Png Casino

🔥 Selamat datang di Png Casino — Jelajahi tren terbaru tentang honest-casino!

Apa Itu Distribusi Poisson?

Jadi apa itu distribusi Poisson? Jika Anda mencarinya di Google, Anda akan menemukan banyak definisi rumit yang sulit dipahami, seperti "Distribusi Poisson adalah probabilitas jumlah peristiwa yang terjadi dalam interval tertentu ketika jumlah peristiwa yang diharapkan diketahui dan peristiwa terjadi secara independen satu sama lain". Pada dasarnya, ini berarti ketika kita mengetahui rata-rata berapa kali suatu peristiwa akan terjadi, kita dapat menggunakan Poisson untuk menghitung seberapa besar kemungkinan angka lain menyimpang dari rata-rata ini.

Untungnya, kita tidak perlu sepenuhnya memahami konsep, rumus, atau cara menghitungnya karena Microsoft Excel memiliki rumus yang dapat menghitung Poisson secara otomatis. Yang perlu kita ketahui adalah bahwa ini dapat digunakan untuk menghitung probabilitas hasil pertandingan sepak bola, yang kemudian dapat diubah menjadi odds yang dapat kita gunakan untuk mengidentifikasi nilai di pasar.

Ini mencakup sejumlah pasar berbasis gol seperti Hasil Pertandingan (1x2), Skor Tepat, Over / Under Gol Pertandingan, Kedua Tim Mencetak Gol, dan Asian Handicap. Ada banyak bacaan mendalam tentang Poisson secara online, tetapi kami tidak akan membahas level itu dalam artikel ini.

Meskipun memiliki keterbatasan dan kekurangan, Poisson adalah titik awal yang berguna untuk memahami dasar-dasar pembuatan odds Anda sendiri. Ini dapat berfungsi sebagai model mandiri yang Anda gunakan untuk menasihati taruhan Anda, atau dapat digunakan untuk memahami dasar-dasar sebelum melanjutkan ke metode lain yang lebih rumit. Distribusi Poisson juga memiliki aplikasi untuk olahraga lain, tetapi dalam artikel ini kami akan fokus pada sepak bola.

Buat Model Prediktif untuk Sepak Bola Menggunakan Distribusi Poisson

Sebagai ringkasan singkat, yang akan kita lakukan adalah mengambil hasil historis untuk menghitung jumlah gol yang dicetak dan kebobolan oleh tim. Rata-rata ini dibandingkan dengan rata-rata liga dan digunakan untuk membuat nilai kekuatan serang dan kekuatan bertahan untuk setiap tim, yang kemudian diubah menjadi angka ekspektasi gol. Metrik ini dimasukkan ke dalam rumus distribusi Poisson, yang menghitung probabilitas setiap hasil ketika dua tim saling berhadapan. Kami kemudian mengambil probabilitas ini untuk membuat odds kami sendiri, membandingkannya dengan odds bandar, lalu mengidentifikasi di mana ada nilai di pasar karena bandar menawarkan odds yang lebih murah dari yang kami harapkan. Sederhana!

Keindahan dengan metode seperti ini adalah ada sejumlah titik berbeda selama proses di mana Anda mungkin memutuskan untuk mencoba nilai yang berbeda sebagai input atau mungkin ingin memasukkan sesuatu yang lain ke dalam perhitungan. Anda bahkan dapat memilih untuk menghitung ekspektasi gol dengan cara yang sama sekali berbeda, misalnya, menggunakan peringkat Elo, yang memberi peringkat semua tim satu sama lain – saat tim bermain satu sama lain, peringkat masing-masing akan naik atau turun berdasarkan hasil pertandingan. Itu tidak masalah dan akan membantu Anda mengembangkan dan menyempurnakan model prediktif Anda selama masa pakainya.

Berikut adalah versi yang sedikit dimodifikasi dari metode yang saya gunakan sepanjang musim 2013/14 – lagipula, saya tidak ingin memberikan semua rahasia saya – namun, ini akan memungkinkan Anda membuat model prediktif Anda sendiri jika Anda mengikuti langkah-langkah ini.

