以下是幾個計算客場球隊的獲勝可能性的例子
例一參賽的主場球隊積分為48分,而客場球隊積分為38分。客場球隊劣勢=10分(或者48-38)。客場球隊的獲勝可能性=24.5%-(10分乘以0.39%)。24.5%減3.9%,客場球隊獲勝的可能性只有20.6%。
例二參賽的主場球隊積分為38分,而客場球隊積分為48分。客場球隊現在有10分的優勢。客場球隊獲勝的可能性=24.5%+(10分乘以0.39%)。24.5%-(15分乘以0.39%),即僅為18.65%。
積分差與平局之間的關係
杰奎斯·布萊克還對平局出現的可能性與賽前主客場球隊之間的積分差的相關關係性進行了分析。從顯示的結果來看,引人注目的是參賽雙方的積分差與出現平局的可能性之間沒有顯著的相關關係。
可以看出,不論採用線性回歸的方式,還是採用非線性回歸的方式,都無法得出二者顯著相關的結論。線性回歸的相關係數(R)為0.048,而採用非線性回歸方式相關係數(R)也僅為0.079,從統計學上來說,這樣的相關係數是沒有意義的。因此,無法判斷出積分差與平局出現的可能性之間的關係。
雖然這裡無法找出出現平局的可能性與參賽球隊賽前積分差之間的關係,但這至少告訴我們,平局是隨機分佈並且和很難預測的。

二、進球率預測法理論

傑克遜和莫舍斯基的研究

在1990年的倫敦國際博彩會議上,大衛·傑克遜和KR莫舍斯基提交了一篇名為《比賽中的指數博彩》的論文。在該論文中,他們認為某場賽事的結果是與參賽球隊在以往的進球率有關係的,因此可以通過考察參賽球隊以往的進球率來預測比賽結果。具體方法如下:
以Ra表示參賽的A隊以往的進球率,以Rb表示參賽的B隊以往的進球率;則本場賽事的總進球數即可以用Ra+Rb來預測,而兩隊的勝負則可以用Ra-Rb來預測。
傑克遜和莫舍斯基在論文中還以1990年7月在意大利舉行的世界杯比賽中英格蘭隊對愛爾蘭隊的比賽為例,對他們的理論的應用進行了檢驗。
英格蘭隊在主要國際賽事中平均進球率為1.29,而愛爾蘭隊的平均進球率是0.73。應用他們的方法,英格蘭隊勝愛爾蘭隊的可能性為0.56(=1.29-0.73),而預測的”總進球數”為2.02(=1.29+0.73)。賽前指數博彩公司開出的英格蘭勝的指數為0.85-1.1,總進球數指數為2.1-2.4。因為總進球數指數與應用這一方法所得出的預測結果很相近,所以在這方面下注贏彩機會幾乎沒有。不過,英格蘭勝的指數最低為0.85,比起運用傑克遜-莫舍斯基方法得出的預測數字0.56要高出很多,這就意味著賣出這一指數是有利可圖的。
這場比賽以1-1的平局告終,給賣出英格蘭勝指數的下注者帶來的利潤是0.85X單位賭注。對該場比賽而言,傑克遜和莫舍斯基的預測方法是很準確的,但遺憾的是他們沒有進一步給出將該方法運用於其他比賽的例子。

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