Ինչպես օգտագործել վիճակագրությունը և պատմությունը կանխատեսումների համար

Հոդվածի ծավալուն տեքստը

Վիճակագրությունը հավանականության լեզուն է։ Այն չի «գուշակում» ապագան, բայց օգնում է գնահատել հավանականությունը ավելի լավ, քան ինտուիցիան։ Մրցույթի պատմությունը տվյալների կարևոր մասն է, բայց այն հեշտ է սխալ մեկնաբանել 'փոքր նմուշներ, «անձնական հանդիպումների մոգություն», օրացույցի էֆեկտը և հրամանների ձևը աղավաղում են պատկերը։ Ներքևում գործնական առաջնորդություն է, ինչպես հավաքել, մաքրել և օգտագործել վիճակագրությունը այնպես, որ ստանանք հիմնավորված գործակիցներ և գտնեք վալուային։

1) Ո՞ ր տվյալները իսկապես օգտակար են

Հիմնական թիմային մետրերը

Արդյունքները 'հաղթանակներ/ոչ-ոքի/պարտություն, գնդակների/ակնոցների տարբերությունը։

«Պահերի որակը»: xG/xGA ֆուտբոլ, Shot Quality/Expected Goals for/against հոքեում, Dive/Live Rating-ում։
Տեմպը/ոճը ', հարձակման տեմպը, անցումային փուլերը, ճնշումը, 3PA/pace (NBA)։
Ռուսական դիրքերը, անկյունները, տուգանքները (ֆուտբոլ), հաճախ թերագնահատված գոլային հնարավորությունների աղբյուրը։

Անհատական գործոններ

Կազմը 'վնասվածքներ, որակազրկում, լիմիտացիա, առաջնորդների վերադարձը։

Սիներգիա և դերեր. Ո՞ վ է ստեղծում պահեր, ովքեր փոխակերպում են, թե ով է պաշտպանում։

Համատեքստը

Տուն/մեկնումը, թռիչքները, օրացույցի խտությունը (back-to-back NBA, 3 խաղեր 7 օրվա ընթացքում ֆուտբոլ)։

Եղանակը/ծածկույթը/բարձրությունը ծովի մակարդակի վրա (քամին և անձրևը նվազեցնում են տեմպը և ճշգրտությունը)։

Դատավորները/մրցավարները (սուլիչի ոճը ազդում է ֆոլների և տուգանայինի վրա)։

Մոտիվացիա/ընտրական դիրք (բայց զգուշացեք «նարրատիվայից» առանց թվերի)։

2) Բոլոր հանդիպումների պատմությունը. Երբ այն կարևոր է, իսկ երբ թակարդը թակարդն է, թակարդն է։

Օգտակար է, եթե

Սթիլին «չի համընկնում», A թիմը է բարձր ճնշման դեմ, իսկ մրցակիցը B-ն PDA-ի առաջնորդներից մեկն է։

Կայուն մարզիչները և կազմի միջուկը, մարտավարությունը քիչ փոխվեց, խաղերը վերջերս էին (12-18 ամիս)։
Կան կրկնվող փամփուշտներ (օրինակ, մրցակցի ստանդարտների բարձր ծավալը համակարգված ստեղծում է xG-ը կոնկրետ պաշտպանության դեմ)։

Թակարդները

Հին խաղերը և այլ ուսուցիչներ/կազմեր = աղբը։

Փոքր նմուշներ ՝ 2-4 խաղեր աղմուկ են։
«Դերբիի հոգեբանությունը» առանց մետրերի հաստատման։

Եթե head-to-head-ն հակասում է թարմ տվյալներին (ձև, xG-tendam, կոմպոզիցիաներ) - վստահեք թարմ, պրոցեսորային մետրերին, ոչ թե հին արդյունքներին։

3) Ինչպես կշռել վաղեմի և թարմ տվյալները

Սայթաքող պատուհան 'վերցրեք վերջին 10-15 կոմպոզիցիաները որպես ձևի հիմքը։

Սպանում են քաշը 'վերջերս խաղալը ավելի մեծ քաշ է (օրինակ ՝ 1։ 0 → 0. 9 → 0. 8…).

