dự báo hay Phân tích bóng đá qua Báo cáo (Statistical association football predictions) là một giải pháp được dùng trong cá cược thể thao để dự đoán kết quả của các cuộc đấu bóng đá bằng các phương tiện Báo cáo. truy nã cập vào W88 để Phân tích thêm phổ thông thông báo khác trong khoảng trang tip bóng đá chúng tôi mục đích của dự đoán Thống kê về kết quả trận đấu là làm tốt hơn dự đoán của các nhà cái. Công nghệ Thống kê được dùng phổ thông nhất để dự báo 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 cuộc chiến có thể được dự đoán bằng cách so sánh cấp bậc của các đối thủ. Hiện nay, có cực nhiều hệ thống xếp hạng bóng đá, ví dụ như 1 vài hệ thống được biết đến đa dạng là bảng xếp hạng toàn cầu FIFA hoặc Elo. Có ba nhược điểm chính đối với dự báo trận đấu bóng đá dựa trên hệ thống xếp hạng: Thứ hạng được giao cho các đội ko phân biệt sức mạnh tiến công và phòng thủ của họ. Thứ hạng là điểm làng nhàng tích lũy ngoại trừ tới sự thay đổi kỹ năng của các đội bóng đá. mục tiêu chính của hệ thống xếp hạng ko phải là dự báo kết quả của các trận bóng đá mà là để phân loại các đội theo sức mạnh làng nhàng của họ. Thêm vào đó, còn một cách khác để dự báo bóng đá là hệ thống Tìm hiểu. Trong khi xếp hạng chỉ kể đến 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 tìm cập >>>link mới vào w88 2022 Hơn nữa, Phân tích có thể được dùng không chỉ cho một đội mà còn cho sức mạnh tiến công và phòng thủ, lợi thế sân nhà hoặc thậm chí là kỹ năng của mỗi cầu thủ trong đội. Các ấn phẩm về mô phỏng Con số cho dự báo bóng đá khởi đầu xuất hiện trong khoảng những năm 90. Kèo tuyệt ổn - Kiếm Tiền Oách - Châu Á Nhưng mô hình Trước tiên được yêu cầu sớm hơn phổ thông bởi Moroney (người đã xuất bản phân tách Thống kê Việc ban đầu của mình về kết quả cuộc đấu bóng đá vào năm 1956). Theo phân tích của Moroney, cả sản xuất Poisson và âm cung cấp nhị thức phân phối những dự báo thích hợp với kết quả của các trò chơi bóng đá. Chuỗi chuyền bóng giữa các cầu thủ trong các trận chiến bóng đá đã được Reep và Benjamin phân tách thành công bằng cách sử dụng cung cấp nhị thức âm vào năm 1968. Họ đã cải tiến phương pháp này vào năm 1971. Năm 1974, Hill chỉ ra rằng kết quả trận bóng đá ở một mức độ nào đó có thể dự đoán được và không chỉ thuần tuý là vấn đề may rủi. mô hình Đầu tiên dự báo kết quả của các trận chiến bóng đá giữa các đội có kỹ năng không giống nhau được Michael Maher bắt buộc vào năm 1982. Theo mô phỏng của ông, các bàn thắng mà đối thủ ghi được trong cuộc đấu được rút ra từ cung ứng Poisson. Xem thêm >>>đăng ký w88 để biết cách đăng ký nhà cái Các thông số của mô hình được xác định bởi sự dị biệt giữa kỹ năng tiến công và phòng thủ, được điều chỉnh bởi nguyên tố lợi thế sân nhà. Các phương pháp mô phỏng hóa nguyên 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 sử dụng ước tính đệ quy Bayes để Nhận định các đội bóng: công nghệ này thực tại hơn so với việc dự đoán bóng đá dựa trên số liệu Con số trung bình. Các phương pháp dự đoán bóng đá hầu hết các phương pháp dự đoán có thể được phân loại theo các hình thức giải đấu không giống nhau, sự phụ thuộc vào thời kì và thuật toán hồi quy. Các phương pháp 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 kỹ thuật thi đấu Knockout. Xem thêm >>>nạp tiền w88 để biết cách nạp tiền vào nhà cái Dưới đây là kỹ thuật dự đoán trong các giải đấu Round-robin: TILS (Time Independent Least Squares Rating): dùng thuật toán hồi quy là hồi quy bình phương tuyến tính nhỏ nhất TIPR (Time Independent Poisson Regression): sử dụng thuật toán hồi quy dựa trên khả năng tối đa. TISR ( Time Independent Skellam Regression): khái niệm như vậy như TIPR TDPR (Time Independent Skellam Regression): Nội dung giống với TIPR và TISR, nhưng đặc biệt, riêng TDPR thời gian 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 cu li thuoc dua tren mo hinh chuoi markov công nghệ này có dự kiến chỉ định cho mỗi đội trong giải đấu một trị giá xếp hạng được chia tỷ lệ liên tục, để đội mạnh nhất sẽ có điểm xếp hạng cao nhất. phương pháp dựa trên giả thiết rằng xếp hạng được ấn định cho các đội đối thủ tỷ lệ thuận với kết quả của mỗi cuộc chiến. giả sử rằng các đội A, B, C