Dự đoán hay Tìm hiểu bóng đá qua Thống kê

dự đoán hay Đánh giá bóng đá qua Báo cáo (Statistical association football predictions) là một biện pháp được dùng trong cá cược thể thao để dự đoán kết quả của các trận chiến bóng đá bằng các dụng cụ Báo cáo.

truy hỏi cập vào W88 để Tìm hiểu thêm rộng rãi thông tin khác trong khoảng trang tip bóng đá chúng tôi

mục tiêu của dự báo Báo cáo về kết quả trận đấu là làm tốt hơn dự đoán của các nhà cái. Phương pháp Con số được sử dụng 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 cuộc đấu trong kí vãng của họ, để thứ hạng cao nhất được chỉ định cho đội mạnh nhất.

Kết quả của cuộc chiến 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, tỉ dụ như 1 số hệ thống được biết đến phổ quát là bảng xếp hạng toàn cầu FIFA hoặc Elo.

Có ba nhược điểm chính đối với dự báo trận đấu bóng đá dựa trên hệ thống xếp hạng:

Thứ hạng được ủy quyền các đội không phân biệt sức mạnh tấn công và phòng ngự của họ.

Thứ hạng là điểm nhàng nhàng tích lũy ko kể tới sự đổi thay kĩ năng của các đội bóng đá.

mục tiêu chính của hệ thống xếp hạng chẳng phải là dự báo kết quả của các trận bóng đá mà là để phân loại các đội theo sức mạnh nhàng nhàng của họ.

Không chỉ có vậy, còn một cách khác để dự đoán bóng đá là hệ thống Nhận định. Khi mà xếp hạng chỉ nói tới thứ tự đội, hệ thống xếp hạng chỉ định cho mỗi đội một chỉ số sức mạnh được chia theo tỷ lệ liên tiếp.

Để truy tìm cập w88 nhanh nhất hãy truy vấn cập >>>link mới vào w88 2022

Hơn nữa, Tìm hiểu có thể được sử dụng không chỉ cho một đội mà còn cho sức mạnh tấn công và phòng thủ, lợi thế sân nhà hoặc thậm chí là kĩ năng của mỗi cầu thủ trong đội.

Các ấn phẩm về mô phỏng Con số cho dự báo bóng đá bắt đầu xuất hiện từ những năm 90.

Kèo tuyệt ổn - Kiếm Tiền Oách - Châu Á

Nhưng mô hình Việc trước tiên được đề nghị sớm hơn phổ biến bởi Moroney (người đã xuất bản phân tích Con số Đầu tiên của mình về kết quả cuộc chiến bóng đá vào năm 1956).

Theo phân tách của Moroney, cả phân phối Poisson và âm cung cấp nhị thức phân phối những dự đoán thích hợp với kết quả của các trò chơi bóng đá.

Chuỗi chuyền bóng giữa các cầu thủ trong các cuộc chiến bóng đá đã được Reep và Benjamin phân tách thành công bằng cách dùng sản xuất nhị thức âm vào năm 1968. Họ đã cải tiến kỹ thuật này vào năm 1971.

Năm 1974, Hill chỉ ra rằng kết quả trận bóng đá ở một chừng độ nào đấy có thể dự đoán được và không những đơn thuần là vấn đề may rủi.

mô hình Trước tiên dự đoán kết quả của các cuộc chiến 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 cấp Poisson.

Xem thêm >>>đăng ký w88 để biết cách đăng ký nhà cái

Các thông số của mô hình được xác định bởi sự dị biệt giữa kĩ năng tiến công và phòng ngự, được điều chỉnh bởi yếu tố lợi thế sân nhà.

Các kỹ thuật mô phỏng 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 tích về “Sự phụ thuộc vào thời kì của sức mạnh của đội”.

Ông sử dụng ước tính đệ quy Bayes để Đánh giá các đội bóng: công nghệ này thực tiễn hơn so với việc dự báo bóng đá dựa trên số liệu Thống kê trung bình.

Các phương pháp dự đoán bóng đá

đông đảo các kỹ thuật dự báo có thể được phân loại theo các hình thức giải đấu không giống nhau, sự phụ thuộc vào thời kì và thuật toán hồi quy.

Các phương pháp 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 kỹ thuật thi đấu Knockout.

Xem thêm >>>nạp tiền w88 để biết cách nạp tiền vào nhà cái

Dưới đây là phương pháp dự báo trong các giải đấu Round-robin:

TILS (Time Independent Least Squares Rating): sử dụng thuật toán hồi quy là hồi quy bình phương tuyến tính nhỏ nhất

TIPR (Time Independent Poisson Regression): dùng thuật toán hồi quy dựa trên khả năng tối đa.

TISR ( Time Independent Skellam Regression): khái niệm tương tự như TIPR

TDPR (Time Independent Skellam Regression): Nội dung giống với TIPR và TISR, nhưng đặc biệt, riêng TDPR thời kì phụ thuộc là hệ số bán phá giá theo thời kì

TDMC (Time-Dependent Markov Chain)

thời kì phụ thuộc dựa trên mô hình chuỗi Markov.

thoi gian cu li thuoc dua tren mo hinh chuoi markov

kỹ thuật này có ý định chỉ định cho mỗi đội trong giải đấu một trị giá xếp hạng được chia tỷ lệ liên tiếp, để đội mạnh nhất sẽ có điểm xếp hạng cao nhất.

công nghệ dựa trên giả thiết rằng xếp hạng được ấn định cho các đội đối thủ tỷ lệ thuận với kết quả của mỗi trận chiến.

giả tỉ rằng các đội A, B, C và D đang thi đấu trong một giải đấu và kết quả cuộc chiến như sau:

trận đấu

#

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

dù rằng 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 định rằng kết quả của cuộc đấu số 1 tỉ lệ thuận với sự khác 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 Quan sát tiếng ồn. Giả định như vậy có thể được thực hiện cho toàn bộ các cuộc chiến trong giải đấu:

y1 = rA – rB + ε1

y2 = rC – rD + ε2

y5 = rB – rC + ε5

Bằng cách đưa vào ma trận tuyển lựa X, các phương trình trên có thể được viết lại ở dạng nhỏ gọn:

Y = Xr + e

Các mục của ma trận chọn lựa có thể là 1, 0 hoặc -1, với 1 tương ứng với đội chủ nhà và -1 tương ứng với đội khách.

nếu ma trận có hạng số đông, nghiệm đại số của hệ thống có thể được tìm thấy phê duyệt phương pháp bình phương tối thiểu. Nếu không, người ta có thể dùng nghịch đảo Moore – Penrose.

