Методы статистического анализа для прогноза ставок на спорт
Продолжаем серию статей, рассказывающих о принципах автоматизированного прогнозирования. Сегодня речь пойдет в большей степени о теории — о методах статанализа. Попытались написать о сравнительно сложной теме простым языком.
Методы статистического анализа основаны на исследовании различных статистических данных, то есть совокупности каких-либо объектов (ситуаций, случаев) и присущих им характеристик. Для спорта объектами статистики будут отдельные игроки, спортивные соревнования, ставки. А их переменные характеристики – это отдельные качества, которые могут меняться в зависимости от времени или рода объекта. Исследуя объекты и присущие им особенности можно выделить закономерности, позволяющие с некоторой точностью предсказать поведение этих объектов в будущем. Поэтому методы статистики играют важную роль в определении выигрышных ставок на спортивные события. Анализ статистических данных в спорте строится на изучении турнирных таблиц, предыдущих результатов игроков/команд, существующих прогнозов, сделанных ставок и т.д.
Какие методы статистического анализа можно использовать для прогноза ставок?
Самые простейшие методики анализа могут использовать даже новички, например, провести элементарную оценку результатов предыдущих матчей. Так, если команда А в 90% случаев побеждала команду В, то велика вероятность, что она победит ее и в следующем состязании. Но не всегда получится сделать работающий прогноз без анализа большого количества разнородных данных.
Статистические связи на практике намного сложнее: изменение всего одного фактора в настоящем времени иногда влечет изменение целого ряда других факторов. В ставках на спорт наиболее часто используются методы математической статистики, которые являются наиболее точными и позволяют учесть несколько параметров. Обычно для расчетов используют различные сервисы или компьютерные программы. Точность математического анализа зависит от широты выборки – чем больше данных доступно для анализа (например, большее число матчей или ставок), тем точнее будет прогноз.
В прогнозировании ставок на спорт полностью или частично заимствованы следующие методы математической статистики:
- Корреляционный – выявление связи между различными данными. Позволяет рассчитать коэффициент корреляции – количественный показатель связи между двумя (и более) событиями/факторами. Если он больше 1, значит, факты взаимосвязаны.
- Регрессионный – зависимость одних факторов от других рассчитывается в виде функции, с ее помощью и осуществляется прогнозирование.
- Дисперсионный – исследование значимости различий средних значений для выявления зависимостей. Проще говоря, изучение влияния независимых переменных (данных, на которые невозможно повлиять) на зависимую переменную (величину ставки).
- Факторный – выявление различных взаимосвязей между большим количеством исходных данных и закономерностей (факторов), позволяющих выделить среди них важные
- Существуют и другие методики математического анализа. Математическая статистика достаточно верна, так как оперирует точными цифрами, хотя и не учитывает нефиксированные, субъективные показатели (например, усталость игрока после серии матчей и т.д.).
Методы математической статистики на практике
Алгоритм получения математического прогноза можно представить в следующей упрощенной форме: сначала отбирается анализ показателей, которые влияют на рейтинг команды/игрока или выигрышность ставки, затем они анализируются по важности и степени влияния. На основании анализа формируется математическая модель, оценивается ее точность и наличие погрешностей в вычислении. В итоге можно сделать выводы об исходе спортивного события и удачности ставок.
В качестве примеров применения математической статистики на практике можно привести следующие расчеты:
- Математическое ожидание – вычисление среднего вероятного выигрыша или проигрыша. Эту вероятность рассчитывают с помощью анализа одинаковых ставок на аналогичные спортивные события. МО считается по следующий формуле: перемножаем возможный выигрыш на его вероятность и отнимаем от полученной суммы возможный проигрыш (сумму ставки), умноженный на его вероятность. Здесь важно делать ставки только в том случае, если размер МО превышает нулевое значение.
- Стратегии предсказуемости – для выявления наиболее выгодной ставки используется предполагаемый счет матча, полученный после анализа данных статистики.
- Подсчет дисперсии – расчет отклонения от математического ожидания. Дисперсия может быть связана с малым количеством данных – чем меньше выборка, тем выше вероятность отклонения от истинного значения мат. ожидания. А значит, больше риск ошибки и проигрыша.