Langkah 1

Langkah pertama adalah memutuskan liga mana yang ingin Anda buat model prediktifnya. Sampai model Anda mencapai tahap di mana Anda puas dengannya, sebaiknya fokus hanya pada satu liga, sebaiknya yang Anda kenal baik. Setelah semuanya berfungsi seperti yang Anda inginkan, model tersebut dapat direplikasi untuk liga yang berbeda. Anda akan melalui periode pengujian dan perbaikan, jadi sebaiknya lakukan ini untuk satu liga terlebih dahulu daripada membuat perubahan yang sama persis untuk beberapa liga. Percayalah, tidak ada yang lebih buruk daripada mengambil terlalu banyak di awal dengan mencoba memprediksi setiap pertandingan sepak bola yang dimainkan. Untuk contoh ini, kita akan menggunakan Liga Premier Inggris.

Langkah 2

Buka Microsoft Excel. Ini akan menjadi sahabat Anda! Menggunakan situs web seperti WhoScored atau Soccerway, salin dan tempel semua hasil dari musim lalu ke dalam format yang dapat Anda manipulasi di Excel – misalnya:

Tuan Rumah | Tandang | Hasil | Gol Tuan Rumah | Gol Tandang
Cardiff | Chelsea | 1-2 | 1 | 2
Fulham | Crystal Palace | 2-2 | 2 | 2
Hull | Everton | 0-2 | 0 | 2
Liverpool | Newcastle | 2-1 | 2 | 1
Sunderland | Swansea | 1-3 | 1 | 3
Man City | West Ham | 2-0 | 2 | 0
Tottenham | Aston Villa | 3-0 | 3 | 0
Norwich | Arsenal | 0-2 | 0 | 2
West Brom | Stoke | 1-2 | 1 | 2
Southampton | Man Utd | 1-1 | 1 | 1
Hasil ini adalah data dasar yang membantu Anda mencapai titik di mana Anda dapat membuat odds Anda sendiri. Saat lebih banyak pertandingan dimainkan, Anda akan menambahkannya ke daftar hasil ini, tetapi kita tidak perlu memikirkan itu dulu. Ini adalah salah satu titik pertama di mana Anda perlu memutuskan berapa banyak hasil yang ingin Anda gunakan sebagai input ke dalam perhitungan Anda. Beberapa orang mungkin menggunakan lima pertandingan, yang lain mungkin menggunakan 10, sementara yang lain mungkin menggunakan data untuk seluruh musim. Apa yang Anda pilih terserah Anda dan ini mungkin sesuatu yang ingin Anda sesuaikan saat Anda menyempurnakan model. Untuk contoh ini, kita akan menggunakan semua 38 pertandingan dari musim 2013/14.

Langkah 3

Jika Anda mahir dengan Excel, Anda dapat menggunakan semua hasil ini untuk menghitung langkah selanjutnya. Jika Anda tidak mahir dengan rumus seperti Sum Ifs dan Count Ifs, maka jalan pintas adalah membuat tabel lain berdasarkan tabel liga akhir. Hal-hal utama yang ingin kami tangkap adalah gol yang dicetak dan kebobolan oleh tim di kandang dan di laga tandang. Ini kemudian akan digunakan untuk menghitung total gol di liga, rata-rata gol di liga, selain rata-rata gol untuk dan melawan per tim. Gol Untuk dan Gol Melawan adalah Sum sederhana di Excel, sementara dua rata-rata dihitung dengan membagi total gol dengan pertandingan yang dimainkan. Misalnya, Rata-rata Gol Arsenal hanyalah 36 / 19 = 1,89. Di bawah ini menunjukkan dua tabel – satu untuk tim di kandang dan satu untuk tim melawan – yang menunjukkan semua perhitungan ini.