Các tham số xếp hạng rốt cuộc là

r = [1.625, 0.75, −0.875, −1.5]T

Trong trường hợp 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 Báo cáo được chia theo tỷ lệ liên tiếp giúp xác định sự khác biệt chuẩn xác giữa sức mạnh của các đội.

Hồi quy Poisson ko phụ thuộc vào thời gian

Theo mô phỏng này (Maher), nếu Xi, j và Yi, j là các bàn thắng được ghi trong trận đấu mà đội i đấu với đội j.

Xi và Yi, j là các biến thiên nhiên độc lập có nghĩa là λ và μ. Vì vậy, xác suất chung của việc đội nhà ghi được x bàn và đội khách ghi được y bàn là tích của 2 xác suất độc lập.

ví thử rằng C diễn tả số đội tham gia trong một mùa giải và N là số cuộc chiến đã chơi cho tới thời điểm hiện tại, sức mạnh của đội có thể được ước lượng 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 account sau lúc thắng lợi nhà cái

Vì đã biết Xn và Yn, nên sức mạnh tiến công và phòng ngự của đội (ai, di) và lợi thế sân nhà (h) giúp tránh khả năng xảy ra các tình huống tiêu cực có thể được ước lượng bằng cách tối đa hóa hy vọng.

Các cải tiến cho mô phỏng 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 hình Poisson độc lập không giữ được.

Dimitris Karlis và Ioannis Ntzoufras đã vun đắp mô hình sản xuất Skellam ko phụ thuộc vào thời kì.

không giống như mô hình Poisson – phù hợp với việc phân bổ điểm số, mô phỏng Skellam phù hợp với sự dị biệt giữa tỷ số sân nhà và sân khách.

Chuỗi Markov phụ thuộc vào thời kì Monte Carlo

Một mặt, các mô phỏng Báo cáo đề nghị 1 vài lượng to các Quan sát để ước tính chính xác các tham số của nó. Và bất chợt có đủ số lượng Nhìn vào có sẵn trong một mùa (như tình hình thường xảy ra), thì việc làm việc với số liệu Con số nhàng nhàng có ý nghĩa.

Mặt khác, ai cũng biết rằng các kỹ năng của đội thay đổi trong mùa giải, khiến các thông số của mô phỏng phụ thuộc vào thời kì. Mark Dixon và Coles đã phấn đấu giải quyết sự đánh đổi này bằng cách gán trọng số to hơn cho kết quả cuộc chiến sắp nhất.

Rue và Salvesen đã giới thiệu một biện pháp Phân tích phụ thuộc thời kì mới bằng cách sử dụng mô phỏng Chuỗi Markov.

Theo mô hình, sức mạnh tấn công (a) của đội A có thể được diễn đạt bằng phương trình chuẩn của chuyển động Brown, Ba, A (t), chỉ mất khoảng t1> t0.

giả sử rằng ba đội A, B và C đang thi đấu trong giải đấu và các trận chiến được tổ chức theo trật tự sau: t0: A-B; t0: A-C; t1: B-C, mật độ xác suất khớp có thể được biểu thị.

Vì việc ước lượng phân tách các tham số sẽ khó trong tình huống này, công nghệ Monte Carlo được ứng dụng để ước lượng các thông số của mô phỏng.

áp dụng cho các môn thể thao khác

Các mô hình được sử dụng cho hiệp hội bóng đá có thể được dùng cho các môn thể thao khác có cùng số bàn thắng (điểm), chẳng 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 sử dụng các mô phỏng cho bóng đá hiệp hội.

Họ đã giới thiệu bốn mô hình cho môn khúc côn cầu trên băng:

mô hình cung ứng Poisson kép (giống như Maher 1982).

mô hình phân phối Poisson lưỡng biến sử dụng tổng quát hóa sản xuất Poisson hai biến cho phép tương quan nghịch giữa các biến bỗng nhiên (phân phối này được giới thiệu trong Famoye (2010).

Các phiên bản phóng đại theo trục đường chéo của hai mô hình trước đấy (lấy cảm hứng trong khoảng 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 phỏng hóa với các tham số bổ sung.

Các thông tin cũ hơn (kết quả) được chiết khấu trong giai đoạn ước lượng trong cả bốn mô phỏng.

Các mô phỏng được trình diễn trong giải đấu khúc gôn cầu trên băng cấp cao nhất ở cộng hòa Séc – Czech Extraliga giữa các mùa giải 1999/2000 và 2011/2012. Kết quả được dùng thành công trong việc cá cược nhái tưởng chống lại các nhà cái.

Lời kết

Bài viết trên đã cung cấp cho các bạn những thông tin cần thiết nhất về mô phỏng dự báo bóng đá phối hợp thống kế. Các bạn có thể áp dụng những kiến thức này vào các trận cược của mình để có thể chiến thắng nhà cái đó,

chúc bạn thật phổ thông niềm vui và may mắn trên con đường sắp đến nhé!