Forum Posts

Ngân Kim
May 25, 2022
In Education Forum
dự đoán hay Tìm hiểu bóng đá qua Con số (Statistical association football predictions) là một biện pháp được dùng trong cá cược thể thao để dự đoán kết quả của các trận chiến bóng đá bằng các phương tiện Con số. tróc nã cập vào W88 để Đánh giá thêm rộng rãi thông tin khác từ trang tip bóng đá chúng tôi mục tiêu của dự báo Con số về kết quả cuộc chiến là làm tốt hơn dự báo của các nhà cái. Công nghệ Báo cáo được sử dụng phổ quát nhất để dự đoán là xếp hạng. Hệ thống xếp hạng bóng đá ấn định thứ hạng cho mỗi đội dựa trên kết quả cuộc đấu trong quá khứ của họ, để thứ hạng cao nhất được chỉ định cho đội mạnh nhất. Kết quả của trận chiến có thể được dự đoán bằng cách so sánh cấp bậc của các đối thủ. Hiện nay, có rất nhiều hệ thống xếp hạng bóng đá, thí dụ như 1 vài hệ thống được biết đến phổ quát là bảng xếp hạng toàn cầu FIFA hoặc Elo. Có ba điểm yếu chính đối với dự báo trận chiến bóng đá dựa trên hệ thống xếp hạng: Thứ hạng được giao cho các đội không phân biệt sức mạnh tấn công và phòng ngự của họ. Thứ hạng là điểm làng nhàng tích lũy không tính đến sự đổi thay kỹ năng của các đội bóng đá. mục đích chính của hệ thống xếp hạng chẳng hề là dự báo kết quả của các trận bóng đá mà là để phân loại các đội theo sức mạnh làng nhàng của họ. Không chỉ vậy, còn một cách khác để dự đoán bóng đá là hệ thống Nhận định. Khi mà xếp hạng chỉ nói tới thứ tự đội, hệ thống xếp hạng chỉ định cho mỗi đội một chỉ số sức mạnh được chia theo tỷ lệ liên tục. Để truy nã cập w88 nhanh nhất hãy truy hỏi cập >>>link mới vào w88 2022 Hơn nữa, Tìm hiểu có thể được dùng không chỉ cho một đội mà còn cho sức mạnh tấn công và phòng vệ, lợi thế sân nhà hoặc thậm chí là kỹ năng của mỗi cầu thủ trong đội. Các ấn phẩm về mô hình Con số cho dự đoán bóng đá khởi đầu xuất hiện trong khoảng những năm 90. Kèo tuyệt ổn - Kiếm Tiền Oách - Châu Á Nhưng mô hình Việc ban đầu được đề nghị sớm hơn phổ biến bởi Moroney (người đã xuất bản phân tích Thống kê Việc ban đầu của mình về kết quả cuộc đấu bóng đá vào năm 1956). Theo phân tách của Moroney, cả sản xuất Poisson và âm cung cấp nhị thức phân phối những dự đoán thích hợp với kết quả của các trò chơi bóng đá. Chuỗi chuyền bóng giữa các cầu thủ trong các cuộc đấu bóng đá đã được Reep và Benjamin phân tích thành công bằng cách dùng phân phối nhị thức âm vào năm 1968. Họ đã cải tiến công nghệ này vào năm 1971. Năm 1974, Hill chỉ ra rằng kết quả trận bóng đá ở một chừng độ nào ấy có thể dự báo được và không chỉ đơn giản là vấn đề may rủi. mô hình Việc ban đầu dự đoán kết quả của các cuộc đấu bóng đá giữa các đội có kỹ năng không giống nhau được Michael Maher yêu cầu vào năm 1982. Theo mô hình của ông, các bàn thắng mà đối thủ ghi được trong trận đấu được rút ra trong khoảng sản xuất Poisson. Xem thêm >>>đăng ký w88 để biết cách đăng ký nhà cái Các tham số của mô phỏng được xác định bởi sự khác biệt giữa kĩ năng tiến công và phòng ngự, được điều chỉnh bởi yếu tố lợi thế sân nhà. Các công nghệ mô hình hóa nhân tố lợi thế sân nhà được Caurneya và Carron tóm lược trong một bài báo vào năm 1992. Năm 1999, Knorr-Held đã phân tích về “Sự phụ thuộc vào thời gian của sức mạnh của đội”. Ông dùng ước lượng đệ quy Bayes để Đánh giá các đội bóng: phương pháp này thực tại hơn so với việc dự đoán bóng đá dựa trên số liệu Con số nhàng nhàng. Các kỹ thuật dự báo bóng