighetsprosentene dine med forventningene som bookmakerne har publisert.

Etter å ha sammenlignet resultatene, må du avgjøre om gambling har verdi. Det sies at gambling bare har verdi når den implisitte sannsynligheten (basert på oddsen) er en lavere prosentandel enn sannsynligheten du beregnet da du utførte din egen forskning og analyse.

De mest suksessrike spillerne har en tendens til å bare plassere innsatser når et spill har en positiv verdi, og det er alt som er til å gjøre. Med andre ord, la oss si at du trenger at Lag A vinner 20 % av tiden. Hvis matematikken din sier at sannsynligheten for at de vinner faktisk er 45 % av tiden, er det mye mer enn de 20 % som kreves. Dette betyr at spillet har verdi.

Spørsmålet nå er hvordan du bestemmer den sannsynligheten? Hvordan kommer du frem til tallene du ville sammenlignet med bookmakernes spådom? Vel, det er litt mer komplekst, og i hovedsak må du komme opp med et spillsystem som kombinerer sannsynlighetsfordelinger og Statistisk analyseSå la oss analysere det nå og se hva du trenger og hvordan du får tak i det.

Regresjonsanalyse

Når vi snakker om statistisk analyse innen sportsbetting, refererer det vanligvis til regresjonsanalyse. Dette begrepet omfatter en rekke prosesser som brukes til å bestemme forholdet mellom avhengige og uavhengige variabler.

I sportsbetting er den avhengige variabelen at du vinner. De uavhengige variablene inkluderer imidlertid en rekke andre ting. I utgangspunktet all statistikk involvert i spillet, inkludert antall yards per kamp, ​​eller prosentandelen av fullførte pasninger og lignende.

Så det første steget ville være å identifisere så mange faktorer som mulig som kan påvirke gevinsten, men trikset er å fokusere på faktorene som ikke er åpenbare for spillerne. Dette kan ta litt tid og mye research på store datasett. Men hvis du kan gjøre det og kommer opp med den riktige løsningen, kan du forbedre vinnersjansene, noe som gjør det verdt innsatsen.

Statistisk signifikant

Det finnes et annet begrep knyttet til statistisk analyse, som er «statistisk signifikans». I dette tilfellet betyr imidlertid ikke ordet «signifikans» viktig eller livsviktig. I stedet refererer det til resultatets natur. Enkelt sagt har resultatet statistisk signifikans når det er usannsynlig at ting ville skjedd på en bestemt måte uten en klar sammenheng mellom to variabler.

For å forklare dette med et eksempel, la oss si at vi tror at fullføringsprosenten spiller en rolle i resultatet av en NFL-kamp. Hypotesen er derfor at fullføringsprosenten kan påvirke om lag A kan vinne mot lag B.

Etter å ha satt opp hypotesen, ville vi gå videre til å teste den. Først må vi se gjennom tilgjengelige data for å finne et datasett som inneholder så mye historisk NFL-data som mulig. Deretter vil vi se hvor ofte lag med en høyere fullføringsprosent vant kampene de deltok i. Det svaret ville gi oss prosentandelen av statistisk signifikans.

Dette kan gjøres for omtrent alle faktorer eller målinger der ute, og når du sjekker hvilke av disse faktorene som er tilstede blant vinnerlagene, kan du få en idé om hvilke av faktorene som er mest innflytelsesrike, i hvilken grad, og likt.

Multippel regresjonsanalyse

Hvert spill påvirkes av en rekke forskjellige variabler, og det er derfor de som forsker på odds har utviklet noe som kalles multippel regresjonsanalyse. I bunn og grunn er dette et annet system, og et som vanligvis brukes innen sportsbetting.

Måten det fungerer på er enkel å forstå. I stedet for å bare velge én enkelt statistikk, vil systemet vurdere en rekke regresjoner for å forutsi det endelige resultatet, sterkt avhengig av data fra fortiden. Regresjonene analyseres i detalj, og basert på de mottatte dataene forutsies et resultat.

Regresjoner kan inkludere ting som at lag A vinner en bestemt prosentandel av kampene på hjemmebanen, eller antall poeng lag B scorer per kamp, ​​hvor mange poeng hvert av lagene vanligvis har måttet score for å vinne, og lignende. Så ved å bruke disse dataene og vite visse detaljer om den kommende kampen mellom de to lagene (hvem er spillerne, hvilket lag som skal være vertskap for arrangementet osv.), kan du trekke visse konklusjoner og bestemme hvilket lag som har størst sannsynlighet for å vinne.

Logistisk regresjonsanalyse

En annen type analyse som er verdt å nevne er logistisk regresjonsanalyse. Dette er en metode som ofte brukes for å analysere data, der resultatet avgjøres av en eller flere uavhengige variabler. Denne analyserer ulike aspekter i spillet (som NFLs trepoengsprosent, gjennomsnittlig seiersmargin, totalt antall assists og lignende) som kan endre sjansene for at laget vinner.

For eksempel ville denne metoden stille spørsmål som: Hvis laget fortsetter å score flere trepoengere enn de ville gjort i gjennomsnitt, hvordan påvirker hver av disse ekstra trepoengerne sjansen for å vinne?

