Наука математика говорит о ставках и азарте - KushVsporte

Если объединить статистические данные спортивных соревнований с распределением Пуассона, то можно рассчитать вероятное количество мячей, которые будут забиты во время футбольной игры.На этом основании можно понять откуда берутся букмекерские ставки, а также научиться самостоятельно их рассчитывать с помощью R. Для этого он одним из первых использовал на практике распределение Пуассона. Как видим теоретико-вероятностные вычисления отлично сочетаются с реальными данными. Оказывается, количество забитых мячей в футбольном матче очень хорошо вписывается в Пуассоново распределение.На диаграмме справа подсчитаны теоретические данные модели.Диаграммы очень похожи, следовательно есть основания считать, что модель Пуассона может объяснить соотношение мячей, забитых командой в течение матча. Те, кто захаживает в букмекерские конторы, может увидеть их на табло.Вот, как выглядят некоторые ставки на игру команд английской Премьер-Лиги в ближайший понедельник.

математические прогнозы футбол

Прогнозы на футбол бесплатно и где лучше ставить?

1 — победа первой команды x — ничья 2 — победа другой команды.Достаточно мельком взглянуть на турнирную таблицу и станет понятно, почему так высоки ставки и возможный выигрыш в случае победы Сандерленда над Манчестер Юнайтед.За каждый рубль в этом случае можно заработать 15 рублей, в случае же победы команды Манчестер Юнайтед выигрыш будет всего 1.25 рублей.Попробуем теперь сами рассчитать ставки на игру Манчестер Юнайтед против Манчестер Сити, которая должна состояться 26-го февраля 2017 г.Несмотря на то, что у двух клубов названия похожи, МС играет на своем поле, а МЮ — в гостях.

математические прогнозы футбол

Математические стратегии ставок на спорт, прибыльные.

Прежде, чем воспользоваться формулой Пуассона надо рассчитать значение Вероятность того, что Манчестер Юнайтед не забьет ни одного гола составляет 34.663%, то же самое для Манчестер Сити — 10.345%, вероятность нулевого исхода встречи равна их произведению и составляет 3.586%. A [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 0.0358608180 0.0813549276 0.092282115 0.0697846579 0.0395788921 0.0179579724 [2,] 0.0379938195 0.0861939186 0.097771055 0.0739354494 0.0419330446 0.0190261126 [3,] 0.0201268459 0.0456603665 0.051793239 0.0391665649 0.0222136111 0.0100788929 [4,] 0.0071079969 0.0161254150 0.018291300 0.0138320641 0.0078449589 0.0035594618 [5,] 0.0018826951 0.0042711387 0.004844817 0.0036636988 0.0020778943 0.0009427947 [6,] 0.0003989356 0.0009050372 0.001026597 0.0007763231 0.0004402975 0.0001997744 Попробуем теперь рассчитать вероятность победы каждой из сторон, вероятность ничейного исхода и наконец определимся со ставками. Перемножаем векторы событий для МЮ и МС, и считаем сумму диагональной матрицы. Конечно, модель Пуассона довольно проста и не учитывает множество факторов и обстоятельств: новый игрок, новый тренер, статус матча, обстоятельства клуба и т. Тем не менее Elihu Feustel умудряется на ставках зарабатывать миллионы, используя математические алгоритмы.Существуют достаточно эффективные математические стратегии беспроигрышных ставок на спорт, помогающих бетторам заработать в букмекерских конторах достаточно серьезные денежные суммы.В их основе лежит статистика предыдущих игр, так как прошлые результаты могут косвенно повлиять на исход будущих матчей.Это влияние незначительно, чтобы уверенно отталкиваться от него при прогнозировании, но его достаточно для заработка на дистанции.