Per fare un esempio, pensiamo al giocattolo da neonati con le varie forme di plastica che il bambino deve inserire nei fori corrispondenti. Il foro giusto rappresenta la predizione corretta: tuttavia, al contrario delle poche forme a disposizione del bambino, il numero delle possibilità nel nostro caso è molto più alto.
Scegliere il foro/modello sbagliato
Il primo possibile errore è quello di sbagliare il foro. Un triangolo potrebbe passare attraverso un quadrato se lo si forza un po' o se è più piccolo del foro, ma questo non significa che sia la forma giusta.
Nel nostro caso, questo equivale a scegliere il modello sbagliato. Per esempio, mentre la distribuzione semplice può essere adatta per la differenza reti, non è il modello migliore per prevedere i goal segnati in casa da una squadra. Questo è dimostrato dal grafico qui sotto, che mostra il numero effettivo e stimato di reti segnate in casa usando le distribuzioni semplici per il campionato inglese 2013/14 (con dati a posteriori).
Dato il gran numero di modelli possibili, si rischia di non usare quello giusto o, ancora peggio, che quello giusto non sia disponibile. Un modello è una rappresentazione semplificata di una situazione reale ed è pertanto destinato a non essere corretto. Per diminuire gli errori, si deve usare il buonsenso nel selezionare e interpretare un modello, oltre ad adattare il modello ai dati più vecchi.
Scegliere le dimensioni/il parametro sbagliato
Tornando all'esempio del giocattolo, si potrebbe scegliere il foro giusto ma delle dimensioni sbagliate. Immaginiamo di scegliere un quadrato della grandezza sbagliata.
Nella costruzione di un modello questo equivale a usare i parametri sbagliati. Immaginiamo di voler calcolare il probabile numero di reti segnate in un dato incontro. La distribuzione di Poisson può essere il metodo corretto da usare, ma una delle squadre ha recentemente vinto una partita per 8-0. Questo evento distorce la media di goal segnati e rende il parametro inutile.
In questo caso, bisogna usare il buonsenso e fare particolare attenzione alla deviazione standard nei parametri utilizzati.
Errore nel processo
In ultimo, tornando di nuovo al giocattolo, potremmo aver scelto la forma e le dimensioni giuste, ma la grandezza di ciascuna forma potrebbe variare a causa dell'usura o di piccole differenze di fabbricazione.
Nel prevedere il risultato di un evento sportivo è impossibile replicare tutti i risultati possibili. Se il Super Bowl di quest'anno venisse rigiocato più e più volte nelle stesse condizioni, a causa delle naturali fluttuazioni non si verificherebbe sempre lo stesso risultato, ovvero la vittoria dei New England Patriots per 28 a 24.
Tuttavia, scegliendo il modello e i parametri corretti, possiamo vedere (e calcolare) una costante mutevolezza nei risultati. Le previsioni migliori sono disponibili in presenza di una gran quantità di dati rilevanti: ecco perché molti scommettitori trovano più semplice prevedere il risultato di un incontro di Premier League piuttosto che di una partita della Coppa del Mondo.
Conclusioni
Le compagnie, le associazioni e i privati che si occupano di scommesse compiono sempre errori nelle loro previsioni: la vera abilità sta nell'usare il buonsenso per sfruttare tali errori.
Oltre a cercare informazioni e consigli validi, gli scommettitori devono cercare sempre le quote migliori, come quelle offerte da Pinnacle (scoprite qui il segreto delle nostra quote imbattibili ; e dal momento che offriamo anche i limiti più alti della rete, scommettere con noi significa ottenere il valore migliore per ogni scommessa.