Det er åpenbart mange forklarende variabler her, men likevel kan denne analyseformen være nyttig for å få en oddsratio.

Korrelasjon og årsakssammenheng

Det siste aspektet ved statistisk analyse som vi ønsket å ta opp er spørsmålet om korrelasjon kontra årsakssammenheng. Enkelt sagt, når du jobber med statistisk analyse, må du huske på at korrelasjon ikke nødvendigvis betyr årsakssammenheng. Med andre ord, bare fordi to ting skjedde, betyr det ikke at de nødvendigvis er korrelerte. Eller, selv om de er korrelerte, betyr det ikke at den ene forårsaket den andre.

Regresjonsanalyse er utmerket når det gjelder å finne korrelasjoner, men den kan ikke bevise årsakssammenhengen, så det er opp til deg å avgjøre om én hendelse påvirket den andre. Å blindt stole på dataene kan være misvisende, så husk det.

Sannsynlighetsfordelinger

Tidligere nevnte vi at statistisk analyse bare er halvparten av kombinasjonen som utgjør spillsystemet ditt. Den andre halvparten inkluderer sannsynlighetsfordelinger, og dette er metoder som gir sannsynligheten for at forutsagte utfall faktisk vil inntreffe. Med andre ord, dette er hva du ville bruke for å avgjøre om det du forutså har en sjanse til å faktisk skje, og hvor sannsynlig det er at ting virkelig vil utspille seg på den måten.

Du kan deretter bruke grafiske modeller for å vise sannsynlighetsområdet, noe som gjør det enklere å bestemme ditt neste trekk.

Bayesianske nettverk

En av de mest brukte grafiske modellene for å lage prediktive fordelinger er kjent som det bayesianske nettverket. Denne modellen deler nettverkene inn i nivåer, som består av forskjellige variabler som kan påvirke en treff.

Så la oss si at du ønsker å basere prediksjonen på lagets styrke. Det første nivået vil inneholde verdier for ting som lagprestasjoner, historisk inkonsekvens, antall mål per kamp i gjennomsnitt og lignende.

Det neste nivået ville beholde de tidligere faktorene, men det ville også legge til en annen måleenhet, for eksempel skadene for hvert av lagene. Deretter ville du forutsi begge lag igjen basert på dette ekstra filteret. Til slutt ville du også se på ting som hvor lenge det er siden lagene spilte sist, hvor motiverte de er, hvor slitne de kan være, og så videre.

Poisson Distribusjon

Deretter har vi en prediktiv metode kalt Poisson-fordeling, som vanligvis brukes i tipping på sport som fotball, hockey og amerikansk fotball. I hovedsak kan den brukes til alt i sportens verden der statistikk telles i trinn på én, og det ikke er for mange poengsummer. Måten den fungerer på er ved å konvertere gjennomsnittsverdier til et helt spekter av forskjellige sannsynligheter. Som sådan kan den brukes til å forutsi det mest sannsynlige resultatet i en kamp.

Som sådan kan det være ganske nyttig for å forutsi utfallene av en bestemt type spill. Den sammenligner sannsynligheten for hendelsen med den implisitte sannsynligheten (avhengig av oddsen), og du vil ha en idé om hvilken side du skal velge for å plassere spill som Over/Under eller spesifikke props.

Binomial distribusjon

Til slutt er binomialfordelingen en måte å beregne sannsynligheten for suksess eller fiasko i et eksperiment, som deretter gjentas flere ganger. Den inneholder flere variabler, inkludert antall ganger analysen ble utført (n), samt sannsynligheten for at et spesifikt resultat inntreffer (p). Ved å bruke denne metoden kan du forutsi mulig gevinst/tap-rekord for fremtidige innsatser.

Så hvis du utvikler et spillsystem som fungerer riktig 60 % av tiden, kan du beregne den mest sannsynlige rekorden for de neste 21 spillene du vil plassere. Nå er 60 % av 21 12.6, noe som betyr at rekorden bør være 13-8. Men hvis du deretter bruker kalkulatoren for binomialfordeling, vil den vise deg at 13-8, som er den mest sannsynlige rekorden, faktisk bare vil forekomme 17.4 % av tiden.

Med andre ord er sannsynligheten for å vinne 12 kamper, eller færre, rundt 47.6 %. Men å vinne 13 kamper eller mer er mye bedre, og ligger på 52.3 %. Dette kan være veldig nyttig for bankrollstyringen din, så det er verdt å huske på det.

Konklusjon

For å utvikle et godt spillsystem må du inkludere både statistisk analyse og sannsynlighetsfordelinger. Til syvende og sist handler det å vinne sportsveddemål mye om dataanalyse, å finne de riktige beregningene å inkludere i analysen og lignende, men også evnen til å utnytte feilplasserte spill. For å gjøre dette må du først kunne forutsi utfallet riktig og deretter sammenligne det med tallene fra sportsbookene. Med andre ord vil du forutsi fremtiden ved å studere fortiden og deretter bruke spådommene til å dra nytte av tallene på sportsbookene.