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블랙잭 사이드 베팅이란 무엇인가요? 사이드 베팅은 플레이어나 딜러 중 누가 승리하는가에 상관없이 블랙잭 라운드 결과에 하는 보너스 베팅입니다. 대부분은 정규 베팅과 함께 라운드 시작 시 카드 딜링이 되기 전에 진행되며, 딜러에게 승리했을 경우 받는 단순한 2:1의 배당률과는 달리 더 큰 고정 배당률을 갖고 있습니다. 어떤 종류의 블랙잭 사이드 베팅이 있나요? 블랙잭에 적용할 수 있는 사이드 베팅은 대단히 많지만, 가장 대중적인 것은 다음과 같습니다. 인슈어런스 베팅 플레이어는 딜러의 앞면 카드가 에이스이고 블랙잭이 나올

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사이드 베팅은 블랙잭 게임을 더욱 흥미롭게 만들 방법을 제시하는 건 물론, 승리할 방법도 더욱 많이 제공합니다. 그렇다면 과연 사이드 베팅이란 무엇이고, 어떤 사이드 베팅이 있으며 그 가치는 어느 정도일까요? 다음 글을 읽으면서 알아보세요.

블랙잭 사이드 베팅 설명

베팅에서 틈새시장을 찾는 것은 종종 가치로 연결됩니다. 이것은 핸드볼 베팅의 전문 지식부터 일본 야구 베팅에서 확장된 경험을 갖고 있는 것까지 다양합니다. 북메이커보다 더 많은 것을 알고 있다는 전제가 있어야 수익이 발생합니다.  최고의 베팅 조언과 통계를 받아보세요 최신 전문 기사를 읽고 베팅 실력을 키우세요. Pinnacle 팔로우하기  코너킥 베팅은 왜 할까요?  최근 축구 코너킥 베팅이 점점 인기를 얻고 있습니다.

축구 배당률

자신의 축구 베팅 배당률을 형성하기 위해 충분한 데이터를 수집하지 않는 북메이커를 찾기란 힘들겠지만, 기본적인 1X2와 핸디캡 시장에서 벗어나는 것은 차이를 활용할 기회가 될 수 있습니다. 다음을 읽고 코너킥 베팅에서 얻을 수 있는 이점을 알아보세요.

축구 코너킥 베팅: 덜 알려진 시장의 가치

푸아송 분포는 평균을 전체 분포에 걸친 다양한 결과의 확률로 변환하는 수학적인 개념입니다. 예를 들어, Manchester City는&nbsp;경기당 평균 1.7골을 기록하므로 푸아송 분포 공식에 입력하면 Manchester City의 평균 득점 확률은 0골일 확률이 18.3%, 1골일 확률이 31%, 2골일 확률이 26.4%, 3골일 확률이 15%로 계산됩니다. 푸아송 분포 - 최종 점수 확률&nbsp;계산 가장 가능성이 높은 최종 점수를 계산하는 데 푸아송을 사용하기 전에 먼저 각 팀이 해당 시합에서 득점할 것으로 예상되는 평균 골 수를 계산해야 합니다. 이는 각

푸아송 분포는 과거 데이터와 함께 사용하면 축구 경기에서 가장 발생 가능성이 높은 점수 결과를 간단하고 믿을 수 있는 방법으로 계산하여 베팅에 적용할 수 있습니다. 이 간단한 단계에서는 푸아송 분포 값을 생성하는 데 필요한 공격력/방어력 척도를 손쉬운 방법으로 계산하는 방법을 보여줍니다. 곧 푸아송 분포를 사용해 축구 점수를 예측할 수 있게 될 겁니다.

푸아송 분포: 축구 베팅 점수 예측

  기대값 플레이어가 동일한 배당률로 여러 번 베팅을 신청한 경우 승패를 예상할 수 있는 금액입니다. 단순한 식으로 계산되며, 이길 확률과 베팅당 이길 수 있는 금액을 곱한 값에서 질 확률과 베팅당 잃는 금액을 곱한 값을 뺍니다.  용어►   기대값(EV)의 간단한 예를 살펴보겠습니다. 동전 던지기에서&nbsp;앞면에 $10를 베팅하고, 이를 맞출 때마다 $11를 받기로 한 경우 EV는 0.5가 됩니다. 이는 앞면에 대해 동일한 베팅을 계속하는 경우, $10를 베팅할

베팅의 기대값은 베팅당 평균적으로 얼마만큼의 금액을 기대할 수 있는지를 나타내며, 이는 베터가 북메이커 배당률을 비교할 때 가장 유용하게 쓸 수 있는 계산법입니다. 스포츠 베팅에서 승률을 예측하려면 기대값을 어떻게 계산하나요? 다음 글을 읽으며 알아보세요.

