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ブラックジャックのサイドベットとは? サイドベットとはブラックジャックのラウンドで行うボーナスベットであり、プレイヤーの勝ちまたはディーラーの勝ち以外の結果に賭けるものです。大部分のサイドベットは、ラウンドの始めでカードが配られる前に、通常のベットと一緒に賭けられます。多くのサイドベットには大抵、ディーラーに勝った場合の単純な2:1配当より払い出しの多い固定オッズがあります。 利用できるブラックジャックのサイドベットは? ブラックジャックで利用できるサイドベットには、何百とは言わないまでも何十もの種類があり、特に人気が高いのは次のようなものです。 インシュアランスベット ディーラーの表向きのカードがエースであり、ディーラーがブラックジャックになると考えられる場合、プレイヤーはインシュアランスベットを賭けることができます。ブラックジャックのインシュアランスベットに関する詳細はこちらをご覧ください。 21+3 21+3ベットは、プレイヤーの最初の2枚のカードと、ディーラーの表向きのカードが対象です。この3枚のカードが、ポーカーと同じような以下の組み合わせになるかどうかに賭けます。   フラッシュ：3枚のカードが同じスーツである場合(例：ダイヤの4、9、クイーン)。この配当は通常5:1です。 ストレート：3枚のカードがスーツ不問で連番の場合(例：スペードの5、クラブの6、ハートの7)。この配当は通常10:1です。 スリーカード：3枚のカードがスーツ不問で同じ数字の場合(例：キングが3枚)。この配当は通常30:1です。 ストレートフラッシュ：3枚のカードが同じスーツで連番の場合(例：スペードの6、7、8)。この配当は通常40:1です。 スーテッドトリップス：3枚のカードが同じスーツで同じ数字の場合(例：ハートの9が3枚)。この配当は通常100:1です。    パーフェクトペア パーフェクトペアのサイドベットは、最初の2枚の手札がミックスペア、カラーペア、またはパーフェクトペアのいずれかであることに賭けるものです。   ミックスペア：2枚のカードが、同じ数字で色が違う(赤と黒である)ペアになっている場合(例：ハートの7とスペードの7)。この配当は通常5:1です。 カラーペア：2枚のカードが、同じ数字かつ同じ色でスーツが違うペアになっている場合(例：クラブのクイーンとスペードのクイーン)。この配当は通常10:1です。 パーフェクトペア：2枚のカードが同じスーツで同じ数字のペアになっている場合(例：ダイヤの3が2枚)。この配当は通常30:1です。    イージーマッチ このサイドベットは、最初の手札2枚が同じスーツであることに賭けるものです。イージーマッチの配当は通常、シングルデッキゲームで3:1、マルチデッキゲームでは5:2です。 ロイヤルマッチ このサイドベットは、最初の手札2枚が同じスーツのキングとクイーンであることに賭けるものです。ロイヤルマッチの配当は通常、シングルデッキゲームで10:1、マルチデッキゲームでは25:1です。 オーバー/アンダー13 これは、最初の手札2枚の合計が13より大きいか小さいかに賭ける、わかりやすいベットです。エースは1として計算し、数が13の場合は一般的に負けとなります。この配当は通常10:1です。 スーパーセブン これは、手札に7が何枚含まれるかについてのベットです。最初のカードが7である場合、配当は通常3:1です。最初の2枚が7である場合、配当は通常、異なるスーツであれば50:1、同じスーツであれば100:1です。ヒットして配られた3枚目も7である場合、配当は通常、異なるスーツであれば500:1、同じスーツであれば5000:1です。 ラッキーレディー このベットでは、最初の手札2枚の合計が20になるかどうかに賭けます。カードの数字の合計が20である場合、配当は通常、異なるスーツであれば4:1、同じスーツであれば10:1、同じスーツの同じ数字であれば25:1です。 カードが2枚ともハートのクイーン(「ラッキーレディ」)である場合、配当は通常200:1 です。さらに、カードが2枚ともハートのクイーンであり、かつディーラーがブラックジャックとなった場合、配当は通常1000:1です。 ペアスクエア このサイドベットは、最初の手札2枚が同じ数字のペアであることに賭けるものです。異なるスーツのペア(例：ハートの7とスペードの7)である場合、配当は通常10:1ですが、同じスーツのペア(例：クラブの10が2枚)である場合、配当は通常15:1です。 ラッキーラッキー このベットでは、最初の2枚の手札とディーラーの表向きのカードが、以下の特定の数字または組み合わせになるかどうかに賭けます。 ラッキーラッキーの配当 

