七月 23, 2015
七月 23, 2015

利用模型的錯誤

利用模型的錯誤
之前的文章介紹過不同預測模型類型和測量離散的方法。不管什麼模型,預測都不是預言,它只是顯示事件的機率,這可能受到錯誤的影響,玩家應該清楚這一點且加以利用。

若用比喻來解釋,請想像幼兒玩的立方體,那種用來穿過特定形狀的玩具。正確的形狀代表正確的預測,但不像幼兒手中的立方體,模型的可能性要多的多。

選擇錯誤的類型/模型

第一個可能的錯誤是選擇了錯誤的形狀。如果三角形小很多,您也許可以試著將其套進一個四方型中,但它仍然不會完全合適

這跟使用錯誤的模型概念是一樣的。例如,雖然常態分佈似乎適合淨勝球數,但它可能不是主場球隊得分進球的最佳預測選擇。正如下圖所示,2013/14英超實際數據以及使用常態分佈預估的主場進球(使用預期數據)。

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由於可能是合適的模型眾多,最適配模型可能仍未被使用,更糟糕的情況是,可能不存在。簡化現實情況的模型必然會出現錯誤。要減少錯誤,您需要在選擇與解讀模型時加以判斷,並讓模型可以套用舊的資料。 

選擇錯誤的大小/參數

再次回到立方體玩具的類比,您也許選擇了正確的形狀,但大小仍然是錯的。例如,選擇了大小錯誤的方形。

在模型建立的情景中,這就如同選擇了錯誤的參數。想像您試著計算特定比賽的可能進球數。卜氏分佈也許是正確的模型,但其中一隊最近以8-0大勝。這會造成進球數的平均值失效。

在這個狀況下您需要進行判斷,並注意參數中使用的標準差

流程錯誤

最後,您在立方體的比喻中也許選擇了正確的形狀和大小,但各種形狀可能會因為長期使用或製造差異而有所變化。

在體育博彩的環境中,不是每個賽果都是可複製的。如果今年的超級盃決賽在同樣的情況下重新進行多次,基於自然浮動的理由,結果不會總是新英格蘭以28對24獲勝。

即使選擇了正確的模型和參數,比賽結果始終會有自然波動(是可測量的)。提供更相關數據時,就會出現最佳預測,這也就是為什麼很多玩家發現預測英超遠比世界杯比賽簡單。

結論

博彩公司、財團和私人都會在預測時出錯,這個技巧在於利用其他方出現錯誤時做出判斷。

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