Pinnacle

Att hitta en nischad marknad inom betting kan ofta leda till värde. Det kan röra sig om allt från specialkunskaper om handbollsbetting till att ha stor erfarenhet av att spela på japansk baseboll. Om du vet mer än spelbolaget finns det pengar att tjäna. Nischade marknader kan också vara en grogrund för intressanta och potentiellt lönsamma spel eftersom de ibland är mer förutsägbara än en del mer

Fotbollsodds

En hörna är en oväntat intressant händelse i fotboll. Även om bara cirka tre procent av dem leder till mål tas varje hörna emot med jubel av det anfallande lagets supportrar. Läs vidare för att ta reda på hur du kan dra nytta av odds på hörnor.

Odds på hörnor i fotboll: Värdet av en obskyr marknad

Poissonfördelning är ett matematiskt koncept för att omvandla medelvärden till sannolikheter för olika utfall inom en fördelning. Om vi till exempel vet att Manchester City gör i genomsnitt 1,7 mål per match kan man med en Poissonfördelningsformel få reda på att det motsvarar 18,3 % sannolikhet att Manchester City gör 0 mål, 31 % sannolikhet att de gör 1 mål, 26,4 % att de gör 2 mål och 15 % att de

I kombination med historiska data kan Poissonfördelning utgöra ett enkelt och pålitligt sätt att räkna fram det mest troliga resultatet av en fotbollsmatch. Denna enkla guide visar hur man räknar fram de nödvändiga anfalls-/försvarsvärdena. Du får också reda på hur man enkelt kan generera Poissonfördelningsvärden. På nolltid kommer du att ha lärt dig hur man räknar fram troliga fotbollsresultat med hjälp av Poissonfördelning.

Förutse fotbollsresultat med Poissonfördelning

För att maximera din lönsamhet på tennisodds och kunna välja rätt alternativ bör du känna till alla tillgängliga insatstyper. Tennisens mest grundläggande insatstyp är matchvinnare. Då satsar du på om du tror att en tennisspelare ska slå sin motståndare och gå vidare till nästa omgång. Ta till exempel matchen mellan Murray och De Schepper i 2016 års Hyundai Hopman Cup. Murray vann i två set med siffrorna 6-2, 6-2. Eftersom Pinnacle slutodds

Nu när Australian Open strax börjar bör du känna till tennisens mest grundläggande insatstyper och vilka som ger bäst möjlighet till förtjänst. Gör dig redo för 2016 år första Grand Slam.

Så fungerar handikappodds i tennis

Andrew Beasley

Vi har tidigare förklarat varför det kan vara värdefullt att ha kunskap om en relativt okänd sport eller hitta en specialiserad marknad för mer populära sporter. Det kan röra sig om allt från att känna till hur man spelar på golf&nbsp;till att bli expert på att spela på hörnor i fotboll. Framgångsrika spelare använder ofta information som andra inte har för att utnyttja diskrepanser i oddsen som ett spelbolag

Spela på Premier League här

På senare tid har fotbollsbetting börjat röra sig bort från tidigare populära oddsmarknader som till exempel 1X2, handikapp och totaler. Seriösa spelare har istället börjat intressera sig för att spela på kort. Läs vidare för att lära dig mer om att spela på kort i fotboll och vilka sorters data du kan använda.

Guide till att spela på kort i fotboll

Dominic föreläser på Department of Mathematics på University of Leicester och är assisterande föreläsare på University of Malta. Han är aktuarie och hans forskning riktar in sig på sportanalys såväl som finansiella och oddsmässiga derivat. Dominic har lyckats applicera etablerade matematiska strategier på sport vilket visat sig ovärderligt för många som älskar att spela på sport.