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サイドベットを利用すると、刺激的な方法でブラックジャックのゲームがさらに面白くなると同時に、勝つための方法も大きく増えます。サイドベットとはどんなものでしょうか? 利用できるサイドベットは? サイドベットに価値はあるでしょうか? 詳しくは続きをお読みください。

ブラックジャックのサイドベットの解説

ベットではニッチマーケットに結構値打ちがあるものです。これはハンドボールベットの専門家による知識や、日本の野球でのベットでの幅広い経験から言えることです。ブックメーカーが持っていない知識を獲得できれば、お金を稼ぐチャンスが生まれます。 また興味を持っていて、利益を生む可能性があるベットもいいでしょう。一部のもっと人気のあるマーケットよりも少しは信頼できる予測がしやすいからです。  サッカーのベットについての最高のアドバイスと統計データを得る 最新の専門家の記事を読んでベットに活かす Pinnacleをフォロー  コーナーキックにベットする理由  サッカーのコーナーベッティングは近年ますます人気が高まってきています。ブックメーカーが十分な知識を持っていない、あるいは細部まで注意を払っていないようであれば、ベッターが優位に立てるチャンスがあります。さらに、ライブでのコーナーベッティングにおけるオッズの変動も、賢明なベッターがこの特殊なマーケットを選ぶ理由になっています。 サッカーのコーナーキックのベッティングは、1X2やハンディキャップなどのマーケットとは全く異なるのです。試合の結果は各チームのコーナーキックの回数と相関がある可能性がありますが、毎回そうとは限りません。サッカーはあまり点が入らないスポーツなので、他の競技と比べて引き分けや弱いチームが勝つことが多くなります。しかしコーナーキックの回数は得点よりずっと多いでしょうし、チームの実力をより正確に反映していそうです。 試合の結果は各チームのコーナーキックの回数と相関がある可能性がありますが、毎回そうとは限りません。 ゴールは滅多に決まりませんが、試合でのコーナーキックは平均すると10回から11回あります。また、いわゆる大番狂わせと言うか、非常に弱いチームが勝つことはあり得ますし、実際に起こりますが、コーナーキックの回数は前評判通りの場合が多いようです。 サッカーのプレミアリーグの2016/17から2020/21までの5シーズンでは、1,900試合のうち1,057試合(55.6%)で実力が上と目されるチームが勝ちましたが、1,208 (63.6%)試合で実力のあるチームがより多くコーナーキックのチャンスを得たのです。 試合でどちらのチームがより多くのコーナーキックを得るのかをストレートベットすることはできませんが、一般に手に入るデータを使って、開いているマーケットでベットに勝つ可能性を得ることはできます。  コーナーベッティングの方法  Pinnacleはヨーロッパの主要なサッカーリーグとChampionsリーグにおいて、コーナーベット用に2種類のマーケット、&nbsp;TotalとHandicapを用意しています。 Totalコーナーベッティングの説明 このマーケットでは、ブックメーカーは試合でのコーナーキックの総数を予想して設定し、ベッターはその数より多いか少ないかを選択してベットします。 Totalコーナーベッティングの例： Wolves対Arsenal戦、2022年2月10日 コーナーキックが10より多い(11以上)：1.909 コーナーキックが10より少ない(9以下)：1.917 今シーズンのWolvesの試合では、この試合前までは毎試合で平均10.0回のコーナーキックがあり、一方Arsenalの平均は10.3回でした。よってブックメーカーの選択は論理的で、ベッターは慎重に判断する必要がありました。この試合では11回のコーナーキックがあったので、ラインは程よく選択されていたと言え、結果はどちらにも簡単にころぶ可能性がありました。 ただ後ほど検討しますが、このマーケットでのベット選択の手引きとなるものを見出すことができます。 &nbsp; Handicapコーナーベッティングとは? このベットは他の種類のハンディキャップベットと同じ形式にならいます。実際には一方の不利なチームにアドバンテージを与えて可能性を五分五分にし、相手方のチームにもその逆を行い、オプションとオッズはスライド制になります。 Handicapコーナーベッティングの例を、同じWolves対Arsenalの試合で見てみましょう。 Wolves +0.5コーナーキック：1.961 Arsenal -0.5コーナーキック：1.869 この例では、Arsenalにベットして勝つにはWolvesより少なくとも1回以上多くコーナーキックのチャンスを得なければなりません。Wolvesに賭ける場合、少なくともArsenalと同数だけコーナーキックが得られればベットに勝つわけです。 この試合までの2021/22年のArsenalの平均コーナーキック数の1試合あたりの差異は0.4で、Wolvesは-1.5でした。それから考えると、Arsenalにベットするのが合理的な選択となります。 にもかかわらず、正解となったのはWolvesへのベットでした。彼らは7回のコーナーキックを得ましたが、Arsenalは4回でした。なぜこのような意外な結果が出たかについては、後ほど試合の統計データの関連性について考慮する際に見ていきます。 コーナーベッティングの分析  サッカーのコーナーキックは、さまざまなシナリオの中で生まれます。コーナーキックが何本かまとまって発生することは広く知られています。これはコーナーキックの後に必ず次のコーナーキックが続くというわけではありません。短時間のうちに2～3本、あるいはそれ以上のコーナーキックが続けて生まれる場合があるということです。   参考記事：正しいスコアベッティング&nbsp;   コーナーベッティングの方法がわかったら、次はどちらのチームがコーナーキックを獲得し、どちらのチームがコーナーキックを受ける可能性が高いかを予想します。コーナーキックを獲得するうえで、明らかに大きな要因となるのがシュートです。シュート本数の多さは攻撃を支配していることを示す指標であり、相手側にボールが当たってコースが変わったりして、コーナーキックとなることが多いのです。&nbsp; 以下の表はプレミアリーグチームの2014/15から2018/19シーズンまでの1試合あたりの平均シュート数を示しています。&nbsp;  

