Taruhan Sepak Bola – Metode Footyforecast

Taruhan Sepak Bola adalah serangkaian artikel yang menggambarkan beberapa teknik statistik yang terkenal dan digunakan dengan baik yang akan membantu pesepak bola membuat taruhan yang lebih informatif. Masing-masing teknik memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri dan menggunakannya secara terpisah akan meningkatkan peluang Anda untuk menang. Namun, bersama-sama mereka akan terbukti tak ternilai dalam pertempuran Anda dengan bandar judi. Di setiap artikel kami akan menjelaskan secara detail cara kerja metode tertentu yang memberi Anda cukup informasi bagi Anda untuk terus maju dan membuat perkiraan Anda sendiri. Kami juga akan memberi Anda informasi tentang di mana Anda sudah dapat menemukan situs web yang menggunakan teknik ini dalam menyusun prakiraan taruhan sepakbola mingguan.

Metode statistik yang dijelaskan dalam rangkaian artikel ini akan membantu Anda mencapai keputusan yang lebih baik tentang pertandingan, atau kecocokan yang Anda perjuangkan.

Dalam artikel ini kita akan menjelaskan metode Footyforecast. Metode Footyforecast pada awalnya dikembangkan untuk English Football Pools dan berusaha untuk menghilangkan pertandingan yang tidak akan digambar, sehingga Anda memiliki daftar pendek yang cocok untuk memilih 8 dari 11. Metode ini diperkenalkan ke dunia pada tahun 1999 di situs web Footyforecast asli (sekarang 1X2Monster.com). Metode ini mirip dengan metode Simple Sequence yang dijelaskan di artikel kami yang lain dalam seri ini.

Ini aturan dasar …

Untuk setiap tim, kerjakan yang berikut ini: 1. Cari tahu jumlah total poin yang diperoleh untuk game N terakhir. 2. Dapatkan jumlah maksimum poin yang memungkinkan untuk game N terakhir. 3. Bagilah jumlah poin yang diperoleh oleh maksimum yang tersedia dan kalikan dengan 100. 4. Hitung nilai perkiraan. Di (1) dan (2) di atas game N bisa menjadi semua permainan kandang untuk tim tuan rumah dan semua laga tandang untuk tim tamu. Alternatifnya, N bisa menjadi game N terakhir termasuk semua pertandingan kandang dan tandang untuk tim. Nilai perkiraan dihitung seperti ini …

HOMEPOINTS = jumlah poin untuk tim tuan rumah dari game N terakhir

AWAYPOINTS = jumlah poin untuk tim tamu dari game N terakhir

HOMEVAL = (HOMEPOINTS / (POINTSFORWIN * N)) * 100

AWAYVAL = (AWAYPOINTS / (POINTSFORWIN * N)) * 100

FORECAST = (HOMEVAL + (100 – AWAYVAL)) / 2

Untuk menghitung hasil yang mungkin dari sebuah pertandingan berdasarkan metode Footyforecast, nilainya dibandingkan dengan yang berikut … 1. Nilai perkiraan 50 = imbang. 2. Nilai antara 50 dan 100 memberi peluang peningkatan kemenangan rumah yang mendekati 100. 3. Nilai antara 50 dan 0 memberi peluang peningkatan kemenangan tandang yang mendekati 0,1. Ada beberapa variabel yang perlu dipertimbangkan, misalnya jumlah pertandingan yang akan digunakan dan apakah akan menggunakan semua pertandingan atau hanya rumah untuk tim tuan rumah dan hanya pergi untuk sisi jauh untuk nama tetapi dua. Anda mungkin ingin bereksperimen dengan nilai-nilai ini. Dengan memplot hasil imbang yang sebenarnya terhadap perkiraan, dimungkinkan untuk menghasilkan dua nilai ambang, satu untuk kemenangan tandang dan satu untuk kemenangan kandang, nilai apa pun di antara ambang batas ini kemungkinan akan diambil. Semua kecocokan di luar ambang ini cenderung tidak akan menarik. Misalnya nilai 40 atau kurang untuk kemenangan tandang dan nilai 60 atau lebih untuk kemenangan kandang. Ini berarti setiap pertandingan yang jatuh antara 41 dan 59 dapat digambar. Apa metode ini, dengan penyetelan yang hati-hati oleh pengguna adalah untuk menghilangkan banyak pertandingan yang tidak akan menarik memberi Anda daftar singkat untuk dipilih. Metode ini paling baik digunakan jika English Pools Plan akan digunakan.

