如何根据4个球队进行单循环历史数据进行波胆分析?

2020-03-28 17:14
来源:
足球财富
比分,俗称波胆,相信很多朋友都玩过,但是对于比分的预测不一定能像上下盘那般容易预测出来,笔者最近也在研究比分这个东西,预测难度主要在确定大小球及两队的攻防能力如何。不过,在经过多日的研究,笔者发现比分还是有一定的方法可以预测的,暂时笔者研究出有两种方法。以下我们来看看这两种方法需要什么工具或者条件,以及这种方法的弊端。
一、小球比分法
倘若这场比赛能在赛前预测到正常比赛的进球数目能确定在1~3球的话,那么这个比分就非常好的预测,而且1~3球也多属于小球的范围。要确定比赛的大小球,这里要用到笔者之前提供的一个判断大小球的方法《大小球初盘力度判断》,相信这个大家一定不陌生,通过这个方法咱们可以确定初盘给出的大小球力度是否合理,同时预测全场进球的大概数目在哪个范围。而今天要求小球比分正是要用这个方法来判断出小球结果的比赛,为什么呢?上面也说了,小球的比分好猜测,只要用《大小球初盘力度判断》判断出小球,在结合分析得出的上下盘关系(这里可以用大家各自的方法确定)最终确定比分!好,那么咱么来个例子解释一下:
从两队近30场的比赛中我们算出Y=2.71球,比起庄家开出的2.25是要高的,那么按照《大小球初盘力度判断》可以判断出本场比赛是按高水方向跑出,也就是小球的方向。那么就会有以下几种比分会抛出,当然这是没有确定上下盘的比分:
小球比分预测
主队
0-0
1-0
2-0
1-1
客队
0-0
0-1
0-2
1-1
只要一确定上下盘(上下盘盘可能说的不对,那么只要确定是哪一队的方向即可),那么这个比分即可瞬间减少4个选项,剩下的选项即使100元一个,最低的赔率都有5倍以上,是绝对的稳赚不赔的!
弊端 : 只能大确定小球的比分,然而到了大球的比分则有难度,毕竟大球的比分实在太多,全包的话对我们来说并不划算,所以大球的比分用这个方法不好。
二、泊松分布预测比分
什么是泊松分布呢?我在这里给大家解释一下:泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。当二项分布的n很大而p很小时,泊松分布可作为二项分布的近似,其中λ为np。通常当n≧10,p≦0.1时,就可以用泊松公式近似得计算。具体公式如下:
(k=0.1.2.3.4.5)
相信大家看到这个公式很烦恼是吧,其实一点也不难,很简单的公式,只要把数字给代入即可计算出进球的概率,只要把这些进球的概率互相相乘即可得出接近的比分。下面我们逐一来讲解;
泊松分布公式详解
e
自然对数基础,大约为2.71828
λ
两队本赛季主/客的平均进攻力
k
进球数范围(0~5球)
k!
阶乘
我们设定双方进球数最多为5球(一般情况极少出现两队互进5球的比赛),那么这个公式可以为我们列出所有可能出现的比分,无论是大还是小!下面我们继续以上面那场巴西乙的比赛为例子说明这个公式的套用:
通过上面我们计算出两队在主/客场的λ值,那么上面的其他数据是已知的,那么我们就计算两队互相进5球的概率:数学不好的童鞋可以上网找计算器计算
泊松分布
k
0
1
2
3
4
5
p(主队)
0.2231
0.3347
0.251
0.1255
0.0471
0.0141
p(客队)
0.3198
0.3646
0.2078
0.079
0.0225
0.0051
好了,既然计算出两队进0~5球的概率那么我们怎么得出比分呢,接下来就要用两队进球的概率互相相乘得出一个百分比,最大的几个百分比是最大机会跑出的,当然这也是没有确定方向的比分,具体的比分还是要各位老铁们自己确定好方向才可以,这里笔者只提供比分的预测方法!那么我们来看看两队在这5球下的比分概率有多少:
比分
1-0
2-0
2-1
3-0
3-1
3-2
4-0
4-1
4-2
4-3
0-0
1-1
2-2
3-3
4-4
其他

10.70%
8.00%
9.10%
4.00%
4.50%
2.60%
1.50%
1.70%
0.97%
0.37%
7.00%
12%
5.00%
0.90%
0.01%
0.01%

8.10%
4.63%
6.95%
1.76%
2.64%
1.98%
0.50%
0.75%
0.56%
0.28%
从上面的表格中我们计算出最大概率跑出的比分为1-0(10.7%)、1-1(12%)、2-0(8.00%)、2-1(9.1%)以及0-1(8.1%),从比分上面来统计,无疑是主队方向的比分占得更多,如果我们分析这场比赛是主队方向有利的话,那么我们就可以从这几个比分中剔除客队的选项,那么只剩下4项是最值得投入的。这个方法适用任何的联赛的比分预测,无论是大还是小比分,都可以预测出来,只要它的概率够高即可。
弊端 :计算容量大,得要有耐心才可以。返回搜狐,查看更多
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