サッカーのオッズ

サッカーではどういうわけか、コーナーキックが最もエキサイティングな出来事のひとつとなっています。ゴールにつながる可能性はわずか3%ほどですが、攻撃側のチームのファンは、そのチャンスをものにすると間違いなく雄叫びを上げて喜び、チームを鼓舞します。 コーナーキックにベットする場合、どうすれば有利になるのか、よく読んで確かめてください。

サッカーのコーナーベッティング：知名度が低いマーケットの価値

ポアソン分布は、分布全体で平均値を変数結果の確率に換算する数学の概念です。例えばManchester Cityの1試合平均ゴール数が1.7ゴールだとした場合、この情報をポアソン分布の方程式に当てはめると、Manchester Cityが0ゴールになる確率は18.3%、1ゴールは31%、2ゴールは26.4%、3ゴールは15%になることがわかります。 ポアソン分布 - スコアラインの確率を計算する ポアソンを使って最も可能性が高い試合のスコアラインを計算する前に、各チームがその試合で得点しそうな平均ゴール数を計算する必要があります。これは、各チームの「攻撃力」と「守備力」を求めて比較することで計算できます。 結果の確率の算出方法がわかれば、自分で出した結果とブックメーカーのオッズを比較し、バリューを見出すことが可能です。 攻撃力および守備力を計算する時に、代表的なデータ範囲を選択することは極めて重要です。範囲が長すぎれば、データはチームの現在の強さと関連性がなくなり、短すぎれば異常値によってデータは偏ってしまう場合があります。2015/16年のEPLシーズンに各チームが戦った38試合なら、&nbsp;ポアソン分布を適用するのに十分なサイズのサンプルとなるでしょう。 攻撃力の計算方法 昨シーズンの結果に基づいて攻撃力を計算する第一歩は、1チーム、1ホームゲーム、および1アウェイゲームあたりで獲得した平均ゴール数を求めることです。 昨シーズンに獲得した合計ゴール数をプレーした試合数で割ることで、これを計算します。  ホームで獲得したシーズンゴール / 試合数（シーズン中） アウェイで獲得したシーズンゴール / 試合数（シーズン中）  2015/16年のEnglish Premier Leagueシーズンでは、ホームで567ゴール/380試合、アウェイで459ゴール/380試合で、1試合あたりの平均がホームで1.492ゴール、アウェイで1.207ゴールでした。  ホームで得点した平均ゴール数：1.492 アウェイで得点した平均ゴール数：1.207  チームの平均とリーグの平均との比率が、「攻撃力」になります。 守備力の計算方法  また平均的なチームが得点を許した平均ゴール数も必要になります。これは、上記の数字の逆数です（ホームチームが得点するゴール数はアウェイチームが得点を許した数と同じであるため）:  ホームで得点を許した平均ゴール数：1.207 アウェイで得点を許した平均ゴール数：1.492  チームの平均とリーグの平均との比率が、「防御力」になります。  では上記の数字を使って、Tottenham HotspurとEvertonの2017年3月1日現在の攻撃力と守備力を計算してみましょう。 Tottenham Hotspurの予想ゴール数   Tottenhamの攻撃力の計算:   ステップ1：ホームチームが昨シーズンにホームで獲得したゴール数（Tottenhamは35）をホームゲーム数で割ります（35/19）：1.842。 ステップ2：この値をシーズンの1ホームゲームあたりに得点した平均ゴール数で割り（1.842/1.492）、「攻撃力」を求めます: 1.235。

ポアソン分布と過去のデータを組み合わせることで、サッカーの試合における予想スコアを簡単かつ確実に計算し、ベッティングに役立てることができます。ここでは簡単な概説で、必要な攻撃力及び防御力を計算する方法と、手軽にポアソン分布のバリューを生み出す近道を紹介します。あなたはすぐに、ポアソン分布を使ってサッカーのスコア予測を立てるようになるでしょう。

ポアソン分布：サッカーベットのスコア予想

