进球数预测法针对同一联赛分析 2019-10-26 10:02:24

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在大卫.杰克逊和K.R.莫舍斯基联合撰写的《比赛中的指数博彩》论文中,提出了利用参赛球队以往进球率预测比赛结果的研究方法,具体方法是:Ra代表参赛甲队的以往进球率,以Rb代表乙队的以往进球率,本场比赛的总进球数则用Ra+Rb来预测;两队的胜负则可用Ra-Rb来预测。

论文中以1990年世界杯英格兰VS爱尔兰的比赛为例,对他们的理论进行论证。英格兰在国际大赛中近十场主场的平均进球率为1.29,爱尔兰客场的平均进球率为0.73,按照他们的方法运算:

英格兰的获胜概率为1.29-0.73=0.56;预测的总进球数1.29+0.73=2.02;    

将博彩公司的指数为0.85-1.10,总进球数指数为2.10-2.14,将博彩公司的指数与两位学者的预测对比 ,可以发现,博彩公司英格兰获胜指数的0.85比学者预测的56%要高出很多,这也就意味着博彩公司对这个结果的评估要高于学者们所给出的定位。终比赛以1-1告终,如果下注者在交易所按照0.85的指数卖出英格兰获胜,那么他的所得即为0.85X交易价格,其利润回报极其可观,而买入者将遭受不小的损失。

任何一种预测方法都不可能做到万无一失,我们所能做到的就是尽可能地力求准确。利用平均进球率来预测比赛结果,应主要注意三个事项:

进球率体现了球队的攻击能力,锋线进球效率越高对球队取得胜利就越有保证。但是,即使是攻势再凌厉的球队,也不见得在常常比赛都取得胜利,否则就没有爆冷一说了。例如2010赛季中马德里竞技主场2-1战胜巴塞罗那,主队马德里竞技平均进球率只有1.32个,而巴塞罗那却高达2.50个,从理论上讲应该是把塞获胜,但终还是马德里竞技爆冷赢球。类似这样的实例屡见不鲜。试想,哪个超级豪门没有过被爆冷的记录呢?因此,球队实例是决定比赛结果的重要因素,但绝非唯一因素。

就如巴塞罗那客场输给马德里竞技的例子,再次观察积分榜可以发现,马竞的主场进球率达到了1.95,而巴塞罗那的客场进球率为2.13,从这一点来看两队的实例差距被缩小了许多。任何一项体育竞技,其主场的地理优势都是很关键的,根据对五大联赛为主的积分统计结果的分析,可以发现,足球比赛中主场取胜比例高于客场已经形成规律,这个规律与球队的真实实力关系并不大,几乎所有的球队的主场胜利都要高于客场。

球队对比赛的态度和备战状态,也对比赛结果影响深远。例如一些大牌球会要应对双线作战,主力射手伤停等,都会对比赛的结果产生影响。

经过实战检验,我们可以总结出如下操作定义,作为应用平均进球率预测比赛的基本准则。要注意的是,改定义更适合于五大联赛等联赛层次较高的赛事。    

定义1:当参赛双方的平均进球率之差为0.30(不含0.30)以上时平均进球率高的球队胜;

定义2:当参赛双方的平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队的平均进球率高,则主场球队胜;

定义3:当参赛双方平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队平均进球率低于客场的平均进球率,则主场球队胜或平。

定义4:当参赛双方平均进球率之差为0.10(含0.10)以下时,主场球队胜或平。

上述的四个准则涵盖了球队实力和主客场因素。鉴于各球队一般经过10场比赛之后进球率才能真是反映球队的实力,所以平均进球率的使用,应从第11轮开始。还需要之处的是,用平均进球率预测比赛时,因每场比赛后各队的平均进球路会发生变化,所以要根据该球队上一场比赛的进球数对其平均进球率进行调整,调整后的进球率才能作为预测的依据。例如,曼联在前面的10场比赛中共进了20个球,那么在预测其第11场比赛结果前,所应用的平均进球率为20/10=2,。如在第11场比赛曼联又打进1个进球,则在预测其第12场比赛时,曼联的平均进球率应调整为(20+1)/10=2.1。