Dominic Cortis

Den vanligaste modellen för att förutsäga resultat i fotbollsmatcher är Poisson-modellen (eller varianter av den). Det enklaste sättet är att utgå från ett parametervärde för förväntat antal mål för respektive lag och sedan förutspå slutresultatet.
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/sv/betting-resources/sv/soccer/how-to-calculate-poisson-distribution/md62mlxumkmxz6a8">Förutse fotbollsresultat med Poissonfördelning </a></li>
</ul>
</div>
I en Poisson-modell är hemmalagsparametern ligans genomsnittliga hemmaresultat multiplicerat med en anfallsfaktor baserad på hemmalaget och en försvarsfaktor baserad på bortalaget. Den förstnämnda justerar hemmalagets målfördel till bortalagets försvarsstyrka (ju starkare försvar desto färre målchanser) medan den senare tar hänsyn till hemmalagets målkapacitet. Bortalagets förväntade antal mål utvärderas på ett liknande sätt men med hjälp av bortalagets målgörarfaktorer och hemmalagets försvarsfaktorer.

<h3>Poisson-modellers begränsningar</h3>

Precis som med alla andra modeller finns det begränsningar när man förutspår resultatet av en fotbollsmatch med hjälp av Poisson – nämligen att <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/euro-2016/poisson-distribution-limitations/A4FJEZCJWTR73S4T">utfallen är känsliga för ändringar av parametrarna</a>.
<blockquote>Den faktiska sannolikheten för att matchen slutar 0–0 är mycket högre för lag som gör många mål eftersom sådana lag ofta drar ner på tempot om matchen förblir mållös en bra bit in i matchen.</blockquote>
Poisson-modellen förutsätter också att när parametrarna för förväntat antal mål väl är inställda är antalet mål som varje lag gör oberoende av varandra. Detta regleras visserligen en aning med hjälp av försvars- och anfallsstyrkorna, men kan man verkligen förvänta sig att sannolikheten för att bortalaget gör fem mål förblir oförändrad oavsett om hemmalaget gjort fem eller noll mål?&nbsp;
Den viktigaste begränsningen är antagandet att skillnaden i antal mål som görs per lag motsvarar det förväntade antalet mål. Detta är en egenskap hos Poisson-fördelningen. Det finns bra sätt att hantera detta som till exempel överdispergerade (eller underdispergerade) Poisson-modeller och den bivariära Poisson-modellen, men de ligger utanför den här artikelns omfång.
En av de kombinerade effekterna av dessa Poisson-begränsningar är bristen på prediktiv förmåga för slutresultatet 0–0. Själv har jag en känsla av att Poisson-modellen tenderar att underskatta sannolikheten för att lag med många förväntade mål ska spela 0–0.
Den faktiska sannolikheten för att matchen slutar 0–0 är mycket högre för lag som gör många mål eftersom sådana lag ofta drar ner på tempot om matchen förblir mållös en bra bit in i matchen. Omvänt kan lag som brukar göra få mål spela med högre tempo fram till att det första målet görs. En vanlig Poisson-modell skulle inte fånga upp detta och följaktligen överskatta sannolikheten för 0–0. Med detta sagt är det här bara en känsla jag har. Om någon är villig att dubbelkolla får den personen gärna höra av sig till mig.

