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आंकड़ों का उपयोग कैसे करें और भविष्यवाणियों के लिए इतिहास से मेल खाते
लेख वॉल्यूमेट्रिक पाठ
सांख्यिकी संभावनाओं की एक भाषा है। वह भविष्य का "अनुमान" नहीं लगाती है, लेकिन अंतर्ज्ञान से बेहतर अवसरों का आकलन करने में मदद करती है। मैचों का इतिहास डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, लेकिन इसकी गलत व्याख्या करना आसान है: छोटे नमूने, "व्यक्तिगत बैठकों का जादू", कैलेंडर प्रभाव और टीमों का आकार चित्र को विकृत करता है। नीचे एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका है कि कैसे उचित गुणांक प्राप्त करने और मूल्य खोजने के लिए आंकड़ों को इकट्ठा करना, साफ करना और लागू करना है।
1) क्या डेटा वास्तव में उपयोगी है
बेसिक कमांड मेट्रिक्स
परिणाम: जीत/ड्रॉ/हार, लक्ष्य/बिंदु अंतर।
"क्षणों की गुणवत्ता": फुटबॉल में xG/xGA, हॉकी में/के खिलाफ शॉट क्वालिटी/अपेक्षित लक्ष्य, बास्केटबॉल में आक्रामक/रक्षात्मक रेटिंग।
टेम्पो/शैली: कब्जा, हमलों की गति, संक्रमणकालीन चरण, दबाव, 3PA/pace (एनबीए)।
मानक प्रावधान, कोने, दंड (फुटबॉल): अक्सर स्कोरिंग अवसरों का एक कम करके आंका गया स्रोत।
व्यक्तिगत कारक
रोस्टर: चोट, निलंबन, रोटेशन, मिनट की सीमा, नेताओं की वापसी।
सिनर्जी और भूमिकाएं: कौन क्षण बनाता है, जो धर्मान्तरित करता है, जो सुरक्षा खींचता है।
संदर्भ
घर/दूर, उड़ानें, कैलेंडर घनत्व (एनबीए में बैक-टू-बैक, फुटबॉल में 7 दिनों में 3 गेम)।
मौसम/सतह/ऊंचाई (हवा और बारिश टेम्पो और सटीकता को कम करती है)।
रेफरी/रेफरी (सीटी शैली बेईमानी और दंड को प्रभावित करती है)।- प्रेरणा/टूर्नामेंट की स्थिति (लेकिन संख्या के बिना "कथा" से सावधान रहें)।
2) आमने-सामने की बैठकों का इतिहास: जब यह मायने रखता है और जब यह एक जाल है
उपयोगी यदि:- शैलियाँ "मेल नहीं खाती हैं": टीम ए उच्च दबाव के खिलाफ अलग हो जाती है, और प्रतिद्वंद्वी बी पीपीडीए में नेताओं में से एक है।
- स्थिर कोच और दस्ते के मूल, रणनीति थोड़ी बदल गई, मैच हाल ही में (≤ 12-18 महीने) थे।
- दोहराए जाने योग्य पैटर्न हैं (उदाहरण के लिए, एक प्रतिद्वंद्वी के लिए मानकों की एक उच्च मात्रा व्यवस्थित रूप से एक विशिष्ट रक्षा के खिलाफ xG बनाती है)।
- प्राचीन मैच और अन्य कोच/लाइनअप = कचरा।
- छोटे नमूने: 2-4 खेल शोर हैं।
- मीट्रिक पुष्टि के बिना "डर्बी मनोविज्ञान"।
अभ्यास: यदि हेड-टू-हेड ताजा डेटा (फॉर्म, एक्सजी ट्रेंड, रचनाएं) का विरोध करता है - ताजा पर भरोसा करें, प्रक्रिया मैट्रिक्स, पुराने परिणाम नहीं।
3) लंबे समय तक और ताजा डेटा का वजन कैसे करें
स्लाइडिंग विंडो: पिछले 10-15 मैचों को फॉर्म बेस के रूप में लें।
घटते वजन: हाल के खेल - अधिक वजन (उदाहरण के लिए, 1। 0 → 0. 9 → 0. 8…).