기대값 계산 방법

Dominic은 University of Leicester의 수학과 강사이자 University of Malta의 보조 강사입니다. 그는 또한 준 보험계리사로, 그의 연구는 스포츠 분석과 재무 및 베팅 파생 상품에 초점을 둡니다. 특정 스포츠에 대한 Dominic의 수학 전략 애플리케이션은 베터에게 이루 말할 수 없는 가치의 도구임을 입증했습니다.

Dominic Cortis

축구에서 득점을 예측하는 주요 모델은 푸아송 모델(또는 변형)입니다. 가장 직접적인 접근법은, 각 팀의 예상 골 매개변수를 설정하고 이에 맞게 점수를 예측하는 것입니다.
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li><a style="color: #f50;" id="articleLink" href="/betting-resources/ko/betting-resources/ko/soccer/how-to-calculate-poisson-distribution/md62mlxumkmxz6a8">푸아송 분포: 축구 베팅 점수 예측 </a></li>
</ul>
</div>
푸아송 모델을 요약하자면, 홈팀 매개변수는 리그 평균 홈 득점률에 홈팀에 기반한 공격 인수와 원정팀에 기반한 수비 인수를 곱한 값입니다. 공격 인수는 원정팀의 수비율에 맞게 홈 득점 어드밴티지를 조정한 것이며(수비가 강할수록 골 기회가 적어지는 것을 의미) 수비 인수는 홈팀 득점 능력을 조정한 것입니다. 원정팀의 예상 골 득점률도 비슷한 방식으로 산출하지만, 원정팀의 득점 인수와 홈팀의 수비 인수를 사용한다는 차이가 있습니다.

<h3>푸아송 모델의 한계</h3>

다른 모델과 마찬가지로 푸아송 모델로 축구 경기에서 점수를 예측하는 데에는 몇 가지 한계가 있습니다. 즉, <a href="https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/euro-2016/poisson-distribution-limitations/A4FJEZCJWTR73S4T">결과값은 사용한 매개변수의 변화에 민감</a>합니다.
<blockquote>0-0으로 무승부가 될 수 있는 실질적인 확률은 골 득점률이 높은 팀일수록 높게 나타나는데 경기 시간이 꽤 많이 흘러도 득점이 없을 경우 경기 템포를 늦출 수 있기 때문입니다.</blockquote>
또한, 푸아송 모델은 일단 예상 골 매개변수가 설정되면 각 팀이 득점한 골 수는 독립적인 것으로 추정합니다. 이는 특정 수비/공격률을 사용해 어느 정도 조정이 가능하지만, 홈팀의 골 수가 5점인지 0점인지와 상관없이 원정팀이 5점을 기록할 기대 확률이 완전히 같을 수 있을까요?&nbsp;
가장 큰 한계는 각 팀이 득점한 골 수의 변동이 예상 골 수와 같다고 추정하는 푸아송 분포의 특성입니다. 과대산포(과소산포) 푸아송 모델과 이변량 푸아송 모델과 같이 이를 해결할 수 있는 현명한 방법이 있지만, 이 기사의 논제를 벗어나므로 살펴보지 않겠습니다.
이러한 한계로 나타나는 복합적 영향은 0-0 무승부(푸아송 모델의 결과보다 높거나 낮을 수 있음)를 평가하는 예측성이 부족하다는 것입니다. 푸아송 모델은 예상 골 매개변수가 높은 팀에 대해 0-0 무승부 확률을 축소해서 평가하는 경향이 있다고 생각합니다.
0-0으로 무승부가 될 수 있는 실질적인 확률은 골 득점률이 높은 팀일수록 높게 나타나는데 경기 시간이 꽤 많이 흘러도 득점이 없을 경우 경기 템포를 늦출 수 있기 때문입니다. 반대로 득점 골 수가 낮은 팀은 첫 골을 얻을 때까지 높은 템포를 유지할 수 있습니다. 표준 푸아송 모델은 이 사실을 잡아내기 어려우므로 0-0 무승부 확률을 과도하게 예측할 수 있습니다. 그렇지만 이 명제는 어떠한 실험에도 기반하지 않은 추측에 지나지 않으며 실제로 실험해보고 싶은 독자가 있다면 부디 제게 연락해주시기 바랍니다. 기쁜 마음으로 이야기를 나누고 싶습니다.