và D đang thi đấu trong một giải đấu và kết quả cuộc đấu như sau: cuộc đấu # Đội nhà Điểm Đội khách Y 1 A 3-1 B Y1 = 3-1 2 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 dầu 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 cuộc đấu số 1 tỉ lệ thuận với sự khác 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 như vậy có thể được thực hiện cho phần đông các trận đấu 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. nếu ma trận có hạng gần như, nghiệm đại số của hệ thống có thể được sắm thấy ưng chuẩn công nghệ bình phương tối thiểu. Nếu ko, người ta có thể sử dụng nghịch đảo Moore – Penrose. Các tham số xếp hạng chung cục là r = [1.625, 0.75, −0.875, −1.5]T Trong trường hợp 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 Con số được chia theo tỷ lệ liên tục giúp xác định sự khác biệt chính xác giữa sức mạnh của các đội. Hồi quy Poisson không phụ thuộc vào thời gian Theo mô phỏng này (Maher), giả dụ 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 ngẫu nhiên độc lập có tức thị λ và μ. Cho nên, xác suất chung của việc đội nhà ghi được x bàn và đội khách ghi được y bàn là tích của hai xác suất độc lập. giả như rằng C biểu hiện số đội tham gia trong một mùa giải và N là số trận đấu đã chơi cho đến thời khắc 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 khi thắng lợi nhà cái Vì đã biết Xn và Yn, nên sức mạnh tiến công và phòng vệ của đội (ai, di) và lợi thế sân nhà (h) giúp hạn chế khả năng xảy ra các tình huống tiêu cực có thể được ước tính bằng cách tối đa hóa kỳ vọng. Các cải tiến cho mô phỏng này được yêu cầu 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 phỏng Poisson độc lập ko giữ được. Dimitris Karlis và Ioannis Ntzoufras đã xây dựng mô hình phân phối Skellam không phụ thuộc vào thời gian. không giống như mô hình Poisson – phù 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 gian Monte Carlo Một mặt, các mô phỏng Thống kê đề xuất 1 số lượng to các Nhìn vào để ước lượng chính xác các thông số của nó. Và tình cờ có đủ số lượng Quan sát có sẵn trong một mùa (như tình hình thường xảy ra), thì việc làm việc với số liệu Thống kê trung bình có ý nghĩa. Mặt khác, ai cũng biết rằng các kỹ năng của đội thay đổi trong mùa giải, khiến các tham số của mô hình phụ thuộc vào thời kì. Mark Dixon và Coles đã quyết tâm giải quyết sự đánh đổi này bằng cách gán trọng số to hơn cho kết quả cuộc đấu sắp nhất. Rue và Salvesen đã giới thiệu một giải pháp Nhận định phụ thuộc thời gian mới bằng cách dùng mô phỏng Chuỗi Markov. Theo mô hình, sức mạnh tấn công (a) của đội A có thể được mô tả bằng phương trình chuẩn của chuyển động Brown, Ba, A (t), chỉ cần khoảng t1> t0. giả thử rằng ba đội A, B và C đang thi đấu trong giải đấu và các trận chiến được tổ chức theo quy trình sau: t0: A-B; t0: A-C; t1: B-C, mật độ xác suất khớp có thể được diễn tả. Vì việc ước lượng phân tích các tham số sẽ khó trong tình huống này, phương pháp Monte Carlo được áp dụng để ước tính các tham số của mô phỏng. 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 hình cho bóng đá hiệp hội. Họ đã giới thiệu bốn mô phỏng cho môn khúc côn cầu trên băng: mô hình sản xuất Poisson kép (giống như Maher 1982). mô phỏng phân phối Poisson lưỡng biến sử dụng tổng quát hóa phân phối Poisson hai biến cho phép tương quan nghịch giữa các biến bỗng nhiên (phân phối này được giới thiệu trong Famoye (2010). Các phiên bản phóng đại theo đường chéo của hai mô hình trước ấy (lấy cảm hứng từ 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 hình hóa với các tham số bổ sung. Các thông báo cũ hơn (kết quả) được chiết khấu trong công đoạn ước tính trong cả bốn mô hình. Các mô phỏng được trình diễn trong giải đấu khúc gôn cầu trên băng cấp cao nhất ở cùng hòa Séc – Czech Extraliga giữa các mùa giải 1999/2000 và 2011/2012. Kết quả được sử dụng thành công trong việc cá cược nhái tưởng chống lại các nhà cái. Lời kết Bài viết trên đã cung ứng cho bạn những thông báo nhu yếu nhất về mô phỏng dự đoán bóng đá kết hợp thống kế. Bạn có thể ứng dụng những kiến thức này vào các trận cược của mình để có thể chiến thắng nhà cái đó, chúc bạn thật phổ quát niềm vui và may mắn trên tuyến đường sắp tới nhé!