Pinnacle

¿Qué son las apuestas laterales en el Blackjack? Las apuestas laterales son apuestas de bonificación realizadas en una ronda de Blackjack sobre los resultados, más allá de si el jugador o el crupier ganará. La mayoría es apostada al comienzo de la ronda, antes de que las cartas se hayan repartido junto con las apuestas regulares, y muchas tienen cuotas fijas que generalmente ofrecen mayores pagos que el simple 2:1 entregado por

Juegue al Blackjack en Pinnacle Casino

Las apuestas laterales brindan una forma emocionante de hacer que los juegos de Blackjack sean más interesantes al tiempo que le ofrecen una mayor cantidad de formas de ganar. Entonces, ¿qué son las apuestas laterales de Blackjack, qué apuestas paralelas están disponibles y valen realmente la pena? Siga leyendo para averiguarlo.

Explicación de las apuestas laterales en el Blackjack

Encontrar un mercado especializado a la hora de apostar puede ser el camino para encontrar valor. Puede enfocarse en cualquier cosa, desde el conocimiento especializado en apuestas de handbol hasta una amplia experiencia en las apuestas del béisbol japonés. Siempre y cuando sepamos más que la casa de apuestas, podemos ganar dinero. Los tiros de esquina también pueden ser apuestas muy interesantes y rentables, ya que son

Cuotas de fútbol

El tiro de esquina es uno de los eventos más inexplicablemente emocionantes del fútbol. Apenas un 3 % de los tiros de esquina termina en gol, aunque sin dudas los fanáticos del equipo atacante alentarán a los gritos si su equipo patea uno. Continúe leyendo para descubrir cómo puede beneficiarse con las apuestas a los tiros de esquina.

Apuestas a los tiros de esquina en el fútbol: valor en un mercado poco conocido

La distribución de Poisson es un concepto matemático para convertir los promedios en una probabilidad para los resultados variables de una distribución. Por ejemplo, si sabemos que el Manchester City tiene una media de 1,7 goles por partido, la fórmula de la distribución de Poisson nos indica que esta media equivale a que el Manchester City marque 0 goles en el 18,3&nbsp;% de los partidos, 1 gol en el 31&nbsp;%, 2 goles

La distribución de Poisson, junto con los datos históricos, proporciona un método sencillo y fiable para calcular el marcador más probable en un partido de fútbol. Además, este método se puede aplicar a las apuestas. Esta guía sencilla explica cómo calcular los valores necesarios de fuerza atacante/defensiva y ofrece un práctico método simplificado para generar los valores de la distribución de Poisson. Antes de que te des cuenta estarás pronosticando los marcadores de fútbol con la distribución de Poisson.

Distribución de Poisson: pronóstico del resultado en las apuestas de fútbol

  Valor esperado La cantidad que un jugador puede esperar ganar o perder si realiza una apuesta con la misma cuota muchas veces, calculada a través de una ecuación sencilla:&nbsp;multiplicar la probabilidad de ganar por la cantidad que se podría ganar por apuesta, y restar la probabilidad de perder multiplicada por la cantidad perdida por apuesta.  Glosario►   Un ejemplo sencillo de valor esperado

El valor esperado de una apuesta nos muestra cuánto podemos esperar ganar (de media) por apuesta y, como tal, es el cálculo más valioso que un apostante puede hacer cuando compara las cuotas de las casas de apuestas. ¿Cómo puedes calcular el valor esperado en las apuestas deportivas para predecir tus ganancias? Sigue leyendo para averiguarlo.

Cómo calcular el valor esperado

Dominic es profesor del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Leicester y profesor adjunto en la Universidad de Malta. Además, es actuario adjunto y su investigación se centra en análisis deportivos y en derivados financieros y de apuestas. Dominic aplica estrategias matemáticas a deportes concretos, lo que ha demostrado ser una herramienta inestimable para los apostantes.