<h3>무승부 확률을 높이거나 낮추는 방법</h3>

0-0 무승부의 확률을 조정하는 접근 방법으로 이러한 무승부 확률을 높이거나 낮출 수 있으며 이에 따라 다른 예측도 조정할 수 있습니다. 이것은 다음의 간단한 예시를 통해 5단계 절차로 설명할 수 있습니다.
1단계: 팀별 예상 골 매개변수 계산
자동화된 절차가 없으면 아마 이 단계에 가장 많은 시간을 할애하실 것입니다. <a href="/betting-resources/ko/betting-resources/ko/soccer/how-to-calculate-poisson-distribution/md62mlxumkmxz6a8">푸아송 분포 기사</a>에서 Benjamin Cronin의 훌륭한 설명을 확인할 수 있습니다. 간결성을 위해 홈팀과 원정팀의 최종적인 평균 골 매개변수가 각각 1.7 및 1.2라고 임의로 추정합니다.&nbsp;
2단계: 팀별로 득점한 골 수의 확률 계산
이 단계는 공식을 사용해 계산하며, 위의 링크를 통해 계산된 예시를 볼 수 있습니다. 이 경우 다음과 같은 공식에 따라 득점한 골 수의 확률 분포를 사용했습니다:
<div class="table-holder-article-content">
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>축구 경기에서 득점한 골 수의 확률 분포</h2>
</div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td colspan="5">
예상 골 수 확률
</td>
</tr>
<tr>
<td>
팀
</td>
<td style="text-align: center;">
예상 골 매개변수
</td>
<td style="text-align: center;">
0
</td>
<td style="text-align: center;">
1
</td>
<td style="text-align: center;">
2
</td>
<td style="text-align: center;">
3
</td>
<td style="text-align: center;">
4
</td>
</tr>
<tr>
<td>
홈
</td>
<td style="text-align: center;">
1.7
</td>
<td style="text-align: center;">
18.30%
</td>
<td style="text-align: center;">
31.10%
</td>
<td style="text-align: center;">
26.40%
</td>
<td style="text-align: center;">
15.00%
</td>
<td style="text-align: center;">
6.40%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
원정
</td>
<td style="text-align: center;">
1.2
</td>
<td style="text-align: center;">
30.10%
</td>
<td style="text-align: center;">
36.10%
</td>
<td style="text-align: center;">
21.70%
</td>
<td style="text-align: center;">
8.70%
</td>
<td style="text-align: center;">
2.60%
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
3단계: 최종 결과의 확률 분포 계산
이제 다른 최종 결과의 확률을 곱할 수 있습니다. 예를 들어, 최종 결과가 0-0이면 18.3% x 30.1% = 5.5%의 가능성이 있는 것입니다. 결과는 다음과 같이 나타납니다. 결과는 다른 점수의 확률로 인해(예: 5-1) 모두 합해도 100%가 되지는 않습니다. 다른 점수의 확률인 3.7%를 더할 수 있습니다.
<div class="table-holder-article-content">
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>최종 결과의 확률 분포 계산</h2>
</div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td colspan="2">
홈팀 골
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
0
</td>
<td>
1
</td>
<td>
2
</td>
<td>
3
</td>
<td>
4
</td>
</tr>
<tr>
<td>
원정팀 골
</td>
<td>
0
</td>
<td>
5.50%
</td>
<td>
9.40%
</td>
<td>
8.00%
</td>
<td>
4.50%
</td>
<td>
1.90%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
1
</td>
<td>
6.60%
</td>
<td>
11.20%
</td>
<td>
9.50%
</td>
<td>
5.40%
</td>
<td>
2.30%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
2
</td>
<td>
4.00%
</td>
<td>
6.70%
</td>
<td>
5.70%
</td>
<td>
3.20%
</td>
<td>
1.40%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
3
</td>
<td>
1.60%
</td>
<td>
2.70%
</td>
<td>
2.30%
</td>
<td>
1.30%
</td>
<td>
0.60%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
4
</td>
<td>
0.50%
</td>
<td>
0.80%
</td>
<td>
0.70%
</td>
<td>
0.40%
</td>
<td>
0.20%
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
4-a단계: 0-0 무승부에 대한 증가/감소 매개변수 계산
이 단계에서 주관성이 개입합니다. 예를 들어 과거 통계에서 0-0 무승부 확률이 10%임을 나타낸다고 가정해봅시다. 따라서 5.5%를 10%로 늘려야 합니다.&nbsp;
증가 파라미터는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
<div class="equation">
(0-0의 추정 확률)/(예측 확률)=(추정 확률)/(확률(0,0))
</div>
이 값을 α로 나타내면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
<div class="equation">
α=10/5.5=1.82.
</div>
이 값은 무득점 무승부 확률이 82%만큼 증가했다는 것을 의미합니다. 무승부 확률이 5.5%에서 10%로 증가하면서 총 결과값이 100%가 되도록 하려면 다른 확률이 동일한 누적 확률만큼 감소해야 합니다.&nbsp;
4-b단계: 다른 점수에 대한 증가/감소 매개변수 계산
이 인수를 β로 가정하면 다음 공식을 사용할 수 있습니다.
<div class="equation">
β=(1-α[확률(0,0)])/(1-[확률(0,0)])=(1-추정 확률)/(1-예측 확률)
</div>
이 경우 β=(1-0.1)/(1-0.055)=0.95를 얻을 수 있습니다.
5단계: 증가된 최종 결과 표 다시 채우기
이제 최종적으로 0-0 무승부 확률에 α를 곱하고 나머지에 β를 곱해서 다른 득점 확률을 다시 계산할 수 있습니다. 다음과 같은 결과를 얻을 수 있으며 득점 확률은 3.5%가 됩니다.&nbsp;
<div class="table-holder-article-content">
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>증가된 최종 결과 다시 채우기</h2>
</div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td colspan="2">
홈팀 골
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
-
</td>
<td>
0
</td>
<td>
1
</td>
<td>
2
</td>
<td>
3
</td>
<td>
4
</td>
</tr>
<tr>
<td>
원정팀 골
</td>
<td>
0
</td>
<td>
10.00%
</td>
<td>
8.90%
</td>
<td>
7.60%
</td>
<td>
4.30%
</td>
<td>
1.80%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
1
</td>
<td>
6.30%
</td>
<td>
10.70%
</td>
<td>
9.10%
</td>
<td>
5.10%
</td>
<td>
2.20%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
2
</td>
<td>
3.80%
</td>
<td>
6.40%
</td>
<td>
5.50%
</td>
<td>
3.10%
</td>
<td>
1.30%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
3
</td>
<td>
1.50%
</td>
<td>
2.60%
</td>
<td>
2.20%
</td>
<td>
1.20%
</td>
<td>
0.50%
</td>
</tr>
<tr>
<td>
-
</td>
<td>
4
</td>
<td>
0.50%
</td>
<td>
0.80%
</td>
<td>
0.70%
</td>
<td>
0.40%
</td>
<td>
0.20%
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>