スポーツベッティングで賭けるべきか判断するときに、期待値（Expected Value, EV）が大きな判断材料の一つです。&nbsp;期待値とは「長期的に見たときに、1回のベットあたり平均でどれくらいの利益や損失があるか」を示す数値です。今回は初心者の方向けに、この期待値について詳しく解説していきます。参考：用語集期待値はどうやって求められる？計算式はとてもシンプル！期待値の計算方法は、とてもシンプルで分かりやすいです。勝利する確率を1ベットあたりに獲得できる金額でかけて、そして負ける確率を1ベットあたりの損失金額でかけたものから引くだけです。（勝つ確率 x 1ベットあたりの獲得可能金額） – （負ける確率 x 1ベットあたりの損失金額） = 期待値スポーツベッティングで期待値を計算するときは、上記の式にデシマルオッズ（例：1.263、13.500など）を代入します。各結果（勝ち、負け、引き分け）のデシマルオッズを確認する オッズは賭け金に対するリターンを示します。賭け金をオッズに掛けて、賭け金を引いた額で、各結果の獲得可能金額を計算する 例えば、オッズが13.500であれば、賭け金が10ドルの場合、10 × 13.500 − 10 = 125ドルが獲得可能な金額となります。オッズから確率を求める 確率はオッズの逆数（1 ÷ オッズ）で計算できます。 例えば、オッズが13.500の場合、確率は1 ÷ 13.500 = 0.074（7.4％）となります。計算した確率と獲得金額を式に代入して期待値を求める※補足：③でオッズから確率を求める際、単純に1 ÷ オッズで計算できますが、ブックメーカーはマージンを設定しているため、全ての確率を合計すると100%を超えることがあります。ここからは実際に、例としてマンチェスター・ユナイテッドFC（マンU）とウィガン・アスレティックFC（ウィガン）の試合を考えてみましょう。仮にデシマルオッズが、マンU（1.263）、ウィガン（13.500）、引き分け（6.500）となっていたとします。すると、ウィガンの勝利に10ドルを賭けた場合に獲得可能な賞金は125ドルで、それが発生する確率は0.074、つまり7.4%です。この結果が発生しない確率はマンU勝利と引き分けの合計、つまり0.792 + 0.154 = 0.946（94.6％）になります。1ベットあたりの損失金額は、最初の賭け金10ドルです。ここまでの内容を踏まえて、計算式は次のようになります。0.074 x 125ドル – 0.946 x 10ドル = −0.2ドルこのベットの期待値はマイナスであり、10ドル賭けるたびに平均して0.2ドルを失うことを意味します。業界トップクラスに高い期待値！スポーツベッティングならピナクルが最適今すぐピナクルで賭けるスポーツベッティングの期待値はどのように役立つのか?覚えておきたいポイントとして、マイナスの期待値はお金を失うという意味ではありません。スポーツベッティングのオッズは、プレイヤーの主観で決まっています。したがって、多くのプレイヤーの裏をかけば、利益を出せる可能性があります。先ほど例に挙げた期待値の計算では、ウィガンが勝つ確率はわずか7.4%と示していました。しかし、自分がウィガンの勝利する確率は10%あると（例えばポアソン分布のようなシステムを使用して）考えた場合、その期待値は3.5ドルに上昇します。0.1 x 125ドル – 0.9 x 10ドル = 3.5ドルまた、これはアービトラージベッティングでオッズを比較する最適な方法でもあります。詳細についてはアービトラージベッティング解説を参照してください。ここまで見てきた通り、ベットの期待値を計算することで、プレイヤーはスポーツベッティングをより戦略的に楽しめるようになるのです。ぜひ期待値の計算も活用して、スポーツベッティングを存分に楽しんでくださいね。高い期待値でスポーツベッティングを楽しむならピナクルピナクルでは高い期待値で、スポーツベッティングを楽しめます。なぜなら、業界トップクラスの高オッズを実現しているためです。ピナクルでは、他のブックメーカーでありがちなボーナスはありません。また、莫大な広告費も使っていません。その全ては高オッズの実現のためで、「勝者を歓迎する」というポリシーを守っています。高い期待値でスポーツベッティングを楽しみたいなら、ぜひピナクルをご検討ください。

