Олег Власов - Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния

Тут можно читать онлайн Олег Власов - Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния - бесплатно полную версию книги (целиком) без сокращений. Жанр: Прочая научная литература, издательство Литагент 5 редакция, год 2018. Здесь Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.
  • Название:
    Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    Литагент 5 редакция
  • Год:
    2018
  • Город:
    Москва
  • ISBN:
    978-5-04-091272-8
  • Рейтинг:
    3/5. Голосов: 11
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 60
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Олег Власов - Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния краткое содержание

Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния - описание и краткое содержание, автор Олег Власов, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Доступным языком автор рассказывает, как математика определяет результаты в футболе. Как «тики-така» стала одной из самых эффективных тактик в истории? Каким образом букмекеры рассчитывают коэффициенты? А как можно их перехитрить?
«Футболоматика» объясняет, как лучшие клубы мира конвертируют статистические данные в выигранные матчи. Вы убедитесь, что точные науки – один из краеугольных камней современного футбола.

Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)

Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния - читать книгу онлайн бесплатно, автор Олег Власов
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

128

К сожалению, после того как я написал это, подобная катастрофа снова повторилась при хадже в сентябре 2015 года. На этот раз погибло более 700 человек.

129

Среднее – сумма всех догадок, деленная на количество догадок, а медиана – это предположение посередине. Всего у меня 19 студентов. 9 из них предположили, что было менее 90 сладостей, и 9 из них предположили, что их было больше 90. Единственный студент, который предположил 90, является медианной догадкой.

130

Surowiecki, J. The Wisdom of Crowds. – Anchor, New York, 2005.

131

Книга Шуровьески начинается с описания эксперимента, проведенного Фрэнсисом Гальтоном на ярмарке, где среднее – 787 догадок о весе живого быка – было очень близко к правильному. Оригинальная работа Гальтона: Galton, F. Vox populi (the wisdom of crowds). – Nature 75(1949), 1907. – p. 450–451.

132

Максимальная догадка была установлена заранее на уровне 1500.

133

King, A. J. Is the true wisdom of the crowd to copy successful individuals? – Biology Letters 8(2), 2012. – с. 197–200.

134

В эксперименте Кинга ограничение не было установлено. Таким образом, один участник предположил 10 тысяч, еще двое считали, что конфет 5 тысяч. Это сделало среднее значение ненадежным, но никак не отразилось на медиане. Разница между средним и медианой поясняется в примечании 128.

135

Среднее равно

медиана 11 136 Berg J E Prediction market accuracy in the long run - фото 110

медиана – 11.

136

Berg, J. E. Prediction market accuracy in the long run. – International Journal of Forecasting 24(2), 2008. – p. 285–300.

137

Несмотря на прогнозы, консерваторы получили 37 % голосов, а лейбористы – 31 % ( прим. пер .).

138

http://prosoccertalk.nbcsports.com/2014/08/14/ pst-writers-predict-the-2014–15-premier-league-standings-do-you-agree/

139

Прочитать результаты и разбор Саймона вы можете в его блоге: https://scoreboardjournalism.wordpress.com.

140

Среднее равно

Обратите внимание что здесь принимаются абсолютные разности например - фото 111

Обратите внимание, что здесь принимаются абсолютные разности: например, разность –4 принимается равной 4.

141

Я полагаю, что вышедшие в Премьер-лигу команды заняли 18-е, 19-е и 20-е места в зависимости от их позиции в Чемпионшипе сезоном ранее.

142

Речь об издании в Великобритании ( прим. пер .).

143

Из прогноза Принс-Райта сбылось немногое: «Ливерпуль» не попал ни в Лигу чемпионов, ни в Лигу Европы и «Норвич» вылетел ( прим. пер. ).

144

Проект совместно с голландским консультационным бюро Hypercube.

145

Ознакомиться с актуальным рейтингом вы можете на официальном сайте Euro Club Index https://www.euroclubindex.com/ ( прим. пер. ).

146

Для простоты мы предполагаем, что коэффициенты одинаковы для обеих команд.

147

148 Sumpter DJT Collective Animal Behavior Princeton University - фото 112.

148

Sumpter, D.J.T. Collective Animal Behavior. – Princeton University Press, Princeton, NJ, 2010.