đá toàn bộ các công nghệ dự đoán có thể được phân loại theo các hình thức giải đấu khác nhau, sự phụ thuộc vào thời gian và thuật toán hồi quy. Các kỹ thuật dự đoán bóng đá được phỏng đoán có sự khác nhau giữa giải đấu Round-robin và giải đấu Knockout. Diego Kuonen đã từng tổng hợp trong một bài báo về các phương pháp thi đấu Knockout. Xem thêm >>>nạp tiền w88 để biết cách nạp tiền vào nhà cái Dưới đây là công nghệ dự đoán trong các giải đấu Round-robin: TILS (Time Independent Least Squares Rating): sử dụng thuật toán hồi quy là hồi quy bình phương tuyến tính nhỏ nhất TIPR (Time Independent Poisson Regression): dùng thuật toán hồi quy dựa trên khả năng tối đa. TISR ( Time Independent Skellam Regression): định nghĩa như vậy như TIPR TDPR (Time Independent Skellam Regression): Nội dung giống với TIPR và TISR, nhưng đặc trưng, riêng TDPR thời kì phụ thuộc là hệ số bán phá giá theo thời gian TDMC (Time-Dependent Markov Chain) thời gian phụ thuộc dựa trên mô phỏng chuỗi Markov. thoi gian phu thuoc dua tren mo hinh chuoi markov phương pháp này có ý định chỉ định cho mỗi đội trong giải đấu một trị giá xếp hạng được chia tỷ lệ liên tiếp, để đội mạnh nhất sẽ có điểm xếp hạng cao nhất. công nghệ dựa trên giả định rằng xếp hạng được ấn định cho các đội đối thủ tỷ lệ thuận với kết quả của mỗi cuộc đấu. giả sử rằng các đội A, B, C và D đang thi đấu trong một giải đấu và kết quả cuộc chiến như sau: cuộc chiến # Đội nhà Điểm Đội khách Y 1 A 3-1 B Y1 = 3-1 hai C 2-1 D Y2 = 2-1 3 D 1-4 B Y3 + 1-4 4 A 3-1 D Y4 = 3-1 5 B 2-0 C Y5 = 2-0 mặc dù xếp hạng rA, rB, rC và rD của các đội A, B, C và D tương ứng là ko xác định, nhưng có thể giả định rằng kết quả của trận đấu số 1 tỉ lệ thuận với sự dị biệt giữa thứ hạng của các đội A và B: y1 = rA – rB + ε1. Theo cách này, y1 tương ứng với sự khác biệt về điểm số và ε1 là sự Nhìn vào tiếng ồn. Giả định tương tự có thể được thực hiện cho hầu hết các trận chiến trong giải đấu: y1 = rA – rB + ε1 y2 = rC – rD + ε2 y5 = rB – rC + ε5 Bằng cách đưa vào ma trận tuyển lựa X, các phương trình trên có thể được viết lại ở dạng nhỏ gọn: Y = Xr + e Các mục của ma trận lựa chọn có thể là 1, 0 hoặc -1, với 1 tương ứng với đội chủ nhà và -1 tương ứng với đội khách. giả dụ ma trận có hạng đầy đủ, nghiệm đại số của hệ thống có thể được tìm thấy duyệt phương pháp bình phương tối thiểu. Nếu như không, người ta có thể sử dụng nghịch đảo Moore – Penrose. Các thông số xếp hạng cuối cùng là r = [1.625, 0.75, −0.875, −1.5]T Trong tình trạng này, đội mạnh nhất có xếp hạng cao nhất. Ưu điểm của phương pháp xếp hạng này so với các hệ thống xếp hạng tiêu chuẩn là các Báo cáo được chia theo tỷ lệ liên tiếp giúp xác định sự khác biệt chuẩn xác giữa sức mạnh của các đội. Hồi quy Poisson không phụ thuộc vào thời gian Theo mô hình này (Maher), nếu Xi, j và Yi, j là các bàn thắng được ghi trong trận đấu mà đội i đấu với đội j. Xi và Yi, j là các biến khi không độc lập có tức thị λ và μ. Như thế nên, xác suất chung của việc đội nhà ghi được x bàn và đội khách ghi được y bàn là tích của 2 xác suất độc lập. giả thử rằng C diễn tả số đội tham gia trong một mùa giải và N là số trận chiến đã chơi cho tới thời điểm hiện tại, sức mạnh của đội có thể được ước lượng bằng cách tối thiểu hóa hàm log-khả năng âm đối với λ và μ. Xem thêm >>>rút tiền w88 để biết cách rút tiền về account sau lúc thắng lợi nhà cái Vì đã biết Xn