スポーツベッティングに欠かせない「期待値」の考え方を解説。EVの計算方法と、賭け判断への活かし方を初心者向けに紹介します。

期待値の計算方法は？スポーツベッティングの基本を徹底解説！

Joseph Buchdahlはwww.Football-Data.co.ukを管理するベッティングアナリスト。過去の試合結果、試合の統計、ベッティングオッズデータなどを提供しています。また、Fixed Odds Sports Betting: Statistical Forecasting &amp; Risk Management（2003年）、How to Find a Black Cat in a Coal Cellar: The Truth about Sports Tipsters（2013年）、Squares &amp; Sharps, Suckers &amp; Sharks: The Science, Psychology &amp; Philosophy of Gambling（2016年予定）の著者でもあります。

Joseph Buchdahl

ブックメーカーは得点スプレッドベッティングマーケットでポジションを取るのでしょうか? 2つのパートに分かれるこのベッティング記事。その初めのパートでは、なぜそのような可能性があるのかを述べる思考実験を提案し、「ブックメーカーは利益を増やすために、フェイバリットがスプレッドをカバーすると信じたがるベッターの傾向を利用して、NFLのスプレッドのプライスを操作している」と示唆する経済学者Stephen Levittの実証を再検討しました。
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<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ja/educational/bookmaker-positions-on-point-spreads/g4aj9hnshlr9g8mn">パート1：ブックメーカーは得点スプレッドでポジションを取るのか?</a></li>
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このような規則的なバイアスは、直感的な自信によって説明することができます。つまり、ベッターがそのチームの勝利を強く確信すればするほど（本命としての認識が強いほど）、そのチームが得点スプレッドもカバーするだろうとより信じやすくなるということです。
Levittは、「NFLの得点スプレッドマーケットでは、ベッターの60％がフェイバリットを後押しすることを好む」ということに加え、「フェイバリットがスプレッドをカバーする確率は48％にすぎない」ということも発見しました。理論上のマージンが2.5％のブックメーカーの場合、そのような行動の分散によって利益を3.3％に増やすことができる可能性があります。&nbsp;
それでは、これと似たようなバイアスが、より最近のNBAのベッティングマーケットにおける得点スプレッドデータでも見られるかどうかを検証してみましょう。