Kandang

Tim | Pertandingan Dimainkan | Gol Untuk | Rata-rata Gol Untuk | Gol Melawan | Rata-rata Gol Melawan
Arsenal | 19 | 36 | 1.89 | 11 | 0.58
Aston Villa | 19 | 22 | 1.16 | 29 | 1.53
Cardiff | 19 | 20 | 1.05 | 35 | 1.84
Chelsea | 19 | 43 | 2.26 | 11 | 0.58
Crystal Palace | 19 | 18 | 0.95 | 23 | 1.21
Everton | 19 | 38 | 2.00 | 19 | 1.00
Fullham | 19 | 24 | 1.26 | 38 | 2.00
Hull | 19 | 20 | 1.05 | 21 | 1.11
Liverpool | 19 | 53 | 2.79 | 18 | 0.95
Man City | 19 | 63 | 3.32 | 13 | 0.68
Man Utd | 19 | 29 | 1.53 | 21 | 1.11
Newcastle | 19 | 23 | 1.21 | 28 | 1.47
Norwich | 19 | 17 | 0.89 | 18 | 0.95
Southampton | 19 | 32 | 1.68 | 23 | 1.21
Stoke | 19 | 27 | 1.42 | 17 | 0.89
Sunderland | 19 | 21 | 1.11 | 27 | 1.42
Swansea | 19 | 33 | 1.74 | 26 | 1.37
Tottenham | 19 | 30 | 1.58 | 23 | 1.21
West Brom | 19 | 24 | 1.26 | 27 | 1.42
West Ham | 19 | 25 | 1.32 | 26 | 1.37
Total | 380 | 598 | 31.47 | 454 | 23.89
Rata-rata | 19 | 29.9 | 1.57 | 22.7 | 1.19
Tandang

Tim | Pertandingan Dimainkan | Gol Untuk | Rata-rata Gol Untuk | Gol Melawan | Rata-rata Gol Melawan
Arsenal | 19 | 32 | 0.59 | 30 | 1.58
Aston Villa | 19 | 17 | 1.12 | 32 | 1.68
Cardiff | 19 | 12 | 1.58 | 39 | 2.05
Chelsea | 19 | 28 | 0.68 | 16 | 0.84
Crystal Palace | 19 | 15 | 1.27 | 25 | 1.32
Everton | 19 | 23 | 0.83 | 20 | 1.05
Fullham | 19 | 16 | 1.19 | 47 | 2.47
Hull | 19 | 18 | 1.06 | 32 | 1.68
Liverpool | 19 | 48 | 0.40 | 32 | 1.68
Man City | 19 | 39 | 0.49 | 24 | 1.26
Man Utd | 19 | 35 | 0.54 | 22 | 1.16
Newcastle | 19 | 20 | 0.95 | 31 | 1.63
Norwich | 19 | 11 | 1.73 | 44 | 2.32
Southampton | 19 | 22 | 0.86 | 23 | 1.21
Stoke | 19 | 18 | 1.06 | 35 | 1.84
Sunderland | 19 | 20 | 0.95 | 33 | 1.74
Swansea | 19 | 21 | 0.90 | 28 | 1.47
Tottenham | 19 | 25 | 0.76 | 28 | 1.47
West Brom | 19 | 19 | 1.00 | 32 | 1.68
West Ham | 19 | 15 | 1.27 | 25 | 1.32
Total | 380 | 454 | 19.21 | 598 | 31.47
Rata-rata | 19 | 22.7 | 0.96 | 29.9 | 1.57