अजास्ट प्रतिद्वंद्वी: विरोधियों के बल पर आंकड़े समायोजित करें (शीर्ष 5 के खिलाफ और बाहरी लोगों के खिलाफ खेल औसतन "जैसा" नहीं हो सकता है)।
4) पावर रेटिंग (एलो/बेंचमार्क)
विचार: प्रत्येक टीम को एक रेटिंग दी जाती है; मैच के बाद, यह बढ़ जाता है/गिरता है, परिणाम के आश्चर्य और मैच के महत्व को ध्यान में रखते हुए।
पेशेवरों: बहुमुखी प्रतिभा, कुछ मापदंड, एक अच्छी आधारभूत रेखा देता है।
आवेदन कैसे करें:1. समाप्त एलो का निर्माण/उपयोग करें।
2. घरेलू कारक के लिए समायोजित करें (अक्सर फुटबॉल में ≈ + 0। 20–0. मॉडल में 30 लक्ष्य; बास्केटबॉल में - बिंदुओं में एक अलग ऑफसेट)।
3. रेटिंग अंतर का अनुवाद करें - रसद फ़ंक्शन के माध्यम से जीतने की संभावना।
4. बाजार से जांचें: जहां आपकी संभावना> निहित संभावित मूल्य है।
5) सरल संभाव्य मॉडल: फुटबॉल के लिए एक उदाहरण (पॉइसन)
कार्य: सटीक स्कोर और परिणामों की संभावनाओं का आकलन करें।
चरण:1. टीमों के अपेक्षित लक्ष्यों (łlambda _ A) और (łlambda _ B) (उदा। रक्षात्मक/आक्रामक ताकत और घरेलू कारक के लिए समायोजित xG से)।
2. प्रमुख वितरण की स्वतंत्रता (सरलीकरण, लेकिन शुरू करने के लिए काम करना) मान लें।
3. एक टीम स्कोरिंग (के) गोल की संभावना:- (P (K = k) = e {- lambda}· frac {lambda ^ k} {k!})।
- 4. "P1/X/P2," योग, और सटीक मायने रखने की संभावनाओं को प्राप्त करने के लिए वितरण को समाप्त करें।
- चलो (łlambda _ A = 1 {,} 55), (łlambda _ B = 1 {,} 10).
- (P_A (0) = ई ^ {-1। 55} लगभग 0 {,} 212), (P_A (1) लगभग 0 {,} 329), (P_A (2) लगभग 0 {,} 255)।
- (P_B (0) = ई ^ {-1। 10} लगभग 0 {,} 333), (P_B (1) लगभग 0 {,} 366), (P_B (2) लगभग 0 {,} 201)।
- तह (सभी k पर गुणा और संक्षेप) करके, हमें परिणामों और योग की संभावनाएं प्राप्त होती हैं (उदाहरण के लिए, (P (× Text {TB} 2 {,} 5)) - सभी जोड़े का योग (k_A+k_B\ge3))।
- "0-0" और ड्रॉ (गोल किए गए लक्ष्यों का सहसंबंध शुद्ध पॉइसन में ड्रॉ की आवृत्ति को कम करता है - आप एक ड्रॉ कारक पेश कर सकते हैं)।
- लाल कार्ड, देर से लक्ष्य, मैचअप शैली (गति और मानक वितरण को प्रभावित करते हैं)।
6) "गणना योग्य" के बजाय "प्रक्रिया" मूल्यांकन का निर्माण
क्यों "xG स्कोर से बेहतर है": स्कोर एक असतत कुल है, xG क्षणों की गुणवत्ता का योग है। टीम "उत्पन्न" 2 कर सकती है। 0 xG और स्कोरिंग नहीं "बुरा रूप" नहीं है, बल्कि फैलाव है।
दृष्टिकोण:- घटते वजन के साथ ट्रेंड के खिलाफ − XG के लिए एक्सजी का निर्माण करें।
- विरोधी की शक्ति के लिए समायोजित करो।
- बाजार में ओवरबॉट/ओवरसोल्ड टीमों की पहचान करने के लिए एक कच्चे स्कोर के साथ मैच।
7) डेटा से शर्त तक: एक चरण-दर-चरण ढांचा
1. संग्रह और सफाई
पिछले 10-15 गेम + सीजन औसत।
लाइनअप, चोट, रेफरी, मौसम, कैलेंडर।- स्पष्ट आउटलेयर्स को हटा दें (60 मिनट के अल्पसंख्यक में खेलना, आदि) या उन्हें चिह्नित करें।
