Cela ressemble au jeu de formes dans lequel les enfants doivent faire passer la forme correcte dans le trou correspondant. La forme correcte représente la bonne prévision, mais à l'inverse du jeu pour enfants, le nombre de possibilités est beaucoup plus grand.
Choisir la bonne forme/modèle
La première erreur à ne pas commettre est d'essayer de placer une forme dans un trou qui ne lui correspond pas. Un triangle entrera dans un carré en force ou s'il est plus petit, mais ce n'est pas la bonne association.
Il en va de même pour l'utilisation du modèle incorrect. Par exemple, si la distribution normale paraît convenir à la différence de buts, elle ne sera peut-être pas le meilleur outil de prévision pour le nombre de buts marqués à domicile. C'est ce que démontre le graphique ci-dessous en montrant le nombre estimé et réel de buts marqués à domicile, calculé à l'aide des distributions normales pour la Premiership anglaise sur la saison 2013/14 (sur la base des données ex ante et ex post).
Avec le grand nombre de modèles potentiels, le modèle adéquat n'est peut-être pas utilisé ou pire, disponible. Un modèle est une simplification nécessaire d'un scénario concret et il est voué à être incorrect. Dans le but de diminuer cet effet, il est nécessaire d'utiliser son bon sens pour sélectionner et interpréter un modèle, et d'adapter le modèle à des données anciennes.
Choisir la bonne taille/paramètre
Pour revenir à l'analogie des formes, la forme correcte peut être choisie mais d'une taille différente. Par exemple, le carré de la mauvaise taille est utilisé.
Dans un scénario de création de modèle, cela revient à utiliser les mauvais paramètres. Imaginez que vous essayez de calculer le nombre probable de buts marqués lors d'un certain match. La loi de Poisson est peut-être le modèle correct à utiliser mais l'une des équipes a récemment gagné 8-0. Cela a une incidence sur le nombre moyen de buts marqués et rend le paramètre inutile.
Dans ce cas, il faut faire preuve de bon sens et donner plus d'importance à l'écart type des paramètres utilisés.
L'erreur dans le processus
Enfin, dans notre exemple du jeu de formes, il se peut que la forme et la taille correctes aient été choisies, mais chaque forme diffère en taille en raison de l'usure du jeu et des différences de fabrication.
Dans un environnement de pronostics sportifs, tous les résultats ne sont pas réitérables. Si la finale du Super Bowl de cette année était rejouée à de nombreuses reprises dans les mêmes conditions, les New England Patriots ne gagneraient pas toujours 28-24 en raison de fluctuations naturelles.
Même en choisissant le modèle et les paramètres corrects, il existe toujours une volatilité naturelle dans les résultats (qui peut être mesurée). Plus il existe de données pertinentes, meilleurs seront les pronostics. C'est pour cette raison que de nombreux parieurs trouvent plus facile d'établir des pronostics sur un match de foot de la Premier League anglaise que sur un match de Coupe du Monde.
Conclusion
Les sociétés de paris, les organisations et les parieurs privés commettent tous des erreurs dans leurs pronostics – il s'agit d'utiliser son bon sens pour tirer parti des erreurs des autres.
En plus de rechercher les informations et conseils les plus pertinents, les parieurs devraient toujours rechercher les meilleures cotes, comme celles proposées par Pinnacle : découvrez ici nos cotes imbattables et comme nous offrons les plus hautes limites en ligne, un pari sur notre site vous permettra d'être le mieux placé pour rentabiliser votre pari.