149

Ожидаемый результат для ничьей равен (0,25 × 3,4) + (0,75 × 0) = 0,85; для «Арсенала» (0,3375 × 3,1) + (0,6625 × 0) = 1,046.

150

Уравнение для того, сколько у меня осталось денег, выглядит так: 10 × 0,98 w , где w – количество недель.

151

Коэффициенты, которые я описываю здесь, были основаны на представленных на сайте www.oddsportal.com, где вы можете найти лучшие коэффициенты для каждого матча у ряда ведущих букмекеров. Затем я скорректировал коэффициенты, чтобы сделать их честными, то есть убрал из расчета выгоду букмекера.

152

1 / 1,33 = 75 % и 1 / 1,43 = 70 %.

153

Этот результат статистически значим. Вероятность того, что из 28 матчей 25 или более закончатся победой хозяев, равна 0,01 (при вероятности выигрыша в 72,5 %).

154

Этот метод описан более подробно в Jakobsson, R. & Karlsson, N. Testing market efficiency in a fixed odds betting market. – Working paper No. 12, Department of Statistics, Örebro University, 2007. Модель оптимальной логистической регрессии p (победа хозяев) где p букмекерская вероятность победы хозяев 155 - фото 113,где p – букмекерская вероятность победы хозяев.

155

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id= 1999459

156

В таблице ниже приведены три примера из первого тура сезона-2015/16.

157 Grund T U Network structure and team performance The case of English - фото 114

157

Grund, T. U. Network structure and team performance: The case of English Premier League soccer teams. – Social Networks 34(4), 2012. – p. 682–690.

158

На основе исследования, проведенного аналитической компанией Prozone. Подробнее см. www.theguardian.com/football/blog/2014/apr/27/bayern-munich-possession-football.

159

http://www.fourfourtwo.com/statszone

160

Мы уже обсуждали этот пункт в главе 7, и анализ, на котором он основывался, можно найти в статье Томаса Грунда (см. примечание 156).

161

Эти скорости занижены, поскольку включают в себя время, когда мяч находится вне игры: ауты, травмы и т. д. Однако они отражают относительную скорость передач команд и могут быть безопасно использованы при подгонке модели.

162

Рейтинги рассчитываются как 0,13 × (скорость передач) + + 0,76 log (ожидаемые забитые голы), что было показано логистической регрессией.

163

Мы устанавливаем коэффициенты следующим образом. Пусть вероятность букмекеров на победу одной команды равна p , а второй – q . Тогда, если | p – q | > 0,4, мы устанавливаем вероятность выигрыша стратегии как Если p q 015 то вероятность ничьей равна 0355 025 p q - фото 115. Если | p – q | < 0,15, то вероятность ничьей равна 0,355 – 0,25 | p – q |. Все остальные вероятности результата берутся затем из коэффициентов букмекеров и корректируются соответствующим образом, чтобы отразить новую вероятность ничьей. При 0,15 ≤ | p – q | ≤ 0,4 ставка не делается.

164

www.euroclubindex.com/asp/matchodds.asp.

165

Я продолжаю делать небольшую корректировку, потому что модель Пуассона слегка недооценивает ничьи. Остальные вероятности корректируются так, чтобы в сумме получать 1.

166

Я сделал модели и для забитых, и пропущенных голов и обнаружил следующие наилучшие модели с использованием регрессии Пуассона. Среднее количество голов за матч для домашней команды оценивается как exp (–0,7574 + 0,13 r + 0,76 h ), где r – скорость передач, h – среднее количество ожидаемых голов в предыдущих матчах. Среднее количество голов за матч для команды гостей оценивается как exp (–0,0784 + 0,5057 g + + 0,5527 b ), где g – среднее количество ожидаемых пропущенных хозяевами голов в предыдущих матчах. b = 1, если соперник команда гостей – «Челси», «Манчестер Сити», «Манчестер Юнайтед», «Арсенал», «Ливерпуль» или «Тоттенхэм»; b = 0 для всех остальных гостей.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Олег Власов читать все книги автора по порядку

Олег Власов - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния отзывы


Отзывы читателей о книге Футболоматика: как благодаря математике «Барселона» выигрывает, Роналду забивает, а букмекеры зарабатывают состояния, автор: Олег Власов. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x