Результаты спортивных матчей

Ставки на футбол: советы по стратегии и системе — что знать, чтобы чаще выигрывать

Многие любители спорта заинтересованы в прогнозировании результатов спортивных матчей. Но спрогнозировать результат матча сложно, потому что необходимо учитывать множество факторов. Байесовский вывод и рассуждения на основе правил — широко используемые научные методы для прогнозирования будущая информация, включая спортивные результаты, цены на акции и т. д. В этой статье мы предлагаем новую структуру для прогнозирования спортивных событий с использованием эти методы вместе с подходом к игровым временным рядам. Наша структура нова и уникальна по трем параметрам. Во-первых, Фреймворк состоит из двух основных компонентов: основанного на правилах логика и компонента байесовской сети. Это составной ощущение, что два разных метода взаимодействуют при прогнозировании результатов спортивных матчей. Концепция объединения двух разных методы в одну структуру мотивированы тем фактом, что большинство спортивных результатов в высшей степени стохастичны, но в то же время стратегии команды (или игрока) могут быть определены некоторыми четкими логическими правилами.

Кроме того, из-за компонента, основанного на правилах, наша структура может давать достаточно хорошие прогнозы даже при скудных статистических данных, поэтому ее можно использовать для прогнозирования результата. о матче между двумя командами (или игроками), у которых было мало или не было предыдущих встреч; в то время как большинство методов машинного обучения не могут быть использованы, потому что они могут страдать от недостатка данных. Во-вторых, наша структура учитывает многие факторы, такие как текущие оценки, моральный дух, утомляемость, навыки и т. д. при прогнозировании результатов спортивных матчей; в то время как в большинстве предыдущих работ учитывался только один фактор, обычно балл или несколько факторов. В-третьих, в отличие от большинства предыдущих работ по спортивному прогнозированию, мы используем внутриигровую систему, основанную на знаниях. подход временных рядов для прогнозирования спортивных матчей. Этот подход позволяет нашей структуре отражать приливы / потоки спортивного матча.и делает наше предсказание более реалистичным и в некотором роде более точным. Мы внедрили предсказатель футбольных результатов называется FRES (Football Result Expert System) на основе нашей структуры и показывает, что она дает разумные и стабильные прогнозы

Предпосылки и ограничения

Футбол, пожалуй, самый выдающийся вид спорта в мире, поэтому, неудивительно, что было исследований по прогнозу футбола. Собственно, среди всех спортивные, футбольные прогнозы являются одними из самых распространенных и глубоко исследованная территория. Таким образом, мы исследуем связанные с предсказаниями исследования для футбола, представитель спорта как наш целевой домен и разделите их на несколько групп. Хотя эти исследования в основном касаются только математических / статистических моделей или методов, они важны. фон для построения экспертной системы по футбольному результату. Статистический анализ был проведен по прогнозу футбола. Многие исследователи предлагали свои собственные модели или процессы. для анализа результатов футбольных матчей. Они, как правило показали, что их модели или методы хорошо отражают результаты футбольных матчей, т.е. хорошо подходят. Множество моделей и методы, такие как модели регрессии Пуассона, модель логистической регрессии с использованием исходных позиций и процесс обновления вероятности выигрыша внутри матча. используется для анализа / интерпретации результатов футбольных матчей .

Большинство этих работ также дают некоторые прогнозы тоже, но они больше ориентированы на статистический анализ результаты футбольных матчей.

Rangers - Slavia Praga. Imagini groaznice: Un coleg al lui Hagi, intrare sălbatică. Portarul advers, desfigurat! VIDEO

Статистический прогноз результатов футбола

Статистический прогноз результатов футбола также был исследовал. Обычный процесс этих работ следующий: модели разрабатываются путем подгонки их к реальным данным — при этом шаг, дополнительная информация, знания или предположения часто определяются и используются. Затем модели используются в прогнозирование результата футбольных матчей — собственно это процесс похож на многие подходы машинного обучения. В некоторых работах в этой области использовались более статистические подходы к прогнозированию футбольных матчей; они используют мало знания / информация и в значительной степени основаны на чисто статистических моделях, таких как упорядоченная пробит-модель и модели Пуассона оценили качество футбольных команд. и оценили ожидаемое количество голов в футболе.