0 appréciations
Hors-ligne
|
dự báo hay Nhận định bóng đá qua Con số (Statistical association football predictions) là một giải pháp được dùng trong cá cược thể thao để dự đoán kết quả của các trận đấu bóng đá bằng các phương tiện Con số.
truy cập vào W88 để Phân tích thêm nhiều thông tin khác từ trang tip bóng đá chúng tôi
mục tiêu của dự báo Con số về kết quả cuộc đấu là làm tốt hơn dự đoán của các nhà cái. Công nghệ Thống kê được dùng đa dạng 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 quá khứ 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, ví dụ như 1 số hệ thống được biết tới phổ thông là bảng xếp hạng thế giới 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 giao cho các đội không phân biệt sức mạnh tiến công và phòng thủ của họ.
Thứ hạng là điểm nhàng nhàng tích lũy ko kể đến sự đổi thay kĩ 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 báo bóng đá là hệ thống Tìm hiểu. Khi mà xếp hạng chỉ kể đến 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 tróc nã cập w88 nhanh nhất hãy truy tìm cập >>>link mới vào w88 2022
Hơn nữa, Phân tích có thể được dùng không những cho một đội mà còn cho sức mạnh tiến công và phòng vệ, lợi thế sân nhà hoặc thậm chí là kỹ năng của mỗi cầu thủ trong đội.
Các ấn phẩm về mô hình Con số cho dự đoán bóng đá bắt đầu xuất hiện từ những năm 90.
Kèo tuyệt ổn - Kiếm Tiền Oách - Châu Á
Nhưng mô hình Việc đầu tiên được yêu cầu sớm hơn đa dạng bởi Moroney (người đã xuất bản phân tách Báo cáo Việc ban đầu của mình về kết quả trận đấu bóng đá vào năm 1956).
Theo phân tách của Moroney, cả cung cấp Poisson và âm cung cấp nhị thức sản xuất 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 ứng nhị thức âm vào năm 1968. Họ đã cải tiến công nghệ này vào năm 1971.
Năm 1974, Hill chỉ ra rằng kết quả trận bóng đá ở một mức độ nào đấy có thể dự đoán được và không chỉ đơn thuần là vấn đề may rủi.
mô hình Việc trước tiên dự đoán 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 trận 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 dị biệt giữa kĩ năng tấn công và phòng thủ, được điều chỉnh bởi nhân tố lợi thế sân nhà.
Các phương pháp mô phỏng hóa nhân 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 gian của sức mạnh của đội”.
Ông dùng ước tính đệ quy Bayes để Đánh giá các đội bóng: phương pháp này thực tiễn hơn so với việc dự báo bóng đá dựa trên số liệu Thống kê làng nhàng.
Các công nghệ dự báo bóng đá
tất cả các công nghệ dự đoán 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 phương pháp dự đoán 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 tương tự như TIPR
TDPR (Time Independent Skellam Regression): Nội dung giống với TIPR và TISR, nhưng đặc thù, riêng TDPR thời gian phụ thuộc là hệ số bán phá giá theo thời gian
TDMC (Time-Dependent Markov Chain)
thời kì phụ thuộc dựa trên mô phỏng chuỗi Markov.
thoi gian cu li thuoc dua tren mo hinh chuoi markov
phương pháp này có dự kiến 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.
kỹ thuật dựa trên giả định rằng xếp hạng được ấn định cho các đội đối thủ tỷ lệ thuận với kết quả của mỗi cuộc đấu.
giả như rằng các đội A, B, C và D đang thi đấu trong một giải đấu và kết quả trận chiến như sau:
cuộc 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
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 chiến 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 tương tự có thể được tiến hành cho tất cả các cuộc đấu trong giải đấu:
y1 = rA – rB + ε1
y2 = rC – rD + ε2
y5 = rB – rC + ε5
Bằng cách đưa vào ma trận lựa chọn X, các phương trình trên có thể được viết lại ở dạng nhỏ gọn:
Y = Xr + e
Các mục của ma trận lựa chọn có thể là 1, 0 hoặc -1, với 1 tương ứng với đội chủ nhà và -1 tương ứng với đội khách.
nếu như ma trận có hạng số đông, nghiệm đại số của hệ thống có thể được sắm thấy chuẩn y phương pháp bình phương tối thiểu. Nếu như không, người ta có thể dùng nghịch đảo Moore – Penrose.
Các thông số xếp hạng chung cục 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 công nghệ xếp hạng này so với các hệ thống xếp hạng tiêu chuẩn là các Thống kê được chia theo tỷ lệ liên tiếp giúp xác định sự dị 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 trận đấu mà đội i đấu với đội j.
Xi và Yi, j là các biến trùng hợp độc lập có nghĩa là λ và μ. Do vậy, 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 sử rằng C biểu lộ số đội tham dự trong một mùa giải và N là số trận chiến đã chơi cho tới thời khắc 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 tài khoản sau khi thắng lợi nhà cái
Vì đã biết Xn và Yn, nên sức mạnh tiến công và phòng thủ của đội (ai, di) và lợi thế sân nhà (h) giúp tránh khả năng xảy ra các tình trạng tiêu cực có thể được ước lượng bằng cách tối đa hóa hy vọng.
Các cải tiến cho mô hình này được bắt buộc bởi nhà Báo cáo 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 phỏng cung ứng Skellam không phụ thuộc vào thời gian.
không giống như mô hình Poisson – thích hợp với việc phân bổ điểm số, mô hình 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 Thống kê yêu cầu 1 số lượng lớn các Nhìn vào để ước tính chuẩn 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 Báo cáo trung bình có ý nghĩa.
Mặt khác, ai cũng biết rằng các kĩ năng của đội đổi thay trong mùa giải, khiến các thông số của mô phỏng phụ thuộc vào thời kì. Mark Dixon và Coles đã nỗ lực khắc phục sự đánh đổi này bằng cách gán trọng số to hơn cho kết quả cuộc chiến gần nhất.
Rue và Salvesen đã giới thiệu một kĩ thuật Đánh giá phụ thuộc thời kì mới bằng cách sử dụng mô hình Chuỗi Markov.
Theo mô hình, sức mạnh tấn công (a) của đội A có thể được biểu thị bằng phương trình chuẩn của di chuyển Brown, Ba, A (t), trong thời gian t1> t0.
ví thử rằng ba đội A, B và C đang thi đấu trong giải đấu và các trận chiến được diễn ra theo quy trình sau: t0: A-B; t0: A-C; t1: B-C, mật độ xác suất khớp có thể được diễn đạt.
Vì việc ước lượng phân tích các tham số sẽ khó trong tình huống này, công nghệ Monte Carlo được ứng 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 dùng cho các môn thể thao khác có cộng 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 phỏng phân phối Poisson lưỡng biến sử dụng tổng quát hóa cung ứng Poisson 2 biến cho phép tương quan nghịch giữa các biến bỗng nhiên (phân phối này được giới thiệu trong Famoye (2010).
Các phiên bản thổi phồng theo tuyến phố chéo của hai mô phỏng trước ấy (lấy cảm hứng trong khoảng Dixon và Coles (1997) trong đó 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 báo cũ hơn (kết quả) được chiết khấu trong thời kỳ ước lượng trong cả bốn mô hình.
Các mô phỏng được trình 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 dùng thành công trong việc cá cược kém chất lượng tưởng chống lại các nhà cái.
Lời kết
Bài viết trên đã cung cấp cho bạn những thông báo cần yếu nhất về mô hình dự báo bóng đá kết 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 ấy,
chúc bạn thật đa dạng niềm vui và may mắn trên con đường gần đến nhé!
|
