7 23, 2015
7 23, 2015

Využívání chyb v modelech

Využívání chyb v modelech
V předchozích článcích jsme představili různé typy předpovědních modelů a metody pro měření rozptylu (disperze). Bez ohledu na model ale platí, že předpověď není věštba. Předpověď vyhodnocuje pravděpodobnost události a může být ovlivněna nějakou chybou. Toho by si měli být sázkaři vědomi a měli by to s radostí využívat.

Jako alegorii si představme kostku pro třídění tvarů, se kterou si hrávají malé děti takový typ, do kterého se musí otvorem prostrčit správný tvar. Správný tvar představuje správnou předpověď, ale na rozdíl od kostek, které mají k dispozici děti, je při předpovědích mnohem větší počet možností.

Volba nesprávného tvaru/modelu

První možnou chybou je zvolit úplně špatný tvar. Trojúhelník by se možná vešel do čtverečku, kdybyste hodně zatlačili nebo kdyby byl o hodně menší, ale i tak by to byl pořád nesprávný tvar.

Ekvivalentem je, když pro daný účel zvolíme nesprávný model. Například normální rozložení se osvědčuje jako vhodný model pro gólové rozdíly, ale není moc úspěšné při předpovídání gólů vstřelených domácím týmem. Dokládá to i graf níže, který zobrazuje předpovídané (pomocí normálního rozložení) a skutečné počty gólů domácích týmů v anglické Premier League 2013/14.

errors-betting-models-barchart.jpeg

Potenciálních modelů je spousta, ale je možné, že nepoužijete ten nejlepší nebo (což je ještě horší) že opravdu dobrý model není pro něco k dispozici. Model je ze své podstaty zjednodušením scénáře z reálného světa a nikdy nemůže být stoprocentně přesný. Způsoby, kterými lze tento problém zmírnit, jsou používání zdravého rozumu při výběru a interpretaci modelu a přizpůsobování modelu historickým datům. 

Volba nesprávné velikosti/parametru

Když se vrátíme k analogii s kostkou pro třídění tvarů, mohli byste vybrat správný tvar, ale o nesprávné velikosti. Použili byste třeba nesprávně velký čtvereček.

Ekvivalentem při vytváření modelů je použití nesprávných parametrů. Představte si, že se snažíte vypočítat pravděpodobný počet gólů, který padne v určitém zápase. Pokud použijete Poissonovo rozložení, je to vhodný model, ale jeden z týmů nedávno vyhrál 8:0. To zkreslí střední hodnotu vstřelených gólů, takže tento parametr se stane nepoužitelným.

V tomto případě je potřeba zapojit vlastní úsudek a věnovat více pozornosti směrodatné odchylce v použitých parametrech.

Chybné zpracování

V posledním příkladu s kostkou byste mohli vybrat správný tvar o správné velikosti, ale jednotlivé tvary by se mohly ve velikosti odlišovat kvůli opotřebení nebo drobným odchylkám při výrobě.

V prostředí sportovních předpovědí není každý výsledek replikovatelný. Kdyby se finále Super Bowlu 2015 hrálo za stejných podmínek mnohokrát, neskončilo by vždycky výhrou 28:24 pro New England Patriots, a to kvůli přirozeným fluktuacím.

I v případě výběru vhodného modelu a parametrů se ve výsledcích (které lze měřit) bude vždy projevovat určitá míra přirozené proměnlivosti. Nejlepší předpovědi vznikají, když je k dispozici více relevantních dat proto je pro mnoho sázkařů snadnější předpovědět výsledky zápasů v anglické fotbalové Premier League než na fotbalovém Mistrovství světa.

Závěr

Sázkové společnosti, syndikáty i soukromé osoby mohou mít ve svých předpovědích chyby a důležitým uměním je mít dobrý úsudek a využívat chyby, které dělá při sázení druhá strana.

Kromě hledání cenných informací a rad by měli sázkaři vždy hledat také nejlepší kurzy, které nabízí společnost Pinnacle – o našich nepřekonatelných kurzech si můžete přečíst zdeKdyž k tomu připočtete, že nabízíme nejvyšší limity online, je jasné, že sázka u nás vám dává nejvyšší šanci získat nějakou hodnotu.

Informační zdroje o sázení – Abyste mohli lépe sázet

Informační zdroje o sázení společnosti Pinnacle jsou jednou z nejrozsáhlejších sbírek odborných článků a rad o sázení, jaké na internetu najdete. Zajímavé informace v ní najdou sázkaři bez ohledu na míru svých zkušeností. Naším cílem je zprostředkovat lidem znalosti, aby mohli lépe sázet.