Ini contoh yang berhasil …

Nilai-nilai yang ditampilkan adalah poin yang diperoleh oleh tim untuk setiap pertandingan dalam urutan empat pertandingan terakhir, Anda tentu saja dapat memilih lebih banyak permainan untuk mendasarkan perhitungan Anda. West Ham H4 = 3 (pertandingan tertua) H3 = 1 H2 = 1 H1 = 0 (pertandingan terbaru) Leeds Utd A4 = 1 (pertandingan tertua) A3 = 3 A2 = 0 A1 = 3 (pertandingan terbaru) Hanya menggunakan permainan rumahan untuk tim tuan rumah dan hanya laga tandang untuk tim tamu … FFPHome = ((3 + 1 + 1 + 0) / 12) * 100 = 42 FFPAway = ((1 + 3 + 0 + 3) / 12) * 100 = 59 FFPForcast = (42 + (100 – 59)) / 2 = 42 Jika nilai threshold kami adalah 40 dan 60 maka untuk pertandingan ini prediksi terletak di daerah imbang yang diharapkan dan pada bagian bawah berarti bahwa jika tidak menggambar kemungkinan besar hasil lainnya akan menjadi kemenangan tandang. Ini dapat diartikan sebagai prediksi X2, yaitu menarik atau menang, yang akan diterima oleh beberapa bandar sebagai taruhan.

Sekarang giliranmu …

Tentu saja Anda dapat memilih untuk menggunakan nilai yang berbeda dengan yang ditunjukkan di atas dan dengan bereksperimen Anda mungkin akan mendapatkan nilai yang lebih baik untuk digunakan. Anda juga dapat memilih untuk menggunakan semua pertandingan kandang dan tandang yang dimainkan oleh masing-masing tim dalam perhitungan Anda, bukan hanya pertandingan kandang untuk tim tuan rumah dan pertandingan tandang untuk tim tamu. Anda dapat memilih untuk memiliki ambang berbeda dari yang ditampilkan di atas. Anda mungkin juga merasa bermanfaat untuk memplot hasil aktual terhadap ramalan metode Footyforecast untuk melihat berapa banyak penarikan aktual yang jatuh di zona kemenangan menang, seri, dan menang di rumah.

Jika Anda memiliki keterampilan yang diperlukan, Anda dapat pergi dan membangun spreadsheet data Anda sendiri atau bahkan menulis perangkat lunak untuk mengambil hasil dan jadwal dan menerapkan metode Footyforecast ke data Anda. Atau, jika Anda malas seperti saya, Anda bisa mengambil beberapa perangkat lunak gratis yang sudah melakukan ini untuk Anda. 1X2Monster dan Footyforecast telah menyediakan fasilitas semacam ini sejak tahun 1999. Sebanyak tujuh metode statistik yang berbeda digunakan untuk menentukan hasil dari setiap pertandingan yang dimainkan di masing-masing liga, dan catatan komprehensif tentang bagaimana setiap metode dalam setiap permainan dilakukan. Terlepas dari bagaimana setiap tip yang dilakukan dalam liga masing-masing 1X2Monster juga menyediakan tabel liga tentang bagaimana masing-masing liga telah berhasil memprediksi hasil permainan. Tabel liga kinerja prediksi diproduksi untuk prediksi kemenangan rumah, menggambar prediksi, prediksi kemenangan tandang, dan untuk prediksi keseluruhan dan merupakan alat yang tak ternilai bagi pemain sepak bola saat menentukan tempat untuk menargetkan prediksi taruhan sepak bola Eropa.

Berikut ini daftar semua artikel dalam seri ini …

Taruhan Sepak Bola – Cara Membuat Taruhan Sepak Bola Profit – Metode Skor Metode Taruhan Sepak Bola – Metode Footyforecast Taruhan Bola – Metode Penarikan Undian Win Taruhan Bola – Metode Urutan Sederhana Taruhan Sepak Bola – Metode Prediksi Skor Taruhan Sepak Bola – Metode Keunggulan

Tips Taruhan Sepak Bola, Evolusi Prediksi dan Metode Poisson Pertama

Kiat taruhan membantu Anda memprediksi hasil pertandingan sepak bola yang tepat untuk memasang taruhan. Tip paling populer adalah prediksi statistik. Metode Poisson adalah metode prediksi tertua dan yang paling dikenal dalam literatur.

Artikel ini merangkum metode Poisson untuk prediksi sepakbola, kelebihan dan kekurangannya.