và Yn, nên sức mạnh tấn công và phòng vệ của đội (ai, di) và lợi thế sân nhà (h) giúp tránh khả năng xảy ra các tình trạng bị động có thể được ước lượng bằng cách tối đa hóa hy vọng. Các cải tiến cho mô hình này được đề nghị bởi nhà Thống kê Mark Dixon và Stuart Coles. Họ đã phát minh ra một hệ số tương quan cho các tỷ số thấp 0-0, 1-0, 0-1 và 1-1, nơi mà mô hình Poisson độc lập ko giữ được. Dimitris Karlis và Ioannis Ntzoufras đã xây dựng mô phỏng phân phối Skellam ko phụ thuộc vào thời gian. không giống như mô phỏng Poisson – thích hợp với việc phân bổ điểm số, mô hình Skellam phù hợp với sự khác biệt giữa tỷ số sân nhà và sân khách. Chuỗi Markov phụ thuộc vào thời kì Monte Carlo Một mặt, các mô phỏng Báo cáo đề xuất một số lượng to các Nhìn vào để ước lượng chuẩn xác các tham số của nó. Và ngẫu nhiên có đủ số lượng Quan sát có sẵn trong một mùa (như tình hình thường xảy ra), thì việc làm việc với số liệu Báo cáo làng nhàng có ý nghĩa. Mặt khác, người nào cũng biết rằng các kỹ năng của đội đổi thay trong mùa giải, khiến các tham số của mô phỏng phụ thuộc vào thời kì. Mark Dixon và Coles đã nỗ lực khắc phục sự đánh đổi này bằng cách gán trọng số lớn hơn cho kết quả trận chiến gần nhất. Rue và Salvesen đã giới thiệu một giải pháp Phân tích phụ thuộc thời kì mới bằng cách sử dụng mô hình Chuỗi Markov. Theo mô phỏng, sức mạnh tấn công (a) của đội A có thể được diễn đạt bằng phương trình chuẩn của chuyển động Brown, Ba, A (t), trong thời gian t1> t0. giả thử rằng ba đội A, B và C đang thi đấu trong giải đấu và các cuộc đấu được diễn ra theo trật tự sau: t0: A-B; t0: A-C; t1: B-C, mật độ xác suất khớp có thể được mô tả. Vì việc ước tính phân tách các thông số sẽ khó trong tình trạng này, phương pháp Monte Carlo được ứng dụng để ước lượng các tham số của mô hình. áp dụng cho các môn thể thao khác Các mô hình được sử dụng cho hiệp hội bóng đá có thể được dùng cho các môn thể thao khác có cùng số bàn thắng (điểm), chẳng hạn như khúc gôn cầu trên băng, bóng nước, khúc gôn cầu trên sân, bóng sàn, v.v. xây dựng dựa trên nghiên cứu về Maher (1982), Dixon và Coles (1997) và những người khác đã sử dụng các mô phỏng cho bóng đá hiệp hội. Họ đã giới thiệu bốn mô hình cho môn khúc côn cầu trên băng: mô phỏng cung cấp Poisson kép (giống như Maher 1982). mô hình phân phối Poisson lưỡng biến sử dụng tổng quát hóa phân phối Poisson 2 biến cho phép tương quan nghịch giữa các biến tình cờ (phân phối này được giới thiệu trong Famoye (2010). Các phiên bản cường điệu theo tuyến phố chéo của hai mô phỏng trước đó (lấy cảm hứng trong khoảng Dixon và Coles (1997) trong ấy xác suất của các mối quan hệ 0:0, 1:1, 2:2, 3:3, 4:4 và 5:5 được mô phỏng hóa với các tham số bổ sung. Các thông tin cũ hơn (kết quả) được chiết khấu trong giai đoạn ước lượng trong cả bốn mô phỏng. Các mô hình được biểu diễn trong giải đấu khúc gôn cầu trên băng cấp cao nhất ở cộng hòa Séc – Czech Extraliga giữa các mùa giải 1999/2000 và 2011/2012. Kết quả được dùng thành công trong việc cá cược kém chất lượng tưởng chống lại các nhà cái. Lời kết Bài viết trên đã cung ứng cho bạn những thông báo thiết yếu nhất về mô phỏng dự đoán bóng đá phối hợp thống kế. Các bạn có thể ứng dụng những kiến thức này vào các trận cược của mình để có thể thắng lợi nhà cái đó, chúc bạn thật nhiều niềm vui và may mắn trên tuyến đường gần đến nhé!
0
0
1
 

Ngân Kim

More actions