2. शक्ति मूल्यांकन
एलो/पावर रेटिंग + होम फैक्टर।- अजास्ट प्रतिद्वंद्वी के साथ xG ट्रेंड (या खेल के लिए समान मैट्रिक्स)।
3. मिलान मॉडल
फुटबॉल के लिए: (łlambda _ A, łlambda _ B) → Poisson; बास्केटबॉल के लिए - टेम्पो + eFG% + ORB/TO अंक पूर्वानुमान; टेनिस के लिए - ड्रा/गेम/सेट प्रायिकता मॉडल।
10-50 हजार मोंटे कार्लो पुनरावृत्तियों (यदि आप कर सकते हैं) का अनुकरण करें और परिणामों/योग/बाधाओं का वितरण प्राप्त करें।
4. पंक्ति के साथ तुलना
गुणांक → अंतर्निहित संभावना (p_\text{imp}=1/k)।
यदि (p_\text{vasha}> p_\text{imp}) मूल्य के लिए उम्मीदवार हैं।
किनारे के आकार का अनुमान लगाएं: (× text {edge} = p_\text{vasha} - p_\text{imp})।
5. शर्त का आकार और जोखिम
एक शुरुआती के लिए: फ्लैट दर 0। 5-1. 5% बैंक।
अर्ध-केली, अगर संभावनाओं के अंशांकन में विश्वास है।
6. लेखा और सत्यापन
जर्नल: तिथि, बाजार, प्रतिलिपि, (p_\text{vasha}), राशि, परिणाम, टिप्पणी।
साप्ताहिक: संभावना अंशांकन (10% बाल्टी: 60% के स्कोर वाली दरों से ≈60%) जाना चाहिए।
A/B परीक्षण: xG मॉडल पर "खाते" बनाम "पर दांव के परिणामों की तुलना करें।
8) गुणात्मक कारक जो संख्या बदलते हैं
मैच-अप और शैली। धीमी गति से फुलबैक, कमजोर चाप रक्षा के खिलाफ पिक-एंड-रोल के खिलाफ तेजी से फ्लैंक्स, एक टीम जो प्रतिद्वंद्वी को बहुत कुछ देती है।
ओवररेटेड "जीत की श्रृंखला। "अक्सर यह कैलेंडर + भाग्य (पीडीओ/रूपांतरण/बचत) है। प्रक्रिया मैट्रिक्स के माध्यम से मजबूती का परीक्
रोटेशन और थकान। बैक-टू-बैक और लंबी यात्राएं हमले की दक्षता और रक्षात्मक तीव्रता को कम करती हैं।
9) मिनी चेकलिस्ट
मैच से पहले
- लाइनअप और नेता की स्थिति अद्यतन
- स्पष्ट घर कारक, मौसम/कवरेज/रेफरी
- पुनर्गणना (łlambda )/रेटिंग/संभावनाएँ
- सट्टेबाज की लाइन और मार्जिन के साथ तुलना
- एक व्याख्यात्मक मूल्य है (बाजार गलत क्यों है?)
मैच के बाद
- अद्यतन लॉग (ref, (p), परिणाम, xG/प्रक्रिया)
- विचलन के कारण दर्ज किए गए (15 वीं, लाल, दंड, "कचरा समय" पर चोट)
- कैलिब्रेशन: क्या मेरा - वास्तव में% जाता है?
10) बार-बार गलतियाँ और उनसे कैसे बचें
हेड-टू-हेड रिट्रेनिंग। समाधान: H2H वजन सीमा और सीमाओं की क़ानून।
मार्जिन और बाजार की अनदेखी। समाधान: हमेशा गिनती (p_\text{imp}) और बढ़ त की तलाश करें, न कि "विजेता की भविष्यवाणी करें।"
छोटा नमूना। समाधान: मौसमी औसत + घटते वजन का समर्थन करना।
कोई सत्यापन नहीं। समाधान: अंशांकन वक्र, बैकटेस्ट, लॉग।
आंकड़े और इतिहास का मिलान तब करते हैं जब आप: (1) प्रक्रिया मेट्रिक्स (xG, गुणवत्ता रेटिंग) पर भरोसा करते हैं, (2) संदर्भ (घर/दूर, कैलेंडर, रेफरी, मौसम) के लिए डेटा समायोजित करते हैं। फिर "मैच इतिहास" मिथकों का एक सेट होना बंद हो जाता है और एक वास्तविक मूल्य खोजने के लिए एक उपकरण में बदल जाता है।