Langkah 4

Sekarang setelah kita memiliki statistik kunci ini, kita dapat menggunakannya untuk menghitung kekuatan serang dan kekuatan bertahan untuk setiap tim. Sekali lagi, ini adalah hal yang relatif sederhana dan dapat dicapai dengan membagi Rata-rata Gol Untuk atau Rata-rata Gol Melawan dengan rata-rata liga. Misalnya, untuk menghitung kekuatan serang kandang Arsenal, itu akan menjadi 1,89 dibagi dengan 1,57 yang sama dengan 1,20 – ini berarti Arsenal mencetak 20% lebih banyak gol di kandang daripada tim rata-rata. Sebagai contoh lain, untuk menghitung kekuatan bertahan tandang Aston Villa, Anda akan membagi 1,68 dengan 1,57 untuk memberikan 1,07 – ini menunjukkan bahwa Villa memiliki pertahanan yang lebih buruk daripada tim rata-rata karena mereka kebobolan 7% lebih banyak gol. Jika kita mengulangi perhitungan ini untuk semua tim, kita dapat menghitung kekuatan serang dan bertahan saat bermain di kandang dan saat bermain tandang:

Tim | Kekuatan Serang (K) | Kekuatan Bertahan (K) | Kekuatan Serang (T) | Kekuatan Bertahan (T)
Arsenal | 1.20 | 0.48 | 0.62 | 1.00
Aston Villa | 0.74 | 1.28 | 1.16 | 1.07
Cardiff | 0.67 | 1.54 | 1.65 | 1.30
Chelsea | 1.44 | 0.48 | 0.71 | 0.54
Crystal Palace | 0.60 | 1.01 | 1.32 | 0.84
Everton | 1.27 | 0.84 | 0.86 | 0.67
Fullham | 0.80 | 1.67 | 1.24 | 1.57
Hull | 0.67 | 0.93 | 1.10 | 1.07
Liverpool | 1.77 | 0.79 | 0.41 | 0.80
Man City | 2.11 | 0.57 | 0.51 | 0.74
Man Utd | 0.97 | 0.93 | 0.57 | 1.04
Newcastle | 0.77 | 1.23 | 0.99 | 1.47
Norwich | 0.57 | 0.79 | 1.80 | 0.77
Southampton | 1.07 | 1.01 | 0.90 | 1.17
Stoke | 0.90 | 0.75 | 1.10 | 1.10
Sunderland | 0.70 | 1.19 | 0.99 | 0.94
Swansea | 1.10 | 1.15 | 0.94 | 0.94
Tottenham | 1.00 | 1.01 | 0.79 | 1.07
West Brom | 0.84 | 1.19 | 1.04 | 0.84
West Ham | 0.80 | 1.15 | 1.32 | 0.84

Langkah 5

Kami sekarang menggunakan tabel referensi kekuatan serang dan bertahan ini untuk menghitung berapa banyak gol yang kami harapkan akan dicetak oleh suatu tim dalam pertandingan tertentu – kami menyebutnya Ekspektasi Gol. Masuk akal bahwa tim seperti Aston Villa kemungkinan memiliki ekspektasi gol yang lebih tinggi melawan tim seperti Sunderland dibandingkan dengan tim seperti Arsenal. Ini karena dua alasan utama – (1) Pertahanan Arsenal akan lebih kuat daripada Sunderland, sehingga Villa akan kesulitan mencetak gol, dan (2) Serangan Sunderland akan lebih lemah daripada Arsenal, sehingga Villa kemungkinan kebobolan lebih sedikit gol. Kedua faktor ini menciptakan metrik Ekspektasi Gol, yang dapat dihitung untuk pertandingan apa pun. Jika kita mengambil contoh Arsenal vs Aston Villa di Stadion Emirates, kita dapat melihat bahwa Arsenal diperkirakan akan mencetak rata-rata 2,02 gol sementara Villa 0,53 gol:

- Ekspektasi Gol Tim Tuan Rumah: Kekuatan serang kandang (1,20) x kekuatan bertahan tandang (1,07) x rata-rata gol kandang (1,57) = 2,02
- Ekspektasi Gol Tim Tandang: Kekuatan serang tandang (1,16) x kekuatan bertahan kandang (0,48) x rata-rata gol tandang (0,96) = 0,53