Metode prediksi sepakbola statistik kebanyakan mulai muncul dari awal 90-an, tetapi metode pertama (dan sejauh ini yang paling terkenal) diterbitkan oleh Moroney pada tahun 1956. Menurut metode ini, skor pertandingan sepak bola dapat berhasil dimodelkan sebagai pengamatan acak yang diambil dari Poisson distribusi kemungkinan. Mari kita asumsikan bahwa x dan y mewakili jumlah gol yang dicetak oleh tim tuan rumah dan tim tamu masing-masing. Jadi, menurut metode Poisson x dan y adalah variabel acak, masing-masing berasal dari distribusi Poisson independennya sendiri. Fungsi distribusi Poisson berbeda untuk setiap tim.

Fungsi ini memiliki parameter sendiri (artinya dalam kasus Poisson), mendefinisikan jumlah tujuan yang diharapkan yang dicetak oleh lawan. Setelah parameter fungsi distribusi diestimasi dengan tepat, hasil pertandingan dapat diprediksi dengan sukses. Jelas bahwa ketika diperkirakan secara empiris, parameter fungsi apa pun termasuk beberapa kesalahan karena terbatasnya jumlah pengamatan. Jadi, prediksi pertandingan sepak bola biasanya salah. Kesalahan estimasi ini mendefinisikan interval keyakinan yang ditetapkan ke jumlah sasaran yang diprediksi.

Keuntungan utama dari model Poisson adalah kemampuannya untuk memprediksi jumlah tujuan yang diharapkan. Ini berlaku untuk hampir semua turnamen sepak bola. Selain itu, estimasi rata-rata untuk distribusi Poisson biasanya didasarkan pada semua pertandingan bersejarah yang dimainkan selama turnamen tertentu, sehingga membuat estimasi dapat diandalkan.

Namun, metode ini memiliki banyak kerugian. Ini memprediksi skor untuk setiap tim secara independen, tidak memperhitungkan kekuatan tim lawan '; Tidak membedakan antara serangan dan keterampilan pertahanan tim dan tidak mempertimbangkan perubahan tergantung waktu dari keterampilan ini; Selain itu, itu tidak mengacu pada pengaruh keuntungan tanah rumah pada skor akhir.

Semua kekurangan tersebut menghasilkan perkembangan lebih lanjut berdasarkan metode ini. Metode yang lebih baru membedakan antara kekuatan serangan dan pertahanan tim, mempertimbangkan kekuatan tim lawan dan memperhitungkan keunggulan tanah rumah. Kami akan membahas perkembangan ini dalam artikel kami selanjutnya membahas evolusi prediksi sepakbola statistik.

6 – 49 Metode Prediksi di Lotto

Saya ingin berbagi dengan Anda metode prediksi lotto 6/49, yang dapat meningkatkan sedikit kemungkinan untuk menebak nomor pemenang pada undian berikutnya. Ini didasarkan pada interval angka, mis. jumlah imbang antara dua penampilan dengan nomor yang sama.

Misalkan nomor 1 muncul setelah 7 kali seri, kami menulis 7 sebagai nomor pertama dari urutan, maka angka yang sama 1 muncul setelah 8 kali seri, kami menulis 8 dll.

Dengan cara ini kita dapat membangun urutan interval untuk angka 1, itu terlihat seperti: 7, 8, 30, 3, 10, 7, 5, 2 …

Tujuannya adalah untuk mendapatkan persamaan matematis, sehingga kita dapat membangun kurva interval, menggunakan urutan angka, yang sudah kita ketahui.

Misalnya, menggunakan urutan 1, 2, 3, 4, 5 ….

Saya menghabiskan banyak waktu, menganalisis database dari lotere paling banyak 6/49, mencari persamaan yang sesuai, untuk mereproduksi semua kurva interval untuk 49 angka.