<h3>調べていくデータについて&nbsp;</h3>

この分析には、Sportsbook Reviewsによって利用可能になったNBAのスコアとラインの12シーズン分のデータセットを使用しました。分析期間は、2007年10月30日から2019年5月5日までの日付で、NBAの15,508試合が含まれています。使用したスプレッドの値は、いずれもマーケットがクローズになった時点のものです。
<blockquote>テストするさまざまなポイントハンディキャップのしきい値をデータのプロット後に選択すると、実際はデータを仮説に合わせるべきところで、仮説をデータに合わせるのに都合の良い値を任意で選んでしまうリスクがあります。</blockquote>
実際のプライスは提示されていませんが、仮定は、スプレッドが平均してフィフティフィフティのプロポジション（例えば、マージンを適用後の1.95/1.95や1.91/1.91、アメリカンオッズでは-105/-105や-110/-110）を表すものでなければなりません。その仮定が有効であれば、その後の分析には実際のプライスは必要ありません。&nbsp;
Sportsbook Reviewsによると、スプレッドの値は、2015年より前は5Dimes、Betonline、Bookmaker、Heritage、Pinnacle、Sportsbook.comによるもので、それ以降はWestgate Superbookの値に5DimesとBookimakerからの補足を加えたものです。どのスプレッドがどの特定のブックメーカーによるものであるかに関する正確な情報は入手できていません。&nbsp;
15,508試合のうち、15,311試合において、マーケットのクローズ時にハンディキャップ付き（一方のハンディキャップが-0.5以下）のフェイバリットが存在していました。それらの試合のうち254試合で、フェイバリットが（もちろんアンダードッグも）ぴったり得点スプレッドをカバーしました。残りの15,057試合のうち、50.08%に相当する7,541試合でフェイバリットがスプレッドをカバーし、49.92％に当たる7,516試合でアンダードッグが同じようにスプレッドをカバーしました。50-50の期待値との差は、カイ二乗検定のp値にすると84％になります。言い換えると、規則的でないバイアスとの間に統計的に重要な違いは何もないということです。48%には十分足りています。

<h3>スプレッドを掘り下げる</h3>

この結果では、LevittのNFL分析がほとんど再現されていません。しかし、バイアスを見つけるという希望は、まだ諦めないでいましょう。直感的な自信からの説明では、マネーラインの本命度が高ければ高いほど、スプレッド市場でもフェイバリットを後押しする可能性が高くなり、ブックメーカーがより大きなハンディキャップを操作することにつながると示唆されていることを思い出してください。
下のグラフは、試合でスプレッドをカバーしているフェイバリットの累積パーセンテージをポイントハンディキャップ順に示したもので、ハンディキャップの大きさが最大のものが最初になっています。明らかに、大きなハンディキャップは小さなものに比べてはるかに少ないため、X軸の目盛間隔は一定ではありません。&nbsp;
<img src="/sites/default/files/media-image/in-article-points-spread-in-article-1.jpg" alt="in-article-points-spread-in-article-1.jpg" title width="600" height="364" loading="lazy">
サンプル数の少なさから分散が顕著である最も大きい方のハンディキャップを無視すると、データからは得点スプレッドバイアスのはっきりとした証拠が見て取れます。しかし、チーム評価が同等、つまりハンディキャップがゼロに近付くと、バイアスは消えてしまいました。たとえば、クローズ時のハンディキャップの大きさが12以上の1,303試合では、フェイバリットがハンディキャップをカバーしたのはちょうど47.0％でした。クローズ時のハンディキャップの大きさが10以上の2,600試合では、フェイバリットの48.3％がスプレッドをカバーしました。そして、クローズ時のハンディキャップの大きさが8以上の4,701試合ではスプレッドのカバー率は49.4％でした。