Langkah 6

Semoga Anda masih bersama saya… jika tidak, kembali dan baca lagi. Jika ya, bagus, mari kita lanjutkan! Apa yang perlu kita lakukan sekarang adalah menggunakan distribusi Poisson di Excel untuk menghitung probabilitas semua kemungkinan skor untuk pertandingan hipotetis Arsenal vs Aston Villa. Cara terbaik yang saya temukan adalah dengan menyiapkan matriks dengan semua kemungkinan skor dari 0-0 hingga 10-10. Sekali lagi, Anda dapat memutuskan untuk mengubah ini dan melanjutkan hingga 15-15, atau bahkan berhenti di 8-8 jika Anda pikir tidak mungkin suatu tim mencetak lebih dari 8 gol. Di Microsoft Excel, rumus distribusi Poisson adalah: =POISSON(x, mean, cumulative) di mana x = jumlah gol, Mean = probabilitas tim tersebut mencetak gol (yaitu ekspektasi gol), dan Cumulative = diatur ke FALSE sehingga rumus mengembalikan nilai yang sama persis dengan x (jumlah gol). Tentu saja kita tidak memiliki referensi sel dalam contoh ini seperti yang Anda temukan di Excel, tetapi rumusnya seharusnya masih masuk akal. Jika kita menggunakan 0-0 sebagai contoh, rumus Distribusi Poisson akan terlihat seperti ini: =((POISSON(skor tuan rumah 0 sel, ekspektasi gol tuan rumah, FALSE)* POISSON(skor tandang 0 sel, ekspektasi gol tandang, FALSE)))*100. Jika kita menambahkan nilai, ini setara dengan =((POISSON(0, 2,02, FALSE)* POISSON(0, 0,53, FALSE)))*100 yang menghasilkan probabilitas 7,808% bahwa skor akan menjadi 0-0. Jika kita menggunakan rumus untuk semua kemungkinan skor hingga 10-10 dan menggunakan matriks, maka sesuatu seperti ini akan dibuat. Seperti yang Anda lihat, skor yang paling mungkin adalah 2-0 untuk Arsenal (probabilitas 15,93%), diikuti oleh 1-0 untuk Arsenal (probabilitas 15,77%).

Gol Tuan Rumah \ Gol Tandang | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 - 10
0 | 7.808 | 4.138 | 1.097 | 0.194 | 0.026 | 0.003 | 0.000
1 | 15.772 | 8.359 | 2.215 | 0.391 | 0.052 | 0.005 | 0.000
2 | 15.930 | 8.443 | 2.237 | 0.395 | 0.052 | 0.006 | 0.000
3 | 10.726 | 5.685 | 1.507 | 0.266 | 0.035 | 0.004 | 0.000
4 | 5.417 | 2.871 | 0.761 | 0.134 | 0.018 | 0.002 | 0.000
5 | 2.188 | 1.160 | 0.307 | 0.054 | 0.007 | 0.001 | 0.000
6 | 0.737 | 0.390 | 0.103 | 0.018 | 0.002 | 0.000 | 0.000
7 | 0.213 | 0.113 | 0.030 | 0.005 | 0.001 | 0.000 | 0.000
8 | 0.054 | 0.028 | 0.008 | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000
9 | 0.012 | 0.006 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000
10 | 0.002 | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000

Langkah 7

Jika Anda suka bertaruh di pasar Skor Tepat, maka tabel di atas akan memberi Anda indikasi yang layak tentang perkiraan skor. Namun, yang dapat kita lakukan di atas ini adalah membuat odds kita sendiri untuk pasar taruhan umum menggunakan probabilitas ini. Misalnya:

- Kemenangan Tuan Rumah: Jika Anda menjumlahkan probabilitas semua hasil di mana tim tuan rumah menang (mis. 1-0, 2-0, 2-1, 3-2, dll), maka Anda akan memiliki kemungkinan keseluruhan Kemenangan Tuan Rumah.
- Under 2.5 Gol: Jika Anda menjumlahkan probabilitas semua skor yang memiliki kurang dari tiga gol dalam pertandingan (mis. 0-0, 1-1, 1-0, 0-1, 2-0, 0-2), maka Anda memiliki probabilitas keseluruhan Under 2.5 gol pertandingan.
- Kedua Tim Mencetak Gol Ya: Jika Anda menjumlahkan probabilitas semua skor di mana kedua tim mencetak gol (mis. 1-1, 2-1, 3-1, 2-2, dll), Anda akan mendapatkan probabilitas Kedua Tim Mencetak Gol.
Dalam mencari nilai, Anda juga dapat mempertimbangkan untuk melihat pasar lain yang berbasis gol. Misalnya, Over / Under 1.5 Gol, Tim Menang Tanpa Kebobolan, Double Chance (menang dan seri) atau Asian Handicap, meskipun yang terakhir membutuhkan sedikit lebih banyak pekerjaan. Namun, tabel di bawah memberikan probabilitas dari beberapa pasar yang paling umum dengan menggunakan prinsip poin-poin di atas:

Pasar | Probabilitas
Kemenangan Tuan Rumah | 72.69%
Seri | 18.69%
Kemenangan Tandang | 8.62%
Over 2.5 Gol | 46.89%
Under 2.5 Gol | 53.11%
Kedua Tim Mencetak Gol Ya | 35.68%
Kedua Tim Mencetak Gol Tidak | 64.32%

Langkah 8

Langkah selanjutnya adalah mengubah probabilitas menjadi odds desimal. Jika Anda ingat artikel sebelumnya ketika kami membahas probabilitas dan odds, Anda akan – atau harus – ingat bahwa rumus untuk mengubah odds desimal menjadi probabilitas adalah (1 / Odds Desimal) x 100. Untuk mengonversi dari probabilitas menjadi odds desimal, lakukan kebalikannya, yaitu 100 / probabilitas. Tabel di bawah menunjukkan odds yang terkait untuk probabilitas ini:

Pasar | Probabilitas | Odds
Kemenangan Tuan Rumah | 72.69% | 1.38
Seri | 18.69% | 5.35
Kemenangan Tandang | 8.62% | 11.60
Over 2.5 Gol | 46.89% | 2.13
Under 2.5 Gol | 53.11% | 1.88
Kedua Tim Mencetak Gol Ya | 35.68% | 2.80
Kedua Tim Mencetak Gol Tidak | 64.32% | 1.55

Langkah 9

Ingatlah bahwa bandar menyertakan tepi – yang disebut overround – ketika mereka menghitung odds mereka sehingga mereka dapat menjamin keuntungan. Oleh karena itu, penting untuk menambahkan margin ini ke dalam odds Anda untuk mencerminkan overround ini dengan baik. Margin yang Anda pilih terserah Anda – bisa dari 5% hingga 20% – tetapi untuk contoh ini kita akan menggunakan 7,5%. Cukup kalikan odds sebenarnya dengan margin, misalnya, Odds x 1,075. Tabel di bawah menunjukkan odds baru dengan margin yang disertakan:

Pasar | Probabilitas | Odds | Odds x 1.075
Kemenangan Tuan Rumah | 72.69% | 1.38 | 1.48
Seri | 18.69% | 5.35 | 5.75
Kemenangan Tandang | 8.62% | 11.60 | 12.48
Over 2.5 Gol | 46.89% | 2.13 | 2.29
Under 2.5 Gol | 53.11% | 1.88 | 2.02
Kedua Tim Mencetak Gol Ya | 35.68% | 2.80 | 3.01
Kedua Tim Mencetak Gol Tidak | 64.32% | 1.55 | 1.67

