dự báo hay Đánh giá bóng đá qua Con số (Statistical association football predictions) là một phương pháp được dùng trong cá cược thể thao để dự báo kết quả của các trận chiến bóng đá bằng các công cụ Báo cáo. truy nã cập vào W88 để Nhận định thêm phổ biến thông tin khác từ trang tip bóng đá chúng tôi mục tiêu của dự báo Báo cáo về kết quả trận chiến là làm tốt hơn dự báo của các nhà cái. Công nghệ Báo cáo được dùng đa dạng nhất để dự đoán là xếp hạng. Hệ thống xếp hạng bóng đá ấn định thứ hạng cho mỗi đội dựa trên kết quả trận chiến trong kí vãng của họ, để thứ hạng cao nhất được chỉ định cho đội mạnh nhất. Kết quả của trận đấu có thể được dự đoán bằng cách so sánh cấp bậc của các đối thủ. Hiện nay, có rất nhiều hệ thống xếp hạng bóng đá, thí dụ như một số hệ thống được biết đến phổ biến là bảng xếp hạng toàn cầu FIFA hoặc Elo. Có ba nhược điểm chính đối với dự đoán trận đấu bóng đá dựa trên hệ thống xếp hạng: Thứ hạng được giao cho các đội không phân biệt sức mạnh tiến công và phòng vệ của họ. Thứ hạng là điểm trung bình tích lũy ko kể đến sự thay đổi kỹ năng của các đội bóng đá. mục tiêu chính của hệ thống xếp hạng không hề là dự đoán kết quả của các trận bóng đá mà là để phân loại các đội theo sức mạnh nhàng nhàng của họ. Thêm nữa, còn một cách khác để dự báo bóng đá là hệ thống Phân tích. Trong khi xếp hạng chỉ đề cập tới trật 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 tìm cập w88 nhanh nhất hãy truy hỏi 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 ngự, 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 Việc đầu tiên được bắt buộc sớm hơn phổ biến bởi Moroney (người đã xuất bản phân tích Con số Trước tiên của mình về kết quả cuộc đấu bóng đá vào năm 1956). Theo phân tích của Moroney, cả phân phối Poisson và âm phân phối nhị thức cung ứng những dự đoán phù hợp với kết quả của các trò chơi bóng đá. Chuỗi chuyền bóng giữa các cầu thủ trong các trận đấu bóng đá đã được Reep và Benjamin phân tách thành công bằng cách dùng cung ứng 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 chừng độ nào đấy có thể dự đoán được và không chỉ đơn giản là vấn đề may rủi. mô phỏng Việc trước tiên dự đoán kết quả của các trận đấu bóng đá giữa các đội có kĩ năng khác nhau được Michael Maher đề nghị vào năm 1982. Theo mô hình của ông, các bàn thắng mà đối thủ ghi được trong trận chiến được rút ra trong khoảng cung ứng Poisson. Xem thêm >>>đăng ký w88 để biết cách đăng ký nhà cái Các tham số của mô hình được xác định bởi sự dị biệt giữa kỹ năng tấn công và phòng ngự, được điều chỉnh bởi nhân tố lợi thế sân nhà. Các công nghệ mô hình hóa yếu tố lợi thế sân nhà được Caurneya và Carron tóm lược trong một bài báo vào năm 1992. Năm 1999, Knorr-Held đã phân tách về “Sự phụ thuộc vào thời gian của sức mạnh của đội”. Ông sử dụng ước tính đệ quy Bayes để Tìm hiểu các đội bóng: công nghệ này thực tại hơn so với việc dự báo bóng đá dựa trên số liệu Báo cáo nhàng nhàng. Các phương pháp dự báo bóng đá rất nhiều các kỹ thuật dự đoán có thể được phân loại theo các hình thức giải đấu không giống nhau, sự phụ thuộc vào thời gian và thuật toán hồi quy. Các công nghệ dự báo bóng đá được phỏng đoán có sự không giống nhau giữa giải đấu Round-robin và giải đấu Knockout. Diego Kuonen đã từng tổng hợp trong một bài báo về các công nghệ 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 trưng, riêng TDPR thời gian phụ thuộc là hệ số bán phá giá theo thời kì TDMC (Time-Dependent Markov Chain) thời gian phụ thuộc dựa trên mô hình chuỗi Markov. thoi gian phu thuoc dua tren mo hinh chuoi markov công nghệ này có dự định 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. công nghệ dựa trên giả định rằng xếp hạng được ấn định cho các đội đối thủ tỷ lệ thuận với kết quả của mỗi cuộc đấu. ví thử rằng các đội A, B, C và D đang thi đấu trong một giải đấu và kết quả cuộc chiến 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 dù rằng 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 thiết rằng kết quả của trận đấu số 1 tỉ lệ thuận với sự dị 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 thiết tương tự có thể được thực hiện cho hầu hết các cuộc đấu trong giải đấu: y1 = rA – rB + ε1 y2 = rC – rD + ε2 y5 = rB – rC + ε5 Bằng cách đưa vào ma trận chọn lựa X, các phương trình trên có thể được viết lại ở dạng nhỏ gọn: Y = Xr + e Các mục của ma trận tuyển lựa có thể là 1, 0 hoặc -1, với 1 tương ứng với đội chủ nhà và -1 tương ứng với đội khách. giả dụ ma trận có hạng phần lớn, nghiệm đại số của hệ thống có thể được tậu thấy phê chuẩn công nghệ bình phương tối thiểu. Nếu không, người ta có thể sử dụng nghịch đảo Moore – Penrose. Các thông số xếp hạng rút cục là r = [1.625, 0.75, −0.875, −1.5]T Trong tình huống này, đội mạnh nhất có xếp hạng cao nhất. Về ưu điểm của công nghệ xếp hạng này so với các hệ thống xếp hạng tiêu chuẩn là các Báo cáo được chia theo tỷ lệ liên tục giúp xác định sự dị biệt chuẩn xác giữa sức mạnh của các đội. Hồi quy Poisson ko 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 chiến mà đội i đấu với đội j. Xi và Yi, j là các biến bỗng dưng độc lập có tức là λ và μ. Vậy nên, xác suất chung của việc đội nhà ghi được x bàn và đội khách ghi được y bàn là tích của 2 xác suất độc lập. giả sử rằng C biểu hiện số đội tham gia trong một mùa giải và N là số trận chiến 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 chiến thắng nhà cái Vì đã biết Xn và Yn, nên sức mạnh tấn công và phòng vệ của đội (ai, di) và lợi thế sân nhà (h) giúp hạn chế khả năng xảy ra các tình trạng bị động có thể được ước tính bằng cách tối đa hóa hy vọng. Các cải tiến cho mô phỏng này được đề xuất bởi nhà Con số 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 vun đắp mô hình sản xuất Skellam không phụ thuộc vào thời gian. ko giống như mô hình Poisson – phù hợp với việc phân bổ điểm số, mô hình Skellam phù hợp với sự dị biệt giữa tỷ số sân nhà và sân khách. Chuỗi Markov phụ thuộc vào thời gian Monte Carlo Một mặt, các mô phỏng Con số bắt buộc 1 vài lượng lớn các Quan sát để ước tính chính xác các tham số của nó. Và thiên nhiên 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, người nào cũng biết rằng các kỹ năng của đội đổi thay trong mùa giải, khiến các thông số của mô phỏng phụ thuộc vào thời gian. Mark Dixon và Coles đã nỗ lực khắc phục sự đánh đổi này bằng cách gán trọng số to hơn cho kết quả cuộc chiến sắp nhất. Rue và Salvesen đã giới thiệu một phương pháp Đánh giá phụ thuộc thời kì mới bằng cách sử dụng mô phỏng Chuỗi Markov. Theo mô phỏng, sức mạnh tấn công (a) của đội A có thể được mô tả bằng phương trình chuẩn của chuyển di Brown, Ba, A (t), chỉ mất khoảng t1> t0. giả sử rằng ba đội A, B và C đang thi đấu trong giải đấu và các trận chiến được tổ chức theo thứ tự sau: t0: A-B; t0: A-C; t1: B-C, mật độ xác suất khớp có thể được biểu hiện. Vì việc ước tính phân tách các thông số sẽ khó trong tình trạng này, công nghệ Monte Carlo được áp dụng để ước tính các thông số của mô phỏng. ứng dụng cho các môn thể thao khác Các mô phỏng được dùng cho hiệp hội bóng đá có thể được sử dụng cho các môn thể thao khác có cùng số bàn thắng (điểm), chả 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 dùng các mô phỏng cho bóng đá hiệp hội. Họ đã giới thiệu bốn mô phỏng cho môn khúc côn cầu trên băng: mô phỏng cung cấp Poisson kép (giống như Maher 1982). mô hình cung cấp Poisson lưỡng biến sử dụng tổng quát hóa sản xuất Poisson 2 biến cho phép tương quan nghịch giữa các biến bất chợt (phân phối này được giới thiệu trong Famoye (2010). Các phiên bản cường điệu theo trục đường chéo của hai mô phỏng trước đó (lấy cảm hứng từ Dixon và Coles (1997) trong đó 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 thông số bổ sung. Các thông báo cũ hơn (kết quả) được chiết khấu trong thời kỳ ước tính trong cả bốn mô phỏng. Các mô phỏng được trình diễn trong giải đấu khúc gôn cầu trên băng cấp cao nhất ở cộng hòa Séc – Czech Extraliga giữa các mùa giải 1999/2000 và 2011/2012. Kết quả được sử dụng thành công trong việc cá cược giả tưởng chống lại các nhà cái. Lời kết Bài viết trên đã sản xuất cho các bạn những thông báo nhu yếu nhất về mô phỏng dự báo bóng đá kết hợp thống kế. Các bạn có thể ứng dụng những kiến thức này vào các trận cược của mình để có thể thắng lợi nhà cái đấy, chúc các bạn thật nhiều niềm vui và may mắn trên tuyến đường sắp đến nhé!