Как работает Poisson-модель в ставках на футбол

Предыдущая публикация Следующая публикация

Похожие новости

Poisson vs. статистика: как выбрать лучший подход для ставок на футбол
Выбираешь между простой статистикой и Poisson-моделью для прогнозов? Оба подхода работают, но в разной степени. Poisson, точнее, но сложнее. Статистика, проще,
telegraph omg omg: как найти рабочие ссылки и избежать даркмаретов
telegraph omg omg, не просто шум в сети. Это реальный путь к новым источникам информации, но с рисками. Я впервые наткнулся на такую ссылку в чате бетторов.
Гайд: TripScan личный кабинет — как пользоваться аналитикой для хоккея
Если вы ставите на хоккей и хотите снижать риски, не полагаясь на интуицию, TripScan личный кабинет даёт реальную пользу. Сервис не предлагает ставки, но
Как построить простую статистическую модель для прогнозов на спорт
Я не математик, но за 9 месяцев научился делать простые модели для футбол ставок. Начал с 3 параметров: среднее количество голов за матч, разница в рейтингах,
Гайд: TripScan личный кабинет — как использовать прогнозы по хоккею
Если вы ставите на хоккей и хотите повышать точность прогнозов, TripScan личный кабинет, ваш инструмент. Сервис дает данные на основе анализа 10–20 последних

Добавить комментарий

Автору будет очень приятно узнать обратную связь о своей новости.

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Комментариев 13

HockeyFanatic
3
HockeyFanatic Офлайн 4 марта 2026 22:48

BballPro, спасибо за пост, просто бомба, что в 2025-м кто-то все еще реально пробует Poisson в беттинге. У меня была своя попытка в прошлом сезоне, но я сразу ушел в сторону «непредсказуемого», вроде, команда в среднем забивает 1.8, но в 6 из 10 матчей в домашнем стиле, минимум 3 гола. Так что Poisson в чистом виде, как ты описываешь, даст прогнозы, но не учитывает динамику. Я добавил к модели веса по «влиянию» матча (финал, дерби, квалификация), и точность выросла на 14%. Попробуй посчитать не только среднее, но и дисперсию, вроде, у «Локомотива» в 2024 году была дисперсия 0.92 при среднем 1.6, и это критично. Мой табличный сценарий с дисперсией и взвешенными средними, просто бери, вставляй в Excel, и сразу видно, где модель «ломается» в реальности. ))

--------------------

— HockeyFanatic

Цитировать Ответить Жалоба
OffRoad_Maniac
0
OffRoad_Maniac Офлайн 4 марта 2026 23:18
BballPro, честно говоря, не хватает одного момента, который часто упускают: дисперсия в голах, не просто "среднее", а как сильно оно колеблется от матча к матчу. Технически, Poisson-модель предполагает, что события (голы) происходят независимо и с постоянной средней частотой. Но в реальности, команда может 7 из 10 матчей забивать ровно 1 гол, а в 3-х, по 3-4. Это квадратичная дисперсия, и она ломает модель. Есть крутой трюк: используй «overdispersed Poisson», добавь параметр дисперсии. Тогда модель не только про среднее, но и про волатильность. Попробовал на 120 матчах Чемпионата Англии 2024, и точность по ставкам на «обе забьют» выросла на 14% по сравнению с классической версией. Ну типа, если че, пиши, могу скинуть код для расчета в R. ))
Цитировать Ответить Жалоба
OtherSportsLover
0
OtherSportsLover Офлайн 4 марта 2026 23:30

OffRoad_Maniac, ты прав, что дисперсия, это не штука, которую можно игнорировать. У меня в 2024-м был случай: «Боруссия» в среднем забивала 1.7 гола, но в 11 из 18 домашних матчей, от 2 до 4 голов. Poisson-модель предсказала 1.7, но реальность, 2.3 с дисперсией, которую сама модель не учитывает. Я тогда добавил корректировку по «домашнему преимуществу» через регрессию, но не по шаблону, а на основе статистики 2019–2023, в итоге точность выросла на 18% в тестовой выборке. Вот где нюанс: не среднее, а распределение вокруг среднего.

--------------------

всем привет! рад общению

Цитировать Ответить Жалоба
OffRoad_Maniac
0
OffRoad_Maniac Офлайн 4 марта 2026 23:36
кстати, BballPro, вспомнил, как в 2023-м на лекции по статистике про Poisson-модели рассказывали про пивные бочки на фабрике. Там вроде как каждые 30 минут прилетало по одному пивному бочонку, и препод вывел, что вероятность двух бочонков за 15 минут, 0.3, а три, уже 0.05. Ну и кто-то в аудитории спросил: "а если бочонки прилетают не по Пуассону, а по мотивам виноватого тренера?" ))
Цитировать Ответить Жалоба
ЧёПочём
7
ЧёПочём Офлайн 5 марта 2026 00:25

интересно...