Հակառակորդ-աջաստը 'շտկեք վիճակագրությունը մրցակիցների ուժի մասին (խաղերը առաջին 5-ի դեմ և այլախոհների դեմ դուք չեք կարող կրճատել «ինչպես կա»)։

4) Ուժի վարկանիշները (Elo/ուղեցույցներ)

Գաղափարն այն է, որ յուրաքանչյուր թիմ տալիս է վարկանիշը։ խաղից հետո այն բարձրանում է/նվազում է 'հաշվի առնելով արդյունքի և խաղի կարևորությունը։

Պլյուսներ ՝ համընդհանուր, քիչ, լավ է տալիս հիմնական «գիծը»։

Ինչպես օգտագործել

1. Կառուցեք/օգտագործեք պատրաստի Elo։

2. Շտկեք տան գործոնի վրա (ֆուտբոլ հաճախ նշվում է + 0։ 20–0. 30 գոլ մոդելներում; Ֆուտբոլ - ակնոցներում առանձին կոմպոզիցիա)։

3. Փոխանցեք վարկանիշների տարբերությունը տրամաբանական ֆունկցիայի միջոցով հաղթանակի հավանականությունը։

4. Միացրեք շուկային, որտեղ ձեր հավանականությունը> իմպլիցիտիկ է 'պոտենցիալ value։

5) Պարզ հավանական մոդել 'օրինակ ֆուտբոլի համար (Պուասսոն)

Խնդիրն այն է, որ գնահատել ճշգրիտ հաշվարկների և արդյունքների շանսերը։

Քայլերը

1. Գնահատեք թիմերի սպասվող գոլերը (clambda _ A) և (lambda _ B) (օրինակ, xG-ից, որոնք պատրաստված են պաշտպանության/հարձակման ուժով և տան գործոնով)։

2. Առաջարկեք գոլերի բաշխման անկախությունը (պարզեցումը, բայց աշխատողները սկսելու համար)։

3. Հավանականությունը, որ թիմը կհաղթի (k) գոլերը

(P(K=k) = e^{-\lambda}\frac{\lambda^k}{k!}).

4. Նվազեցրեք բաշխումները, որպեսզի ստանաք «P1/X/P2» հավանականությունը, տոտալները և ճշգրիտ հաշիվները։

Մինի-օրինակ (պարզեցված)

Թույլ տվեք (clambda _ A = 1 +, codice 55), (/lambda _ B = 1 +, sex 10)։
Ապա

(P_A(0)=e^{-1. 55}\approx 0{,}212), (P_A(1)\approx 0{,}329), (P_A(2)\approx 0{,}255).

(P_B(0)=e^{-1. 10}\approx 0{,}333), (P_B(1)\approx 0{,}366), (P_B(2)\approx 0{,}201).

Միացնելով (բազմապատկելով և միաձուլելով բոլոր k), մենք ստանում ենք թերությունների և տոտալների հավանականությունը (օրինակ, (PP (sport.com + TB + 2 +, + 5) - բոլոր զույգերի գումարը (K _ A + K + B + ge3)։

💡 Գործնականում օգտագործեք աղյուսակը մինչև 5-6 գլուխ, այն ծածկում է դեպքերի 99 տոկոսը։

Կարևոր է 'ավելացրեք ստալինի։

«0-0» և ոչ-ոքի (խփած գոլերի հարաբերակցությունը նվազեցնում է ոչ-ոքի հաճախականությունը մաքուր Պուասոնում, դուք կարող եք ներկայացնել ոչ-ոքի գործոնը)։

Կարմիր քարտերը, ուշ գոլերը, մատրչի ոճը (տեմպը և ստանդարտները ազդում են բաշխման վրա)։

6) "Պրոցեսային" գնահատման կառուցումը "հաշվարկի" փոխարեն "։

Ինչու՞ «xG-ն ավելի լավ է հաշվել», հաշիվը դիսկրետ արդյունք է, xG-ը պահերի որակի գումարն է։ Թիմը կարող էր «հագնվել» 2։ 0 xG և ոչ թե մոռանալ, ոչ թե «վատ ձև» է, այլ ցրումը։

Մոտեցում

Կառուցեք xG դիֆերենցիալ տենդենցը (xG for noxG Against) 'սպեցնող քաշով։

Ուղղեք մրցակցի ուժի վրա (Adjat)։
Համեմատեք «հում» հաշվարկի հետ, որպեսզի հայտնաբերեք թիմի գերբնակվածությունը/փոխկապակցվածությունը շուկայի հետ։

7) Տվյալներից մինչև դրույքաչափը 'շրջադարձային շրջանակ

1. Հավաքում և մաքրում

Վերջին 10-15 խաղերը + սեզոնային միջին։

Կազմերը, վնասվածքները, դատավորը, եղանակը, օրացույցը։

Ակնհայտ արտանետումները (60 րոպե և այլն) կամ նշեք դրանք։

2. Ուժի գնահատում

Elo/WindRating + տնային գործոնը։

XG տենդենցը (կամ նմանատիպ նետերը սպորտի տեսակների համար) հակառակորդ-աջաստից։

3. Խաղի մոդել

Ֆուտբոլի համար: (clambda _ A, plambda _ B) wwww.Puasson; Ֆուտբոլ համար + eFG% + ORB/TO տեմպը ակնոցների կանխատեսումն է։ թենիսի համար 'հավանականության մոդել/գեյմա/սեթ։