<h3>体系的? それともランダム?</h3>

ここでの問題は、このバイアスが有意で統計的に意味のあるものなのか、あるいは、サンプルサイズが小さいことから生じるただの幸運な結果なのかということです。ハンディキャップの大きさが12以上の場合で考えてみると、t検定では、偶然フェイバリットの47％がスプレッドをカバーする確率（50％の期待値を想定）はわずか0.3％であることが確認できます。
通常、これは統計的に有意と見なされます（p値が5％または1％より小さい場合、通常、統計的有意性の重要なベンチマークと見なされます）から、何らかの理由でスプレッドに何らかのバイアスが存在する場合、別の一方を支持するバイアスはないはずだという帰無仮説は棄却されます。パート1で説明したように、最も明白な理由は、ブックメーカーがベッターを利用するためにスプレッドを操作しているからということです。
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<li>参考記事：<a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ja/betting-strategy/the-law-of-small-numbers-in-sports-betting/qpejyqpbhc7f8c4s">スポーツベッティングにおける小さい数の法則</a></li>
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残念ながら3つの注意点があります。まず、10点ハンディキャップのしきい値に関連するp値の1.7％は統計的な有意性がほとんどない一方、8点ハンディキャップのしきい値に対応する値の25.2％は統計的な有意性が全くないということです。
次に、既知のデータ分布に準拠していない可能性があるデータ数（チームがスプレッドをカバーする回数）を処理していることを考えると、このケースでは、t検定の使用が実際には適切ではない可能性があります。代わりに、より頑健ではあるがそれほど強力ではないノンパラメトリックな分布のないカイ二乗検定を使用できます。例えば、12点ハンディキャップのしきい値のカイ二乗p値は3.3％です。
<blockquote>ベッターは、そのチームの勝利を強く確信している（本命としての認識が強い）ほど、そのチームが得点スプレッドをカバーするだろうと信じやすくなります。</blockquote>
最後に、バイアスを探すときに何点のハンディキャップを考慮すべきか、完全に明らかなわけではありません。テストするさまざまなポイントハンディキャップのしきい値をデータのプロット後に選択すると、実際はデータを仮説に合わせるべきところで、仮説をデータに合わせるのに都合の良い値を任意で選んでしまうリスクがあります。そのようなデータマイニングは決して良い考えとは言えません。このように 利益を生むシステムを「発見」 しようとするベッターは、危険をおかしてそうしているのです。
極端な場合、並べられた一連のポイントハンディキャップの値のすべての点数について、p値を計算することができます。ここでは、15,310試合という意味です。これにより多重比較問題が発生します。一連の統計的検定を同時に実行する場合、それぞれで有意義な推論が「発見される」可能性があります。例えば、ある検定が5％レベルの棄却p値（統計的有意性のしきい値）で実行され、偶然性がないとするという帰無仮説が真である場合、それを誤って棄却する可能性はわずか5％です。
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<li>参考記事：<a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ja/educational/data-mining-in-sports-betting/4fc29m3vjy59y4q3">スポーツベッティングにおけるデータマイニングの問題</a></li>
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ただし、対応する帰無仮説がすべて真である場合に100回の検定が行われ、検定が互いに統計的に独立している場合、少なくとも1つの誤った棄却が起こる確率は99.4％です。その場合、何らかの修正を適用しない限り、私たちは仮説検定をあまり信じることができません。
一般的に使用されている方法の1つは、ボンフェローニ補正です。ボンフェローニ補正を実行するためには、棄却p値を行われている比較の数で単純に割ります。例えば、1回のテストの棄却値が5％だった場合、10回の同時テストでは0.5％に下げます。10個のp値のどれもが厳しくなったしきい値を下回らない場合、見ているすべてのことが偶然に起こったという帰無仮説を棄却することはできません。&nbsp;
次のグラフは、ハンディキャップの点数でランク付けされた一連の連続累積一致サンプルのt検定とカイ二乗検定のp値の推移を示しています。y軸は対数です。また、Bonferroni補正の棄却p値も示しています。1つのテストの棄却値が5％で、15,310の同時テストが実行されたと仮定しています。
 <img src="/sites/default/files/media-image/in-article-points-spread-in-article-2.jpg" alt="in-article-points-spread-in-article-2.jpg" title width="600" height="348" loading="lazy"> ノンパラメトリックなカイ二乗検定は、体系的により控えめなp値を示します。おそらくこちらの方が注目に値します。しかし、t検定のp値においてさえ、補正後の棄却値に届く数値は一切ありませんでした。目にしているものはただの偶然に過ぎないとする仮説を除外することはできません。
厳密に言うと、Bonferroni補正は、すべての同時テストが互いに独立していることを前提としています。今は明らかに、ランク付けされた一連のポイントハンディキャップで、フェイバリットの連続する大きなサンプルが50％未満の確率でスプレッドを集合的にカバーしているかどうかを見つけようとしているのですから、これは前提が違います。つまり、補正後の棄却しきい値は控えめすぎる可能性があります。それにもかかわらず、私がこの方法論を説明したのは、実在しない可能性のある統計的な有意性を仮定するという潜在的な落とし穴の存在を強調するためです。&nbsp;

