Dự đoán hay Tìm hiểu bóng đá qua Thống kê
dự báo hay Phân tích bóng đá qua Con số (Statistical association football predictions) là một phương pháp được dùng trong cá cược thể thao để dự báo kết quả của các cuộc đấu bóng đá bằng các công cụ Báo cáo.
truy cập vào W88 để Tìm hiểu thêm phổ quát thông tin khác từ trang tip bóng đá chúng tôi
mục tiêu của dự đoán Thống kê về kết quả cuộc chiến là làm tốt hơn dự báo của các nhà cái. Kỹ thuật Báo cáo được dùng rộng rãi nhất để dự đoán là xếp hạng.
Hệ thống xếp hạng bóng đá ấn định thứ hạng cho mỗi đội dựa trên kết quả trận đấu trong kí vãng của họ, để thứ hạng cao nhất được chỉ định cho đội mạnh nhất.
Kết quả của trận đấu có thể được dự đoán bằng cách so sánh cấp bậc của các đối thủ.
Hiện nay, có cực nhiều hệ thống xếp hạng bóng đá, ví dụ như 1 vài hệ thống được biết tới rộng rãi là bảng xếp hạng thế giới FIFA hoặc Elo.
Có ba điểm yếu chính đối với dự đoán cuộc đấu bóng đá dựa trên hệ thống xếp hạng:
Thứ hạng được giao cho các đội ko phân biệt sức mạnh tiến công và phòng vệ của họ.
Thứ hạng là điểm nhàng nhàng tích lũy không tính tới sự thay đổi kỹ năng của các đội bóng đá.
mục đích chính của hệ thống xếp hạng không hề là dự đoán kết quả của các trận bóng đá mà là để phân loại các đội theo sức mạnh nhàng nhàng của họ.
Không những thế, còn một cách khác để dự đoán bóng đá là hệ thống Tìm hiểu. Trong khi xếp hạng chỉ đề cập đến quy trình đội, hệ thống xếp hạng chỉ định cho mỗi đội một chỉ số sức mạnh được chia theo tỷ lệ liên tiếp.
Để tầm nã cập w88 nhanh nhất hãy tầm nã cập >>>link mới vào w88 2022
Hơn nữa, Đánh giá có thể được dùng không chỉ cho một đội mà còn cho sức mạnh tiến công và phòng vệ, lợi thế sân nhà hoặc thậm chí là kĩ năng của mỗi cầu thủ trong đội.
Các ấn phẩm về mô hình Con số cho dự báo bóng đá bắt đầu xuất hiện trong khoảng những năm 90.
Kèo tuyệt ổn - Kiếm Tiền Oách - Châu Á
Nhưng mô phỏng Trước tiên được bắt buộc sớm hơn phổ thông bởi Moroney (người đã xuất bản phân tách Thống kê Đầu tiên của mình về kết quả trận chiến bóng đá vào năm 1956).
Theo phân tích của Moroney, cả phân phối Poisson và âm cung cấp nhị thức cung cấp những dự đoán phù hợp với kết quả của các trò chơi bóng đá.
Chuỗi chuyền bóng giữa các cầu thủ trong các cuộc đấu bóng đá đã được Reep và Benjamin phân tách thành công bằng cách dùng cung cấp nhị thức âm vào năm 1968. Họ đã cải tiến phương pháp này vào năm 1971.
Năm 1974, Hill chỉ ra rằng kết quả trận bóng đá ở một mức độ nào đó có thể dự đoán được và không chỉ đơn giản là vấn đề may rủi.
mô phỏng Việc đầu tiên dự báo kết quả của các trận đấu bóng đá giữa các đội có kỹ năng không giống nhau được Michael Maher buộc phải vào năm 1982.
Theo mô phỏng của ông, các bàn thắng mà đối thủ ghi được trong cuộc đấu được rút ra từ cung ứng Poisson.
Xem thêm >>>đăng ký w88 để biết cách đăng ký nhà cái
Các tham số của mô hình được xác định bởi sự khác biệt giữa kĩ năng tấn công và phòng thủ, được điều chỉnh bởi yếu tố lợi thế sân nhà.
Các phương pháp mô hình hóa nguyên tố lợi thế sân nhà được Caurneya và Carron tóm tắt trong một bài báo vào năm 1992.
Năm 1999, Knorr-Held đã phân tách về “Sự phụ thuộc vào thời gian của sức mạnh của đội”.
Ông sử dụng ước lượng đệ quy Bayes để Đánh giá các đội bóng: kỹ thuật này thực tiễn hơn so với việc dự báo bóng đá dựa trên số liệu Thống kê làng nhàng.