Համարձակեք 10-50 հազար Մոնտե Կարլո Iterations (եթե գիտեք) և կստանաք/տոտալների/ֆորի բաշխումը։

4. Համեմատություն գծի հետ

Ստանդարտ իմպլիցիտիկ հավանականություն (p _ 108 + imp = 1/k)։

Եթե (p _ 108 + ձեր +> p _ 108 + imp =) - value թեկնածուներ։

Գնահատեք edge-ի չափսը: (codice _ edge _ = p = pp.m.com + ձեր + - p _/com + imp =)։

5. Տոկոսադրույքի չափը և ռիսկը

Նորեկ 'բանկի 0,5-1,5 տոկոսը։

Փոլ Քելին, եթե համոզված եք հավանականության տրամաբանության մեջ։

6. Ուսուցում և վալիդացիա

Ամսագիրը 'ամսաթիվը, շուկան, կոոֆը, (P _ 0.8 +), գումարը, արդյունքը, մեկնաբանությունը։

Ամեն շաբաթ, հավանականության տրամաչափը (տանկերը 10 տոկոսով, 60 տոկոսը գնահատելով, պետք է մտնի 3660 տոկոսը)։

A/B թեստ 'համեմատեք մրցույթի արդյունքները "ըստ" xG մոդելների "։

8) Բարձրորակ գործոններ, որոնք փոխում են թվերը

Խաղը-ափ և ոճը։ Արագ նետաձիգները դանդաղ ֆուլբեկների դեմ, «պիկ-ն-ռոլ» դեմ կամարի թույլ պաշտպանության դեմ, թիմը, որը տալիս է շատ 3PA մրցակից։

Վերագնահատված «կոմպոզիցիաների շարքը»։ Հաճախ սա + բախտն է (PDO/կոնվերսիա/սեյվա)։ Ստուգեք դիմադրությունը պրոցեսային չափումների միջոցով։

Հոգնածություն և հոգնածություն։ Back-to-back և հեռավոր ճանապարհորդությունները նվազեցնում են հարձակման արդյունավետությունը և պաշտպանիչ ինտենսիվը։

9) Մինի չեկ թերթերը

Խաղից առաջ

Նորարարված կոմպոզիցիաները և առաջնորդների կարգավիճակը
Պարզվում է տան գործոնը, եղանակը/ծածկումը/դատավորը։
Վերահաշվարկված (clambda )/գնահատականներ/հավանականություն/
Համեմատություն բուքմեյքերի գծի և մարջայի հետ
Կա բացատրական value (ինչու շուկան սխալ է)։

Խաղից հետո

Նորարարված ամսագիր (կոֆ, (p), արդյունք, xG/գործընթաց)
Խախտումների պատճառները (վնասվածքներ 15-րդ, կարմիր, տուգանային, «աղբի ժամանակը»)
Տրամաչափություն: Իմ 55 տոկոսը իրականում մտնում է 2455%։

10) Հաճախակի սխալներ և ինչպես խուսափել դրանցից

Փոխակերպումը head-to-head-ի վրա։ Լուծումը 'H2H քաշի սահմանը և երկարության ժամկետը։

Մարջի և շուկայի անտեսումը։ Լուծումը 'միշտ համարեք (P _ 108 + imp) և փնտրեք edge, ոչ թե «կանխատեսեք հաղթողին»։

Փոքր ընտրություն։ Լուծումը 'աջակցող սեզոնային միջին + սպանում է քաշը։

Առանց վալիդացիայի։ Լուծումը 'տրամաչափական կորեր, backtest, ամսագիր։

Մրցույթի վիճակագրությունն ու պատմությունը աշխատում են, երբ դուք '(1), ապավինում եք պրոցեսորային մետրերին (xG, որակի վարկանիշներ), (2) ուղղում եք տվյալները համատեքստում (տուն/ելքը, օրացույցը, դատավորը, եղանակը), (3) վերածում եք կանխատեսումը հավանականության, ապա համեմատում եք դրանք գծի և մարժայի հետ, և (4) կարգապահորեն վերահսկում եք պարբերագիրը։ Այդ ժամանակ «մրցույթի պատմությունը» դադարում է լինել առասպելների մի շարք և վերածվում է իրական value որոնման գործիքի։