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庄家也在用的计算足球博彩方法:泊松分布

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泊松分布结合历史数据,可以计算足球比赛中可能的进球数。玩家将发现使用泊松分布计算足球比赛的可能赛果既简单又实用。

泊松分布解释

泊松分布是一个数学概念,将平均值换算成可变结果的概率。例如,中国每场比赛平均进1.7个球。将此信息输入泊松公式中,将显示此平均值相当于切尔西在18.3%的时间里进0球,31%的时间进1球,26.4%的时间进2球,15%的时间进3球。

如何使用泊松分布计算足球赛果

在使用泊松计算可能的赛果前,我们需要计算在比赛中各队可能的平均进球数。得出的平均值用于判断各队的“攻击”和“防守实力”,然后两相比较。

计算攻击和防守实力时,选择代表性数据范围非常重要——若太长,数据将偏离队伍目前的实力,若太短,异常值会使数据倾斜。为进行分析,我们使用各队在2013/14英超赛季参加的38场比赛的赛果。

计算攻击和防守实力

计算主场和客场平均进球数

根据上一赛季的赛果计算攻击和防守实力时,首先要决定每支球队在主场和在客场的平均进球数。

使用上一赛季的总进球数除以比赛场数进行计算:

主场赛季进球数/比赛场数(赛季内)

客场赛季进球数/比赛场数(赛季内)

2013/14赛季, 主场为598/380,客场为454/380,相当于主场每场比赛平均进1.574个球,客场每场比赛平均进1.195个球。

· 主场平均进球数:1.574

· 客场平均进球数:1.195

上述平均值之差构成球队的“攻击实力”。

我们还需要知道球队的平均输球数。这只需将上述数字互换位置就可以(因为主队进球数将等于客队输球数):

· 主场平均输球数:1.195

· 客场平均输球数:1.574

我们现在可以使用上述数字,计算2014年8月16日比赛的曼彻斯特联队和斯旺西市队的攻击和防守实力。

预测曼彻斯特联队的进球数


计算曼彻斯特联队的攻击实力:

1. 使用上一赛季主队主场进球数(曼彻斯特联队:29球)除以主场比赛场数(29/19):1.526

2. 使用此值除以赛季每场比赛平均主队进球数(1.526/1.574),得出“攻击实力”:0.970。这显示出曼彻斯特联队主场进球数比上赛季假设的“平均”英超球队低3.05%。

计算斯旺西市队的防守实力:

1. 使用上一赛季客队客场输球数除(斯旺西:28球)除以客场比赛场数(28/19):1.474。

2. 使用此值除以客队每场比赛平均输球数,得出“防守实力”:0.936。因此,这突出斯旺西输球数比“平均”英超球队低6.35%。

我们现在可以使用以下公式,计算主队可能的进球数:

曼彻斯特联队的进球数 = 曼彻斯特联队攻击 x 斯旺西队防守 x 平均进球数

在此情况下是0.970* 0.936 * 1.574,等于曼彻斯特联队进1.429球。

预测斯旺西的进球数

计算斯旺西的攻击实力:
1. 使用上一赛季客队客场进球数(斯旺西:21球)除以客场比赛场数(21/19):1.105
2. 使用此值除以赛季每场比赛平均客队进球数(1.105/1.195),得出“攻击实力”:0.925。这显示出斯旺西队客场进球数比假设的“平均”英超球队低7.53%。

计算曼彻斯特联队的防守实力:
1. 使用上一赛季主队主场输球数(曼彻斯特联队:21球)除以主场比赛场数(21/19):1.105。
2. 使用此值除以赛季每场比赛主队平均输球数(1.105/1.195),得出“防守实力”: 0.925。曼彻斯特联队主场输球数比“平均”英超球队高7.53%。

我们现在可以使用以下公式,计算客队可能的进球数:

斯旺西队的进球数 = 斯旺西队攻击 x 曼彻斯特联队防守 x 平均进球数

在此情况下是0.925* 0.925 * 1.195,等于斯旺西进1.022球。

泊松分布博彩 – 预测多个比赛结果

当然,没有比赛分数是1.429 vs. 1.022的——这只是平均数。泊松分布是法国数学家西莫恩·德尼·泊松发明的公式,允许我们使用这些数据计算各球队的各种进球结果的概率。结果如下表所示:

公式如下:P(x; μ) = (e-μ) (μx) / x,但是,我们可以使用在线工具,例如 泊松分布计算器 为我们完成大部分计算。

我们只需在随机变量(x)类别中输入不同的进球结果(0-5),在平均胜率中输入球队得分可能性(例如,斯旺西为1.022),计算器将计算该分数的机率。

曼彻斯特联队 vs. 斯旺西队的泊松分布


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此示例显示,曼彻斯特联队不得分的机率为23.95%,但是他们进1球的机率为34.23%,进2球的机率为24.46%。

另一方面,斯旺西不得分的机率为35.99%,进1球的机率为36.78% ,进2球的机率为18.79%。

希望球队进五球?曼彻斯特联队的概率为1.19%,斯旺西队为0.33%。

由于两个分数是独立的(从数学上讲),你可以看到预计的分数为1 – 1。如果将两个概率相乘,将得出1-1结果的概率—— 0.125或12.59%。

现在你知道如何计算结果了,你应该比较你的结果和博彩公司的赔率,看看他们的差距。

示例:比较平局

根据我们的模型,以上例子显示1-1平局的发生机率是12.59%。但是如何你想要投注“平局”而不是单个得分结果,该怎么做?您需要计算 所有 不同的平局比分—— 0-0、1-1、2-2、3-3、4-4、5-5等等的概率。

只需计算所有可能的平局组合的概率,然后把他们加起来。将得出发生平局的机率,无论分数是多数。

当然,实际上有无数种平局可能性(例如两队各进10球),但是5-5以上平局的机率很小,在模型中可以忽略不计。

对于曼联 – 斯西旺比赛而言,所有平局加起来的概率是0.266或26.6%。Pinnacle Sports的赔率是5.530(18.08%隐含概率)。

因此,如果上一赛季的成绩是本赛季成绩的完美指标,那么支持平局似乎更加有利,因为模型显示这种结果的发生概率要比Pinnacle Sports赔率暗示的概率高。很遗憾,实际上没有那么简单,因为纯泊松分析有某些局限。

泊松分布的局限

泊松分布是简单的预测模型,不考虑大量因素。情景因素——例如俱乐部情况、比赛状态等——和转会窗期间各队队员变更的主观评估被完全忽略。

在此情况下,这意味着曼彻斯特联队第一场英超比赛换了新教练路易斯.范加尔这个巨大的未知因素被完全忽略。

此外还忽略了关联因素:例如被广泛认可的球场情结,显示某些比赛有得高分或低分的趋势。

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