<h3>Så justerar du sannolikheten för kryss</h3>

Ett användbart tillvägagångssätt är att justera sannolikheten för 0–0 samtidigt som man justerar sannolikheten för övriga utfall i enlighet därmed. Detta kan göras via en femstegsprocess enligt följande enkla exempel:
Steg 1: Beräkna parametrarna för förväntat antal mål per lag
Det här steget kan ta tid om du inte automatiserar det. Benjamin Cronin förklarar det utmärkt i sin <a href="/betting-resources/sv/betting-resources/sv/soccer/how-to-calculate-poisson-distribution/md62mlxumkmxz6a8">artikel om Poisson-fördelning</a>. För enkelhets skull antar vi att de slutliga genomsnittliga målparametrarna är 1,7 och 1,2 för hemmalaget respektive bortalaget (det här är bara slumpmässiga siffror).&nbsp;
Steg 2: Beräkna sannolikheten för hur många mål som varje lag kommer att göra
Detta kan beräknas med hjälp av en formel. Ett färdigt exempel finns i länken ovan. I det här fallet använder vi sannolikhetsfördelningen för antalet mål med hjälp av formeln enligt följande:&nbsp;
<div class="table-holder-article-content">
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>Sannolikhetsfördelning för antalet mål i en fotbollsmatch</h2>
</div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td colspan="5">
Sannolikhet för antal mål
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Lag
</td>
<td style="text-align: center;">
Parameter för förväntat antal mål
</td>
<td style="text-align: center;">
0
</td>
<td style="text-align: center;">
1
</td>
<td style="text-align: center;">
2
</td>
<td style="text-align: center;">
3
</td>
<td style="text-align: center;">
4
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Hemmalag
</td>
<td style="text-align: center;">
1,7
</td>
<td style="text-align: center;">
18,30 %
</td>
<td style="text-align: center;">
31,10 %
</td>
<td style="text-align: center;">
26,40 %
</td>
<td style="text-align: center;">
15,00 %
</td>
<td style="text-align: center;">
6,40 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Bortalag
</td>
<td style="text-align: center;">
1,2
</td>
<td style="text-align: center;">
30,10 %
</td>
<td style="text-align: center;">
36,10 %
</td>
<td style="text-align: center;">
21,70 %
</td>
<td style="text-align: center;">
8,70 %
</td>
<td style="text-align: center;">
2,60 %
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
Steg 3: Beräkna sannolikhetsfördelningen för möjliga slutresultat
Vi kan nu multiplicera sannolikheterna för de olika slutresultaten. Till exempel är sannolikheten för slutresultatet 0–0 följande: 18,3 % x 30,1 % = 5,5 %. Resultaten visas nedan. Observera att dessa tal inte uppgår till 100 % sammanlagt på grund av möjligheten till andra slutresultat (till exempel 5–1). Vi kan tillägga att sannolikheten för övriga slutresultat är 3,7 %.
<div class="table-holder-article-content">
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>Beräkning av sannolikhetsfördelning för möjliga slutresultat</h2>
</div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td colspan="2">
Hemmalagets mål
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
0
</td>
<td>
1
</td>
<td>
2
</td>
<td>
3
</td>
<td>
4
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Bortalagets mål
</td>
<td>
0
</td>
<td>
5,50 %
</td>
<td>
9,40 %
</td>
<td>
8,00 %
</td>
<td>
4,50 %
</td>
<td>
1,90 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
1
</td>
<td>
6,60 %
</td>
<td>
11,20 %
</td>
<td>
9,50 %
</td>
<td>
5,40 %
</td>
<td>
2,30 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
2
</td>
<td>
4,00 %
</td>
<td>
6,70 %
</td>
<td>
5,70 %
</td>
<td>
3,20 %
</td>
<td>
1,40 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
3
</td>
<td>
1,60 %
</td>
<td>
2,70 %
</td>
<td>
2,30 %
</td>
<td>
1,30 %
</td>
<td>
0,60 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
4
</td>
<td>
0,50 %
</td>
<td>
0,80 %
</td>
<td>
0,70 %
</td>
<td>
0,40 %
</td>
<td>
0,20 %
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
Steg 4: Beräkning av justeringsparameter för slutresultatet 0–0&nbsp;
Här kan ett visst mått av subjektivitet komma in i bilden. Låt oss exempelvis anta att tidigare statistik tyder på att slutresultatet 0–0 har en sannolikhet på 10 %. Därmed skulle vi behöva öka sannolikheten från 5,5 % till 10 %.&nbsp;
Justeringsparametern kan beräknas som:
<div class="equation">
(förmodad sannolikhet för slutresultatet 0–0)/(förutsagd sannolikhet)=(förmodad sannolikhet)/(sannolikhet(0,0))
</div>
Genom att representera detta med symbolen α får vi fram att:
<div class="equation">
α=10/5,5=1,82.
</div>
Det innebär att vi ökar sannolikheten för ett mållöst kryss med 82 %. Eftersom den ökade från 5,5 % till 10 % måste de övriga sannolikheterna minska sin kumulativa sannolikhet lika mycket så att summan av alla utfall förblir 100 %.&nbsp;
Steg 4: Beräkning av justeringsparametern för övriga slutresultat
Om vi representerar den här faktorn med symbolen β kan vi använda följande ekvation:
<div class="equation">
β=(1-α[sannolikhet(0,0)])/(1-[sannolikhet(0,0)])=(1-förmodad sannolikhet)/(1-förväntad sannolikhet)
</div>
I det här fallet får vi β=(1-0,1)/(1-0,055)=0,95
Steg 5: Fyll i den justerade tabellen igen
Vi kan nu äntligen räkna om sannolikheten för olika slutresultat genom att multiplicera sannolikheten för 0–0 med α och resten med β. Vi får då följande resultat. Sannolikheten för övriga slutresultat är 3,5 %.&nbsp;
<div class="table-holder-article-content">
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>Återfyllning av den justerade tabellen</h2>
</div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td colspan="2">
Hemmalagets mål
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
0
</td>
<td>
1
</td>
<td>
2
</td>
<td>
3
</td>
<td>
4
</td>
</tr>
<tr>
<td>
Bortalagets mål
</td>
<td>
0
</td>
<td>
10,00 %
</td>
<td>
8,90 %
</td>
<td>
7,60 %
</td>
<td>
4,30 %
</td>
<td>
1,80 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
1
</td>
<td>
6,30 %
</td>
<td>
10,70 %
</td>
<td>
9,10 %
</td>
<td>
5,10 %
</td>
<td>
2,20 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
2
</td>
<td>
3,80 %
</td>
<td>
6,40 %
</td>
<td>
5,50 %
</td>
<td>
3,10 %
</td>
<td>
1,30 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
3
</td>
<td>
1,50 %
</td>
<td>
2,60 %
</td>
<td>
2,20 %
</td>
<td>
1,20 %
</td>
<td>
0,50 %
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
4
</td>
<td>
0,50 %
</td>
<td>
0,80 %
</td>
<td>
0,70 %
</td>
<td>
0,40 %
</td>
<td>
0,20 %
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>

