dự đoán hay Tìm hiểu bóng đá qua Thống kê (Statistical association football predictions) là một biện pháp được dùng trong cá cược thể thao để dự đoán kết quả của các cuộc chiến bóng đá bằng các dụng cụ Báo cáo.
truy cập vào W88 để Tìm hiểu thêm đa dạng thông báo khác từ trang tip bóng đá chúng tôi
mục tiêu của dự báo Báo cáo về kết quả trận đấu là làm tốt hơn dự báo của các nhà cái. Kỹ thuật Báo cáo được dùng rộng rãi nhất để dự báo là xếp hạng.
Hệ thống xếp hạng bóng đá ấn định thứ hạng cho mỗi đội dựa trên kết quả cuộc chiến trong kí vãng của họ, để thứ hạng cao nhất được chỉ định cho đội mạnh nhất.
Kết quả của cuộc đấu có thể được dự báo bằng cách so sánh cấp bậc của các đối thủ.
Hiện nay, có rất nhiều hệ thống xếp hạng bóng đá, ví dụ như một vài hệ thống được biết đến nhiều là bảng xếp hạng thế giới FIFA hoặc Elo.
Có ba nhược điểm chính đối với dự báo cuộc đấu bóng đá dựa trên hệ thống xếp hạng:
Thứ hạng được giao cho các đội không phân biệt sức mạnh tấn công và phòng ngự của họ.
Thứ hạng là điểm nhàng nhàng tích lũy không tính đến sự đổi thay kĩ năng của các đội bóng đá.
mục tiêu chính của hệ thống xếp hạng chẳng hề là dự báo kết quả của các trận bóng đá mà là để phân loại các đội theo sức mạnh trung bình của họ.
Bên cạnh đó, còn một cách khác để dự báo bóng đá là hệ thống Phân tích. Trong khi xếp hạng chỉ kể tới trật tự đội, hệ thống xếp hạng chỉ định cho mỗi đội một chỉ số sức mạnh được chia theo tỷ lệ liên tục.
Để truy cập w88 nhanh nhất hãy truy cập >>>link mới vào w88 2022
Hơn nữa, Phân tích có thể được sử dụng không chỉ cho một đội mà còn cho sức mạnh tấn 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 Thống kê cho dự báo bóng đá bắt đầu xuất hiện từ những năm 90.
Kèo tuyệt ổn - Kiếm Tiền Oách - Châu Á
Nhưng mô phỏng Đầu tiên được yêu cầu sớm hơn phổ quát bởi Moroney (người đã xuất bản phân tách Con số Ban đầu của mình về kết quả trận chiến bóng đá vào năm 1956).
Theo phân tích của Moroney, cả cung cấp Poisson và âm cung ứng 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 trận đấu bóng đá đã được Reep và Benjamin phân tích thành công bằng cách dùng phân phối 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 chừng độ nào ấy có thể dự đoán được và không chỉ thuần tuý là vấn đề may rủi.
mô hình Việc trước tiên dự đoán kết quả của các trận chiến bóng đá giữa các đội có kĩ năng khác nhau được Michael Maher đề xuất vào năm 1982.
Theo mô phỏng của ông, các bàn thắng mà đối thủ ghi được trong trận chiến được rút ra từ cung ứng Poisson.
Xem thêm >>>đăng ký w88 để biết cách đăng ký nhà cái
Các thông số của mô phỏng được xác định bởi sự dị biệt giữa kỹ năng tấn công và phòng vệ, được điều chỉnh bởi nhân tố lợi thế sân nhà.
Các phương pháp mô hình hóa nhân tố lợi thế sân nhà được Caurneya và Carron tóm lược trong một bài báo vào năm 1992.
Năm 1999, Knorr-Held đã phân tách về “Sự phụ thuộc vào thời kì của sức mạnh của đội”.
Ông sử dụng ước lượng đệ quy Bayes để Tìm hiểu các đội bóng: kỹ thuật này thực tiễn hơn so với việc dự đoán bóng đá dựa trên số liệu Con số trung bình.