<h3>この分析から何を学んだでしょうか。</h3>

定性的に言えば、これらの結果は次のように要約できます。そうです。NBAのベッティングマーケットには、得点スプレッドの本命バイアスが存在するように見えますが、しかし実際に存在するのは、ハンディキャップの値が最大のときに限られます。このバイアスに統計的な有意性があり、バイアスが存在する理由が偶然を超える因果関係を示唆している場合、たとえば、ブックメーカーによるスプレッド操作がある場合などには、バイアスは弱くなる傾向にあります。
ブックメーカーが、NFLにおいてLevittが指摘したような方法でスプレッドを操作しているのだとしたら、そのような操作は範囲が限られています。直感的なバイアスでは、ベッターが最大のハンディキャップにベットしすぎることへの説明はつくかもしれません。しかし、それではブックメーカーは最小限の方法でしかこれを利用できません。スプレッドをさらに大きく変えることでもっと利用しようとすると、ベッターの態度は非線形で反応することになり、ブックメーカーが期待していた追加利益はなくなってしまいます。
この12シーズンの例で、逆張りをするように、フェイバリットが負ける方にベットしていたとします。プライスが1.95（-105）で、ブックメーカーのマージンが2.5％だと仮定した場合、一連のポイントハンディキャップに対する利益の変化がどうなるかを示しているのが、下のグラフです。
<img src="/sites/default/files/media-image/in-article-points-spread-in-article3.jpg" alt="in-article-points-spread-in-article3.jpg" title width="600" height="355" loading="lazy">
そうです。逆張りで、最大のアンダードッグがスプレッドをカバーするのを応援する場合、いくらか潜在的な収益性があります。しかし、その収益性は小さく、またこれは統計的に優位性があって将来にわたって持続するものなのかという疑問も残ります。固定オッズベッティングマーケットにおける本命-大穴バイアスに関して言えば、そのバイアスの存在により生じる潜在的な収益性は、最も強いフェイバリットの負けにベットする場合にかなり限定されています。一方で、ほとんどのマーケットはブックメーカーのマージンによって設定されたリスク許容範囲内にあります。
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<li>参考記事：<a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ja/soccer/comparison-of-predictive-success/vw22x2a2gjey6ylv">ピナクルとFiveThirtyEightの比較</a></li>
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もっと一般的に言えば、ほぼ間違いなく、すべてのスプレッド値における全フェイバリットと全アンダードッグに違いはありません。つまり、互いにちょうど同じだけスプレッドをカバーし合っているのです。とても強いフェイバリットには、非効率性のポケットが存在するかも知れません。しかし、NBAの平均的なスプレッドプライスには、当該チームがそれらのスプレッドをカバーする真の確率がよく表れているようです。
かつてLevittがNFL市場を研究していたときには一般的なバイアスがもっと存在していたのだとしても、それはもう大半が無くなってしまったように思われます。市場の非効率性が周知のものとなってしまえば、非効率な状態は長くは続かないでしょう。

この記事のパート1では、ブックメーカーが得点スプレッドのマーケットでポジションを取るのは、ベッティングマーケットのフェイバリットへの過度な期待によるものだという考えを紹介しました。パート2では、最近のNBAのデータを利用しながら、記事のタイトルにもなっている疑問への答えを追究します。詳しくは、この記事をお読みください。