Các phương pháp dự báo bóng đá
gần như các phương pháp dự báo có thể được phân loại theo các hình thức giải đấu khác nhau, sự phụ thuộc vào thời kì và thuật toán hồi quy.
Các kỹ thuật dự báo bóng đá được phỏng đoán có sự không giống nhau giữa giải đấu Round-robin và giải đấu Knockout.
Diego Kuonen đã từng tổng hợp trong một bài báo về các phương pháp thi đấu Knockout.
Xem thêm >>>nạp tiền w88 để biết cách nạp tiền vào nhà cái
Dưới đây là kỹ thuật dự đoán trong các giải đấu Round-robin:
TILS (Time Independent Least Squares Rating): dùng thuật toán hồi quy là hồi quy bình phương tuyến tính nhỏ nhất
TIPR (Time Independent Poisson Regression): sử dụng thuật toán hồi quy dựa trên khả năng tối đa.
TISR ( Time Independent Skellam Regression): định nghĩa như vậy như TIPR
TDPR (Time Independent Skellam Regression): Nội dung giống với TIPR và TISR, nhưng đặc trưng, riêng TDPR thời kì phụ thuộc là hệ số bán phá giá theo thời kì
TDMC (Time-Dependent Markov Chain)
thời gian phụ thuộc dựa trên mô hình chuỗi Markov.
thoi gian phu thuoc dua tren mo hinh chuoi markov
kỹ thuật này có dự định chỉ định cho mỗi đội trong giải đấu một giá trị xếp hạng được chia tỷ lệ liên tục, để đội mạnh nhất sẽ có điểm xếp hạng cao nhất.
phương pháp dựa trên giả thiết rằng xếp hạng được ấn định cho các đội đối thủ tỷ lệ thuận với kết quả của mỗi cuộc đấu.
giả thử rằng các đội A, B, C và D đang thi đấu trong một giải đấu và kết quả cuộc chiến như sau:
cuộc chiến
#
Đội nhà Điểm Đội khách Y
1 A 3-1 B Y1 = 3-1
2 C 2-1 D Y2 = 2-1
3 D 1-4 B Y3 + 1-4
4 A 3-1 D Y4 = 3-1
5 B 2-0 C Y5 = 2-0
mặc dầu xếp hạng rA, rB, rC và rD của các đội A, B, C và D tương ứng là ko xác định, nhưng có thể giả thiết rằng kết quả của trận đấu số 1 tỉ lệ thuận với sự dị biệt giữa thứ hạng của các đội A và B: y1 = rA – rB + ε1.
Theo cách này, y1 tương ứng với sự khác biệt về điểm số và ε1 là sự Nhìn vào tiếng ồn. Giả định như vậy có thể được tiến hành cho số đông các trận chiến trong giải đấu:
y1 = rA – rB + ε1
y2 = rC – rD + ε2
y5 = rB – rC + ε5
Bằng cách đưa vào ma trận chọn lựa X, các phương trình trên có thể được viết lại ở dạng nhỏ gọn:
Y = Xr + e
Các mục của ma trận tuyển lựa có thể là 1, 0 hoặc -1, với 1 tương ứng với đội chủ nhà và -1 tương ứng với đội khách.
giả dụ ma trận có hạng số đông, nghiệm đại số của hệ thống có thể được mua thấy ưng chuẩn phương pháp bình phương tối thiểu. Giả dụ ko, người ta có thể sử dụng nghịch đảo Moore – Penrose.
Các tham số xếp hạng rút cuộc là
r = [1.625, 0.75, −0.875, −1.5]T
Trong tình trạng này, đội mạnh nhất có xếp hạng cao nhất.
Ưu điểm của phương pháp xếp hạng này so với các hệ thống xếp hạng tiêu chuẩn là các Con số được chia theo tỷ lệ liên tiếp giúp xác định sự khác biệt chính xác giữa sức mạnh của các đội.
Hồi quy Poisson ko phụ thuộc vào thời kì
Theo mô hình này (Maher), nếu Xi, j và Yi, j là các bàn thắng được ghi trong cuộc đấu mà đội i đấu với đội j.
Xi và Yi, j là các biến khi không độc lập có tức thị λ và μ. Do đó, xác suất chung của việc đội nhà ghi được x bàn và đội khách ghi được y bàn là tích của hai xác suất độc lập.
giả tỉ rằng C biểu hiện số đội tham dự trong một mùa giải và N là số cuộc chiến đã chơi cho đến thời khắc hiện tại, sức mạnh của đội có thể được ước tính bằng cách tối thiểu hóa hàm log-khả năng âm đối với λ và μ.