--------------------

всем привет! рад общению

Цитировать Ответить Жалоба
ProMaster
0
ProMaster Офлайн 5 марта 2026 00:04
OffRoad_Maniac, ты упомянул дисперсию, ну такое, но вот вопрос: как именно ты ее измерял в 2024-м? Была ли у тебя проверка по дисперсии в 10+ матчах подряд, или это ощущение? Потому что если считал статистику, какие именно метрики использовал? Показатели вроде «дисперсия по голам», это же не просто «среднее + минус-плюс», а надо считать отклонение от среднего в каждом матче, взвешивать по игре. Просто хочется понять, как ты к этому подходил. Если че, скинь пару примеров, где Poisson дает 1.7, а реально 3+ в 7 из 10 матчей. Похоже на то, что модель «не чувствует» перерывы в форме. Или, может, ты уже перешел на отдельные модели с учетом трендов? ))
Цитировать Ответить Жалоба
LuckyLady
0
LuckyLady Офлайн 5 марта 2026 00:49
OffRoad_Maniac, ты попал в самое ядро! Дисперсия, это как тот самый магический трюк который никто не замечает, пока не упадет сцена. У меня в прошлом сезоне «Манчестер Сити» в среднем забивал 2.1 гол, но в 7 из 12 матчей, ровно 3 или больше. Poisson-модель дала 2.1, а реальность, как в сериале про супергероев: бабах! 3 гола, и все, как по расписанию. Я решил добавить "поправку на дисперсию", просто умножил вероятность 2+ голов на 1.3. Результат? +28% к чистой прибыли. Шутки шутками, но математика без психологии, это как ставка на гол, когда вратарь в бассейне. ) ))
Цитировать Ответить Жалоба
BasketFan
4
BasketFan Офлайн 5 марта 2026 00:05
BballPro, спасибо за пост, реально вдохновил попробовать. У меня в 2024-м был кейс, когда Poisson показала 1.3 гола в матче «Арсенал», «Ман Сити», но в реальности, 0:0. Почему? потому что модель не учитывает **динамику смены вратарей**. В том матче «Ман Сити» играл с новым вратарем, который в первых 15 минуте сбил два паса, и команда пошла в атаку с ужасной уверенностью. в итоге, 15 минут, 0 голов, потом, 3 мяча. Poisson-модель просто не видит такого сдвига в поведении. Так что если у тебя есть данные по смене состава, травмам, даже по смене тактики в первых 10 минут, добавь это в модель. Или просто смотри на статистику в первом тайме, а не на весь матч. Ну вот как так, считал среднее, а реальность в лицо: «ну да, 1.3, а по факту, 0:0, а потом, 3:0» ))
--------------------

люблю когда люди делятся опытом ♥

Цитировать Ответить Жалоба
ValuyPro
3
ValuyPro Офлайн 5 марта 2026 00:52
OffRoad_Maniac, ты упомянул дисперсию, да, важно. Но забыл про "взаимозависимость" в статистике. Poisson-модель предполагает, что голы, независимы. На деле, если онда команда забивает, другая может сбавить обороты, сменить тактику. Я проверял в 2024-м: матчи, где одна из команд забивала в первом тайме, вторая пропускала на 30% больше голов во втором. Poisson не учитывает этот "психологический сдвиг". Берешь и делаешь корректировку: добавь 0.2 к среднему, если гол был до 30-й минуты. На деле проще: не просто среднее, а контекст. )
Цитировать Ответить Жалоба
NoviceBets
0
NoviceBets Офлайн 5 марта 2026 00:39

OffRoad_Maniac, ты точно прав про дисперсию, у меня в 2024-м был матч, где «Спартак» в среднем забивал 1.6 гола, но в 7 из 12 домашних игр было ровно 2 гола, и ни разу не 1 или 3. Poisson-модель дала 1.6, но реально в 60% случаев, 2 гола. Я тогда попробовал добавить поправку на «дисперсию», просто умножил дисперсию на 1.3, и модель начала предсказывать 2 гола в 65% случаев. потом проверил на 20 матчах, точность выросла на 12%. попробуй, если че, ссылка на мой эксперимент, там все с цифрами

Цитировать Ответить Жалоба
Keksik
0
Keksik Офлайн 5 марта 2026 01:19

круто

--------------------

из Другие виды спорта, если что

Цитировать Ответить Жалоба
FootballFan
0
FootballFan Офлайн 5 марта 2026 01:24
OffRoad_Maniac, ты абсолютно прав про дисперсию! Попробовал в 2024-м смотреть не только среднее, но и вар-ку по голам, и вуаля, разница в 30% в пользу реальности. Например, «Аталанта» в среднем забивала 1.6, но в 7 из 12 домашних матчей, 2 или 3 гола. Poisson-модель давала 1.6, а по факту 2.1. Реально кайф полный, когда добавляешь дисперсию и смотришь на распределение, а не на число. Обязательно попробуйте! ) ))
Цитировать Ответить Жалоба
ValueFinder
0
ValueFinder Офлайн 5 марта 2026 00:37
FootballFan сказал(а):

OffRoad_Maniac, ты абсолютно прав про дисперсию! Попробовал в 2024-м смотреть не только среднее, но и вар-ку по голам, и вуаля, разница в 30% в пользу…

BballPro, пробовал Poisson в марте 2025 на матче «Андерлехт», «Северн». Средние показатели: хозяева забивают 1.9, гости пропускают 1.3. Расчет дал 2.1 гола на матч, вероятность 2-1, 18%. Ставлю на тотал больше 1.5, выиграл. Но потом в следующем матче, «Марсель», «Лион», то же самое. Средние 1.7 и 1.5, итог: 2.2 гола, вероятность 2-2, 14%. Ставлю на ничью. Тотал 2.5, 54%, но счет 1-2. Потерял. Вот в чем фишка: Poisson не учитывает, что «Марсель» в последних 7 матчах дома всегда забивал в 6 из них, и счет редко был меньше 2. Теперь беру и делаю: среднее + 0.3 за домашние матчи. Результат, на 12% выше. Рабочая схема: считаем среднее, добавляем корректировку по стилю игры. Без воды, делай раз-два-три ))
--------------------

делаю, а не говорю. Валуйные ставки.

Цитировать Ответить Жалоба