<h3>푸아송 모델 조정을 통해 배울 수 있었던 것은 무엇일까요?</h3>


기사 전체에 걸쳐 무득점 무승부의 확률을 바꾸는 전통적 푸아송 모델을 어떻게 조정하는지에 대해 알아보았습니다. 이 모델은 모든 결과의 확률 값이 조정 후 합산 100%를 만족한다는 전제하에 어떠한 최종 결과 조정에도 활용할 수 있습니다.
이 모델이 결과 예측 확률 변경에 사용할 수 있는 유일한 접근 방법은 아닙니다. 예를 들어, Alun Owen 박사는 지난 6월에 있었던 MathSport 학회에서 절단된 푸아송 모델을 포함한 더 나은 접근 방법을 설명했습니다.&nbsp;
이러한 조정이 앞서 언급한 푸아송 모델의 한계를 최소화해주지는 않습니다. 사실 이렇게 하면 무득점 무승부의 추정 확률과 다른 모든 확률이 동일한 β 비율로 조정된다는 다른 추정이 추가됩니다. 그렇기는 하지만 무득점 무승부가 과대/과소평가되는 경향이 있는 전통적 모델에 비해서는 상당히 개선된 것입니다.

축구에서 무승부 확률의 증가 또는 감소

푸아송 모델의 한계 중 하나는, 무득점 무승부의 확률을 예측하기 어렵다는 것입니다. 이 기사는 푸아송 모델을 조정하여 무득점 무승부를 처리하는 방법을 설명합니다.

Article

푸아송 모델의 한계 중 하나는, 무득점 무승부의 확률을 예측하기 어렵다는 것입니다. 이 기사는 푸아송 모델을 조정하여 무득점 무승부를 처리하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 읽으면서 자세한 내용을 알아보세요.