Langkah 10

Sekarang tibalah bagian yang menyenangkan; memutuskan di mana harus menempatkan taruhan Anda. Anda memiliki odds Anda sendiri dan sekarang perlu membandingkannya dengan odds dari bandar. Ini adalah inti dari taruhan nilai yang telah dibahas di artikel sebelumnya. Sebagai rekap, taruhan nilai adalah tentang mencari peluang di mana Anda merasa bandar menawarkan odds yang lebih tinggi dari yang Anda harapkan. Karena Anda memiliki odds Anda sendiri dan dapat dengan mudah menemukan odds dari bandar favorit Anda, ini adalah proses sederhana membandingkan keduanya dan melihat di mana odds bandar lebih tinggi. Jika Anda mendapatkan nilai, maka Anda bertaruh – meskipun Anda mungkin ingin menyaring beberapa taruhan dengan melakukan penelitian tambahan untuk melihat pemain mana yang cedera, faktor motivasi, bermain di Eropa di tengah minggu, dll. Di spreadsheet Anda, tambahkan dua kolom tambahan – satu untuk odds bandar dan satu untuk apakah akan bertaruh atau tidak. Tambahkan secara manual odds bandar ke spreadsheet, lalu periksa di mana ada nilai. Di bawah ini digunakan untuk tujuan ilustrasi, tetapi memberi Anda indikasi tentang jenis hal yang mungkin Anda temukan saat membandingkan odds. Dalam skenario ini, nilai terletak pada mendukung hasil seri, mendukung kemenangan Aston Villa, dan mendukung Under 2.5 Gol. Juga, jangan lupa untuk memeriksa bandar baru dan situs yang biasanya tidak Anda lihat – semakin banyak penelitian yang Anda lakukan, semakin besar kemungkinan Anda menemukan nilai.

Langkah 11

Itu dia, model prediktif Anda selesai. Sekarang buatlah keuntungan! Sebenarnya, tidak semudah itu. Seperti disebutkan sebelumnya, Anda mungkin melalui proses penyesuaian jika sesuatu tidak terlihat benar, atau setelah beberapa waktu memantau hasil untuk mencoba mendapatkan lebih akurat. Jika semuanya terlihat OK dengan model, Anda kemudian perlu memperluasnya untuk menyertakan perhitungan yang sama untuk setiap pertandingan lain di liga itu. Saat ini, kita hanya menghitung odds dan taruhan untuk satu pertandingan. Alih-alih menggunakan tabel yang sama, sebaiknya siapkan sembilan tabel lainnya sehingga Anda dapat melakukannya untuk setiap pertandingan liga.

Langkah 12

Akan memakan waktu pada awalnya, tetapi cobalah untuk mencapai titik di mana spreadsheet dapat diotomatisasi sebanyak mungkin – versi 2.0, jika Anda mau. Misalnya, dengan model saya, saya memasukkan jadwal pertandingan, kemudian metrik serangan dan bertahan dihitung secara otomatis. Ini kemudian ditarik ke lembar lain di mana rumus Distribusi Poisson menghitung semua odds. Saya hanya perlu menambahkan odds untuk semua pertandingan secara langsung dari bandar, lalu spreadsheet memberi tahu saya taruhan mana yang harus ditempatkan. Saya juga telah memperluas model saya untuk mencakup pertandingan Liga Premier, La Liga, Serie A, dan Bundesliga, serta sebelumnya menggunakannya untuk MLS dan Brazil Serie A. Modelnya tetap sama, satu-satunya perbedaan adalah inputnya.

Langkah 13

Saat pertandingan berlangsung dan hasil diketahui, Anda harus memasukkan ini ke dalam perhitungan Anda. Jika model Anda bekerja berdasarkan data dari musim lalu dan tidak menyertakan data dari musim ini, kemungkinan besar sudah ketinggalan zaman. Pada Langkah 2 dan 3, kami menggunakan daftar hasil atau tabel liga untuk menghitung jumlah gol dan rata-rata. Anda perlu menemukan cara untuk memasukkan hasil terbaru ini ke dalam perhitungan Anda. Saya cukup menambahkannya ke daftar hasil saya dan memastikan rumus mencakup hasil baru. Anda juga dapat memilih untuk menghapus hasil lama yang Anda anggap sudah terlalu lama dan sekarang tidak relevan. Misalnya, jika model Anda didasarkan pada 38 pertandingan (19 kandang, 19 tandang), maka Anda perlu menambahkan pertandingan kandang terbaru sambil menghapus pertandingan kandang tertua untuk tetap di angka 19.