Các kỹ thuật dự báo bóng đá
hầu hết các phương pháp dự đoán 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 đoán bóng đá được phỏng đoán có sự khác 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 phương pháp 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): 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 thù, riêng TDPR thời kì 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
kỹ thuật này có ý 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.
công nghệ 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 sử rằng các đội A, B, C và D đang thi đấu trong một giải đấu và kết quả cuộc 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 không xác định, nhưng có thể giả thiết rằng kết quả của cuộc 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 Quan sát tiếng ồn. Giả định tương tự có thể được thực hiện cho đầy đủ 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.
giả dụ ma trận có hạng phần lớn, nghiệm đại số của hệ thống có thể được mua thấy duyệt công nghệ bình phương tối thiểu. Nếu như ko, người ta có thể dùng 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 kỹ thuật 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 dị biệt chuẩn xác giữa sức mạnh của các đội.
Hồi quy Poisson không phụ thuộc vào thời kì
Theo mô phỏng này (Maher), nếu như 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 đột nhiên độc lập có tức thị λ và μ. Do vậy nên, 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.
giả thử rằng C trình bày 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 lúc chiến thắng nhà cái
Vì đã biết Xn và Yn, nên sức mạnh tấn công và phòng ngự của đội (ai, di) và lợi thế sân nhà (h) giúp tránh khả năng xảy ra các trường hợp thụ động có thể được ước tính bằng cách tối đa hóa kỳ 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 hình Poisson độc lập ko giữ được.
Dimitris Karlis và Ioannis Ntzoufras đã vun đắp mô phỏng sản xuất Skellam ko phụ thuộc vào thời kì.
ko giống như mô hình 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 gian Monte Carlo
Một mặt, các mô hình Con số đề xuất 1 vài lượng to các Nhìn vào để ước tính chính xác các thông số của nó. Và khi không 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 làng nhàng có ý nghĩa.
Mặt khác, người nào 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 cố gắng khắc phục sự đánh đổi này bằng cách gán trọng số lớn hơn cho kết quả trận đấu sắp nhất.
Rue và Salvesen đã giới thiệu một biện pháp Phân tích phụ thuộc thời gian mới bằng cách sử dụng mô hình Chuỗi Markov.
Theo mô hình, sức mạnh tiến công (a) của đội A có thể được biểu hiện bằng phương trình chuẩn của đi lại Brown, Ba, A (t), chỉ cần khoảng t1> t0.
giả tỉ rằng ba đội A, B và C đang thi đấu trong giải đấu và các cuộc đấu được diễn ra theo thứ 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 tích các thông số sẽ khó trong tình trạng này, kỹ thuật Monte Carlo được áp dụng để ước lượng các thông số của mô hình.
ứng dụng cho các môn thể thao khác
Các mô phỏng được sử dụng cho hiệp hội bóng đá có thể được dùng cho các môn thể thao khác có cộng 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 phỏng phân phối Poisson kép (giống như Maher 1982).
mô phỏng phân phối Poisson lưỡng biến sử dụng tổng quát hóa phân phối Poisson 2 biến cho phép tương quan nghịch giữa các biến tự nhiên (phân phối này được giới thiệu trong Famoye (2010).
Các phiên bản cường điệu theo trục đường chéo của hai mô phỏng trước đấy (lấy cảm hứng trong khoảng Dixon và Coles (1997) trong đấy 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 quá trình ước tính 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 nhái tưởng chống lại các nhà cái.
Lời kết
Bài viết trên đã sản xuất cho các bạn những thông báo cần phải có nhất về mô phỏng dự báo bóng đá phối hợp thống kế. Các bạn có thể ứng dụng những kiến thức này vào các trận cược của mình để có thể chiến thắng nhà cái đó,
chúc các bạn thật rộng rãi niềm vui và may mắn trên con đường sắp đến nhé!