Dominic Cortis

Realizar predicciones no es una tarea fácil y, basándome en mi breve experiencia, considero que a veces puede llevar a dos impresiones extremas. Cuando todo sale como estaba planeado, te tratan como si tuvieras capacidades proféticas. Cuando los resultados de los eventos extremos que has calculado ni siquiera se acercan a la realidad, se puede esperar que te tilden de charlatán. <o:p></o:p>

Independientemente de lo que se prediga, existe una gran probabilidad de que no ocurra el resultado exacto de la predicción que se ha realizado, especialmente si hay muchos resultados posibles.<o:p></o:p>

Utilizar el pasado para predecir el futuro <o:p></o:p>

Un método útil consiste en usar valores de referencia del pasado o información general. Por ejemplo, sabemos que los equipos locales marcan más goles que los visitantes. Por tanto, cuando afrontamos un partido entre dos equipos con igual fuerza, el mejor pronóstico sería la victoria del equipo local. ¿En qué parte se marcarán más goles en un partido de fútbol? Pues en la segunda. ¿Ganará Inglaterra en los penaltis? No.<o:p></o:p>

Lo que podría ofrecernos más información es la medida de la dispersión, como la <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/betting-strategy/how-to-use-standard-deviation-for-betting">desviación estándar</a>, ya que esta muestra la cantidad de discrepancia posible en relación con el mejor cálculo.<o:p></o:p>

Sin embargo, si tuviésemos que utilizar valores de referencia, nunca podríamos haber predicho la subida del Leicester FC (lo sé, menciono a la ciudad en todos mis artículos) al inicio de la temporada, ¿o sí? Si consideramos los últimos partidos de la temporada 2014/15, podríamos haber interpretado que el Leicester tenía posibilidades de hacerlo bien. Aunque, debo admitirlo, parecía sumamente rocambolesco pensar que incluso podría acabar entre los 6 primeros. &nbsp;<o:p></o:p>

La limitaciones de crear modelos<o:p></o:p>

La creación de modelos nunca se debe hacer como si fuesen silos ya que se deben considerar las complejidades de cada caso. Me encanta esta analogía sobre cómo utilizar la <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Prior_probability">probabilidad a priori</a>. El artículo sobre <a href="https://www.countbayesie.com/blog/2015/2/18/hans-solo-and-bayesian-priors">Han Solo y la inferencia bayesiana</a> explica la escena de Star Wars en la que el Halcón Milenario vuela a través de un campo de asteroides y C3P0 le dice a Han Solo que tiene 1 oportunidad entre 3720 de atravesar con éxito el campo. Pero C3P0 no tuvo en cuenta que la estadística normal no se puede aplicar a Han y, en su caso, debería actualizarse en consecuencia.<o:p></o:p>

Esto es lo que ha estado ocurriendo en el caso del Leicester. En primer lugar, aquí no se pueden aplicar algunos modelos. Por ejemplo, un modelo típico consiste en predecir el número de goles que se marcarán como un <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/soccer/how-to-calculate-poisson-distribution">proceso de Poisson</a>.<o:p></o:p>

Pero esto dará una mayor probabilidad de ganar a un equipo que tenga un índice mayor de goles marcados. Pero el Leicester es el tipo de equipo que gana sus partidos por 1-0, aunque esto sería contrarrestado por su fortaleza defensiva en el modelo.<o:p></o:p>

En segundo lugar, incluso si se utilizaran los métodos estadísticos adecuados, el mercado parecía ilógico. Todo el mundo esperaba que el Arsenal metiera presión y que el Leicester se deshinchara. Aunque esta situación era verosímil, la más probable era que ambos equipos siguieran la misma trayectoria.<o:p></o:p>

La solución intermedia<o:p></o:p>

En conclusión, utilice valores de referencia pero no olvide que el rendimiento pasado no es un indicador de los resultados futuros. Por consiguiente, necesita ser subjetivo, creativo, crítico y considerar el caso que se le plantea, pero no sea excesivamente extravagante. En efecto, no es nada fácil.<o:p></o:p>





<a href="https://www.pinnacle.com/signup/desktop/en-GB?ico=article_strategy&amp;icl=openaccount"><img src="/sites/default/files/media-image/strategy-openaccount.jpg" alt="strategy-openaccount.jpg" width="700" height="160" loading="lazy"></a>

summary

El rendimiento pasado no es un indicador de los resultados futuros

Desde los tipsters a los asesores financieros, la utilización de datos pasados para predecir eventos futuros está muy difundida. En este artículo, Dominic Cortis analiza las ventajas e inconvenientes de este método y explica porqué los modelos de predicción no fueron capaces de predecir las probabilidades del Leicester de ganar la liga.