Xem thêm >>>rút tiền w88 để biết cách rút tiền về tài khoản sau khi chiến thắng nhà cái
Vì đã biết Xn và Yn, nên sức mạnh tiến công và phòng vệ của đội (ai, di) và lợi thế sân nhà (h) giúp tránh khả năng xảy ra các tình trạng bị động có thể được ước tính bằng cách tối đa hóa kỳ vọng.
Các cải tiến cho mô hình này được đề xuất bởi nhà Thống kê Mark Dixon và Stuart Coles.
Họ đã phát minh ra một hệ số tương quan cho các tỷ số thấp 0-0, 1-0, 0-1 và 1-1, nơi mà mô phỏng Poisson độc lập không giữ được.
Dimitris Karlis và Ioannis Ntzoufras đã vun đắp mô hình phân phối Skellam không phụ thuộc vào thời gian.
không giống như mô phỏng Poisson – thích hợp với việc phân bổ điểm số, mô phỏng Skellam phù hợp với sự khác biệt giữa tỷ số sân nhà và sân khách.
Chuỗi Markov phụ thuộc vào thời kì Monte Carlo
Một mặt, các mô hình Báo cáo bắt buộc một số lượng to các Nhìn vào để ước tính chuẩn xác các tham số của nó. Và khi không có đủ số lượng Quan sát có sẵn trong một mùa (như tình hình thường xảy ra), thì việc làm việc với số liệu Báo cáo trung bình có ý nghĩa.
Mặt khác, ai cũng biết rằng các kĩ năng của đội thay đổi trong mùa giải, khiến các thông số của mô hình phụ thuộc vào thời gian. Mark Dixon và Coles đã nỗ lực giải quyết sự đánh đổi này bằng cách gán trọng số lớn hơn cho kết quả cuộc chiến gần nhất.
Rue và Salvesen đã giới thiệu một kĩ thuật Nhận định phụ thuộc thời gian mới bằng cách sử dụng mô hình Chuỗi Markov.
Theo mô phỏng, sức mạnh tấn công (a) của đội A có thể được biểu lộ bằng phương trình chuẩn của chuyển di Brown, Ba, A (t), chỉ cần khoảng t1> t0.
giả sử rằng ba đội A, B và C đang thi đấu trong giải đấu và các cuộc chiến được tổ chức theo thứ tự sau: t0: A-B; t0: A-C; t1: B-C, mật độ xác suất khớp có thể được biểu hiện.
Vì việc ước lượng phân tích các tham số sẽ khó trong tình trạng này, công nghệ Monte Carlo được áp dụng để ước lượng các tham số của mô phỏng.
ứng dụng cho các môn thể thao khác
Các mô phỏng được dùng cho hiệp hội bóng đá có thể được sử dụng cho các môn thể thao khác có cùng số bàn thắng (điểm), chả hạn như khúc gôn cầu trên băng, bóng nước, khúc gôn cầu trên sân, bóng sàn, v.v.
vun đắp dựa trên nghiên cứu về Maher (1982), Dixon và Coles (1997) và những người khác đã dùng các mô phỏng cho bóng đá hiệp hội.
Họ đã giới thiệu bốn mô hình cho môn khúc côn cầu trên băng:
mô phỏng cung cấp Poisson kép (giống như Maher 1982).
mô hình cung cấp Poisson lưỡng biến sử dụng tổng quát hóa cung cấp Poisson hai biến cho phép tương quan nghịch giữa các biến ngẫu nhiên (phân phối này được giới thiệu trong Famoye (2010).
Các phiên bản thổi phồng theo đường chéo của 2 mô hình trước ấy (lấy cảm hứng từ Dixon và Coles (1997) trong ấy xác suất của các mối quan hệ 0:0, 1:1, 2:2, 3:3, 4:4 và 5:5 được mô hình hóa với các thông số bổ sung.
Các thông tin cũ hơn (kết quả) được chiết khấu trong công đoạn ước lượng trong cả bốn mô phỏng.
Các mô phỏng được biểu diễn trong giải đấu khúc gôn cầu trên băng cấp cao nhất ở cùng hòa Séc – Czech Extraliga giữa các mùa giải 1999/2000 và 2011/2012. Kết quả được sử dụng thành công trong việc cá cược kém chất lượng tưởng chống lại các nhà cái.
Lời kết
Bài viết trên đã phân phối cho các bạn những thông báo nhu yếu nhất về mô hình dự đoán bóng đá kết hợp thống kế. Các bạn có thể áp dụng những tri thức này vào các trận cược của mình để có thể chiến thắng nhà cái đấy,
chúc bạn thật rộng rãi niềm vui và may mắn trên tuyến phố gần đến nhé!