Di bawah ini adalah persamaannya:

Y = a + a3 * sin (a4 + c1 * cos (b1 * X + e1) + d1 * sin (b2 * X + e2) + c2 * cos (b3 * X + e3) + d2 * sin (b4 * X + e4) + c3 * cos (b5 * X + e5) + d3 * sin (b6 * X + e6) + c4 * cos (b7 * X + e7) + d4 * sin (b8 * X + e8) + c5 * cos (b9 * X + e9) + d5 * sin (b10 * X + e10) + c6 * cos (b11 * X) + e11 + d6 * sin (b12 * X + e12) + c7 * cos (b13 * X + e13) + d7 * sin (b14 * X + e14)) + a5 * cos (a6 + c9 * cos (b17 * X + e17) + d9 * sin (b18 * X + e18) + c10 * cos (b19 * X + e19) ​​+ d10 * sin (b20 * X + e20) + c11 * cos (b21 * X + e21) + d11 * sin (b22 * X + e22) + c12 * cos (b23 * X + e23) + d12 * sin (b24 * X + e24) + c13 * cos (b25 * X + e25) + d13 * sin (b26 * X + e26) + c14 * cos (b27 * X + e27) + d14 * sin (b28 * X + e28))

Nilai parameternya adalah sebagai berikut:

a 7.29968401551873

a3 -16.685835427847

a4 4.03362006820856

a5 11.7878901996141

a6 -0.929875140722455

b1 -2.18308812702256

b10 2.19257627739827

b11 0,646184039028009

b12 3.12875081362303

b13 -2.63990819911078

b14 -1.23445265954403

b17 1.68432237929677

b18 1.80681539787069

b19 -1,00807239478445E-02

b2 5.6223457630153

b20 1.8198683870071

b21 3.42192985805353

b22 1.86269712706211

b23 0,540543148349822

b24 1.86248490223944

b25 1.22919827028682

b26 1.88811410276383

b27 0,542228454843728

b28 1.85312655171971

b3 -2.93793519786925

b4 3.05516005231002

b5 4.15565748199625

b6 1.99914999103218

b7 1.42403484496882

b8 1.12315432067913

b9 0,58752842233569

c1 9.58219972192211

c10 444.826536028089

c11 -256.60103094578

c12 -590.091497107117

c13 173.815562399882

c14 -605.344333544192

c2 160.540667471316

c3 235.597570526473

c4 193.064941311939

c5 -69.904752286696

c6 -85.770268955927

c7 276.721054209067

c9 -374.987916855954

d1 100.982005590423

d10 -51.7169119126939

d11 -59.0688708086887

d12 -55.7217141421084

d13 -51.5930580430944

d14 -64.5398179559034

d2 -173.685727106493

d3 -28.8164892769008

d4 -141.058426244729

d5 -172.520435212672

d6 -61.5407710429053

d7 114.003339618542

d9 -58.8664769640924

e1 233.179121249626

e10 35.3007579693589

e11 4.03405432942252

e12 -72.2717461326021

e13 144.393758949961

e14 17.5110796441641

e17 -108.758489911582

e18 -69.3990298810884

e19 -114.061251203356

e2 -72.6478127424059

e20 -70.3976436552606

e21 -206.192826567812

e22 -71.1614672890905

e23 -169.344108721358

e24 -72.5937280345943

e25 -205.741600763855

e26 -73.9063811523117

e27 -169.78163733803

e28 -67.941409230581

e3 154.397943691535

e4 66.3060796849447

e5 130.975552547632

e6 114.372274193839

e7 -194.072161107444

e8 16.2743819539458

e9 25.157528943044

Jika kami memberikan nilai untuk X sebagai 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 … hasil Y akan berupa kurva, sangat dekat dengan kurva interval:

Koefisien Determinasi Ganda (R ^ 2) = 0,9874443055

Karena kita mengetahui kurva interval dari bilangan sampai penampilan terakhirnya, tujuan dari langkah berikutnya adalah mencoba memprediksi titik berikutnya dari kurva interval,

menggunakan kurva yang sudah kita bangun dengan persamaan di atas.

Mari kita lihat misalnya, kita tahu 10 titik terakhir kurva interval dari angka 1:

akan terlihat seperti 1, 4, 12, 31, 1, 1, 2, 1, 2, 10

Nah, sekarang, mari kita membangun kurva kita menggunakan persamaan di atas, memberikan nilai untuk X = 1, 2, 3, 4, 5, ……… 100 000 (teladan)

Setelah menyelesaikan pekerjaan ini, mari bandingkan 10 titik kurva interval dengan setiap set 10 poin kurva kami, evaluasi fungsi Korelasi untuk setiap 2 set yang dibandingkan, dan temukan kumpulan 10 poin, yang paling cocok dengan 10 poin dari kurva interval.

Titik 11 dari kurva kami akan cocok dengan titik berikutnya dari kurva interval dalam 3 – 7% dari semua kasus. Ini jelas sedikit lebih baik daripada menebak secara acak, tetapi masih belum cukup untuk menghancurkan tepi rumah yang besar dari lotere.

Bersenang-senang dan semoga berhasil!