<h3>Vad har vi lärt oss om justering av Poisson-modeller?</h3>


I den här artikeln gick vi igenom hur man justerar en traditionell Poisson-modell för att ta hänsyn till förändrad sannolikhet för mållösa kryss. Modellen kan utökas för att möjliggöra justering av vilket slutresultat som helst så länge sannolikheterna för alla andra slutresultat också justeras så att de sammanlagt utgör 100 %.
Det finns fler sätt att ändra sannolikheten för vissa resultat. Till exempel presenterade Dr Alun Owen ett eventuellt bättre tillvägagångssätt på MathSport-konferensen i juni som involverade en trunkerad Poisson-modell.&nbsp;
Justeringen minimerar inte Poisson-modellers begränsningar, varav några tas upp tidigare. Faktum är att den lägger till andra antaganden – nämligen den antagna sannolikheten för ett mållöst kryss och att alla andra sannolikheter justeras i samma takt β. Trots detta kan Owens förslag vara en förbättring jämfört med traditionella modeller som tenderar att under- eller överskatta sannolikheten för mållösa kryss.

Justering av sannolikheten för kryss i fotboll

En av begränsningarna med Poisson-modeller är bristen på prediktiv förmåga när det gäller mållösa kryss, det vill säga slutresultatet 0–0. Den här artikeln förklarar hur man justerar en Poisson-modell för att ta hänsyn till mållösa kryss.

Article

En av begränsningarna med Poisson-modeller är bristen på prediktiv förmåga när det gäller mållösa kryss, det vill säga slutresultatet 0–0. Den här artikeln förklarar hur man justerar en Poisson-modell för att ta hänsyn till mållösa kryss. Läs vidare för att få reda på mer.