Ringkasan Model Prediktif Sepak Bola

Dan itulah dia, model prediktif sepak bola Anda sendiri. Tentu saya akan memberikan beberapa peringatan pada titik ini karena tidak ada model prediktif yang dapat sempurna atau memperhitungkan setiap faktor di dunia. Beberapa menyukai distribusi Poisson, yang lain tidak. Saya secara pribadi menemukan bahwa itu menguntungkan bagi saya selama musim lalu, tetapi itu tidak berarti bahwa itu akan terus berlanjut atau tidak ada metode yang lebih baik di luar sana.

Ada beberapa poin yang perlu dipertimbangkan. Model menggunakan data masa lalu untuk memprediksi hasil masa depan. Akurasi metode ini terbuka untuk diperdebatkan. Apakah sesuatu yang terjadi enam bulan lalu dengan pemain yang berbeda dalam kondisi cuaca yang berbeda benar-benar membantu kita memahami apa yang akan terjadi? Dalam skenario ini, model juga didasarkan pada informasi musim lalu – pemain dan manajer datang dan pergi, sehingga Manchester United di bawah David Moyes bisa sangat berbeda dengan Manchester United di bawah Louis van Gaal. Demikian pula, akankah Liverpool sama produktifnya tanpa bakat Luis Suarez? Anda mungkin ingin menunggu beberapa pertandingan dimainkan di musim baru sebelum bertaruh untuk memastikan semuanya sesuai dengan harapan Anda.

Satu-satunya faktor nyata yang diperhitungkan oleh pendekatan ini adalah hasilnya. Kita semua telah melihat banyak pertandingan di mana sebuah tim mendominasi pertandingan tetapi hanya menang 1-0. Atau bahkan situasi aneh di mana tim yang dominan kalah melalui gol serangan balik. Hasil pertandingan memberi tahu kita skor akhir, tetapi tidak memberi tahu kita apa yang sebenarnya terjadi selama pertandingan. Model ini objektif, yang berarti tidak memperhitungkan faktor lain. Namun, seperti yang kita ketahui, banyak hal yang dapat memengaruhi pertandingan, baik sebelum maupun selama pertandingan. Model seperti ini tidak memperhitungkan hal-hal seperti cedera, skorsing, kelelahan, atau cuaca yang dapat memengaruhi prediksi sebelum pertandingan. Demikian pula, diyakini bahwa ekspektasi gol dipengaruhi oleh faktor-faktor yang terjadi dalam pertandingan, seperti gol tandang atau kartu merah. Juga diyakini bahwa probabilitas seri dan probabilitas nol diremehkan saat menggunakan distribusi Poisson untuk memprediksi pertandingan sepak bola. Ini dapat diperbaiki dengan menggunakan metode yang dikenal sebagai zero-inflation untuk meningkatkan probabilitas tidak ada gol.

Saya harap ini bermanfaat dan Anda memiliki banyak jam bersenang-senang dengan spreadsheet baru Anda. Ingat, selalu periksa dan periksa ulang angka-angka, lakukan riset Anda, jangan bertaruh apa yang tidak bisa Anda rugikan, dan ajukan pertanyaan jika model Anda terlalu berbeda dengan pasar karena itu bisa menunjukkan masalah. Selamat bertaruh!

Keamanan dimulai dengan memahami cara developer mengumpulkan dan membagikan data Anda. Praktik privasi dan keamanan data dapat bervariasi berdasarkan penggunaan, wilayah, dan usia Anda.

T: Bagaimana cara mengunduh Png Casino?
J: Cukup klik tombol instal berwarna hijau di bagian atas dan ikuti instruksi amannya.

T: Apakah Png Casino mengumpulkan data berlebihan?
J: Tidak, Png Casino hanya mengumpulkan data minimal yang diperlukan sesuai kebijakan privasi resmi.