Для того что бы давать самые точные прогнозы на спорт нужно пользоваться теми же математическими инструментами, что и букмекеры – математической статистикой и некоторыми ее понятиями, такими как среднее значение, медиана, мода, числовой интервал.
Про среднее значение знают все и на самом деле любому игроку не сложно посчитать или найти самому какие-то статистические значения по игре той или иной команды, оперируя таким понятием как среднее арифметическое значение. Но на самом деле точные спортивные прогнозы получаются более качественными, если пользоваться и другими инструментами для подсчета статистики, в частности модой и медианой – иногда они могут помочь разобраться в характере и статистическом стиле команды более точно, чем среднее арифметическое.
Использование среднего значения – наиболее популярный способ находить бесплатные точные прогнозы, к примеру, для ожидаемого тотала забитых голов. Но в некоторых случаях, этот статистический показатель может сбивать с толку и точные прогнозы на спорт получатся более качественными при использовании других показателей. Мода и медиана часто предоставляют более подходящую альтернативу, поэтому понимание этих терминов и понятий очень важно для успешных ставок и точных бесплатных прогнозов на спорт. Не нужно обращаться за помощью к экспертам или математикам – все достаточно просто на самом деле.
Игроки могут полагать, что для вычисления точного тотала голов в матче проще всего воспользоваться средним арифметическим – вы вычисляете количество голов каждой команды, количество голов в их матчах и все это дает возможность сделать точную калибровку и получить точные прогнозы на спорт бесплатно. Но вы уверены в том, что в данном случае стоит применять именно среднее значение?
Понимая ограниченность среднего арифметического игрок может быть в лучшем положении при выборе ставки, если он сможет правильно оценить какой же статистический показатель наиболее уместен в конкретном случае – среднее значение, моды или медиана.
Хотя среднее значение дает общую картину, оно не учитывает форму распределения. В качестве примера давайте посмотрим на количество голов, забитых в английской Премьер-лиге по сравнению с испанской Примерой в сезоне 2013/14. Среднее количество голов за одну игру в среднем равнялось 2.77 и 2.75 соответственно. Игрок может посмотреть на эти цифры и подумать, что в Ла-Лиге чаще встречаются матчи на «тотал меньше 2.5». Тем не менее это не тот случай – 48,4% игра в АПЛ завершились с ТМ2,5, а вот в Испании – 47,3%.
Глядя на диаграмму, которая расположена ниже можно увидеть, что в Примере намного чаще, чем в АПЛ случаются матчи, в которых забито 3 гола, а вот в Англии – чаще те, в которых забивают 2 гола – 1:1 и 2:0. При подсчете среднего значения голов вы этого не увидите, а вот разложение всех результатов по группам дало возможность сравнить эти важные показатели. Точные спортивные прогнозы бесплатно, с информацией, которую можно выудить из статистики будет получать проще.
Так почему так происходит? Среднее значение дает общую картину, но оно не учитывает многих других факторов. Другой пример – опасность усреднения количества голов, пропускаемых так называемыми футбольными «карликами» при расчете форы. Действительно ли они так плохи, даже если в среднем пропускают по 4-5 голов? Возможно, в эту статистику закрались пару погромов, которые условному Люксембургу или Лихтенштейну учинили испанцы или немцы, а в подавляющем большинстве других матчей они пропускают не больше 2 голов?
Ниже мы немного поупражняемся с числами и такими понятиями как медиана и мода, которые могут дать возможность взглянуть на статистику с другой стороны, чем среднее значение.
Рассмотрим следующие наборы чисел, каждый из которых имеет среднее арифметическое – 5:
Набор А: 4, 5, 5, 5, 6
Набор Б: 3, 4, 4, 4, 10
Набор В: 3, 4, 5, 6, 7
Первый сценарий
Хотя три множества имеют одинаковый результат среднего значения и сумму 25 их распределения совершено отличаются. Набор А может быть классифицирован как симметрически распределенный – есть один номер на каждом из концов массива, на единицу отличающийся от среднего и три значения, которые соответствуют среднему в середине.
Среднее значение идеально подходит для массивов чисел с симметричным распределением — ситуации, когда значения переменных являющихся конечными рамками ряда находятся по бокам, а среднее значение в центре.
В противоположность этому случаю набор Б имеет сразу четыре номера ниже среднего значения и только одно число – выше. Это распределение можно назвать асимметричным.
Понимая ограниченность среднего значения, игроки должны использовать и другие механизмы изучения статистики, чтобы составлять более точные и обоснованные прогнозы на спорт. Давайте попробуем здесь применить моду и медиану.
Медиана это значение, которое лежит в середине ранжированного ряда и делит его на две части по возрастанию или убыванию. В множествах А и Б это 5 и 4 соответственно. Мода – наиболее часто встречающееся значение. В наборах А и Б – это также 5 и 4. В симметричных распределениях мода, медиана и среднее значение должны быть максимально близкими. Разница между двумя первыми и средним значением в наборе Б указывает на неравномерность распределения и, следовательно, здесь среднее значение не является идеальным показателем, на который можно опираться при расчете точных спортивных прогнозов.
Второй сценарий
Два массива могут быть симметрично распределены, но не в равной степени распространяться. Например, набор В у нас также симметрично распределен, потому что имеет одинаковые числа ниже и выше среднего, а наименьшее и наибольшее числа находятся на концах массива.
Тем не менее, хотя несмотря на то, что все наборы имеет среднее значение 5, только набор А лучше всего характеризуется этим показателем, поскольку его самое большее число ближе всего к среднему значению. Разница между этими группами лежит в дисперсии, поэтому мы должны ее измерить.
Чтобы сделать это, игроку понадобится рассчитать интервал и стандартное отклонение. Интервал – это разница между максимальным и минимальным членами ряда и его легко вычислить. А вот стандартное отклонение – более сложное понятие. Для нас этот показатель важен по той причине, что он измеряет отклонение набора данных от среднего его значения.
Наборы А и В имеют интервал от 2 до 4-х соответственно, в то время как стандартное отклонение у них составляет 0,71 и 1,58 соответственно. Так как оба этих показателя в нашем случае больше в наборе В, чем в наборе А, а оба они вроде бы симметричны, мы можем видеть, что и здесь понятие среднего арифметического не будет идеальным.
Вывод
Понимая ограниченность среднего арифметического игрок может быть в лучшем положении при выборе ставки, если он сможет правильно оценить какой же статистический показатель наиболее уместен в конкретном случае – среднее значение, моды или медиана. Конечно, сложно каждый раз высчитывать эти показатели, но в случае, если вы хотите составлять максимально точные прогнозы на спорт и делать это по принципу, который применяют букмекеры при установке коэффициентов, вы сможете не только более точно разобраться в статистической подоплеке матча, но и проверить – правильно ли оценил тот или иной матч букмекер.
