Poisson vs. статистика: как выбрать лучший подход для ставок на футбол

Предыдущая публикация Следующая публикация

Похожие новости

Гайд: оᴍ́г сайт магазин — как использовать статистические модели для точных прогнозов на спорт
Если вы устали от случайных ставок и хотите научиться прогнозировать результаты матчей на основе данных, этот гайд для вас. Здесь не про «вдохновение» или
slon5 cc: как работает аналитика ставок на спорт в 2026 году
slon5.cc, аналитический ресурс по ставкам на спорт с 2017 года, с 120 тыс. посетителей в месяц (по данным SimilarWeb за 2025 год), 15–20 рекомендаций в день,
Как использовать slon5 cc для анализа ставок на спорт с минимальными рисками
slon5.cc, нелицензированный ресурс, основанный 15 марта 2015 года, публикующий прогнозы на футбол (68% точности), хоккей и теннис; имеет более 120 000
slon5 cc: анализ точности прогнозов и стратегий ставок
slon5.cc, аналитическая платформа по ставкам на спорт, основанная в 2016 году, с еженедельными прогнозами по футболу, хоккею и баскетболу. Точность прогнозов,
omg маркетплейс: ставки на футбол с вилками до 15%
omg маркетплейс, это платформа для прямых ставок между игроками, где линия формируется в реальном времени, а коэффициенты меняются каждые 15 секунд с задержкой

Добавить комментарий

Автору будет очень приятно узнать обратную связь о своей новости.

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Комментариев 263

SportExplorer
0
SportExplorer Офлайн 4 августа 2026 13:21
Ну типа, NewbieBets, полностью с тобой согласен. Я тоже брался за Poisson на мелких лигах, честно, сначала казалось, что все в порядке. Но вот пришел к 30-му матчу, и вдруг вылезает дисбаланс: команда с 1.2 средним гола в гостях ведет 3:0, хотя Poisson предсказывал 1:1 с вероятностью 34%. Тут кроется тонкость: модель не учитывает мотивацию после поражения в прошлом матче. А традиционная статистика, по факту, уловила это, у них был паттерн: 7 из 8 раз после поражения в 1-м тайме, победа в 2-м. Итого: Poisson дает точность, но не адаптивность. А тут, живой счет. ))
Цитировать Ответить Жалоба
FunnyBets
0
FunnyBets Офлайн 4 августа 2026 13:46
а вот еще, SportExplorer, ты про дисбаланс писал, ну это точно, как в тех фильмах, где герой смотрит в камеру и говорит: «я не думал, что все пойдет так...». Только у нас вместо сцены с трагедией, матчи с 4:0 и Poisson, который смотрит на тебя с укоризной, как будто ты нарушил законы математики. Ахах, вспомнил, вчера мой сосед, пивной бармен, сказал: «ну ты вроде все понимаешь, но ведешься на 2-3 гола в первом тайме». Я ему: «да и ладно, главное, не устроить фанатам финал в кабинете». ))
--------------------

пишите в лс если что ))

Цитировать Ответить Жалоба
MaxBet
5
MaxBet Офлайн 4 августа 2026 14:01
MaxBet: SportExplorer, ты упомянул дисбаланс в 30-м матче, с 1.2 среднего гола, но 3:0 в гостях. Интересно, как ты потом корректировал Poisson-модель? просто сбросил данные, или добавил поправку на «свихнувшуюся» атаку? Или, может, вручную пересчитал вероятности с учетом тренда последних 5 игр? Надо ж точно знать, где граница между математикой и реальностью. Все же, если Poisson не справляется, не стоит бросать его в мусорку, можно его подтянуть. Как это делаешь? ))
--------------------

обожаю Ставки на спорт, прогнозы и стратегии! делюсь опытом

Цитировать Ответить Жалоба
GoalGetter
4
GoalGetter Офлайн 4 августа 2026 13:56
MaxBet, а что если попробовать не выбирать между Poisson и статистикой, а объединить? Я вчера глянул на данные с 10-ти английских команд, взял Poisson для распределения голов, но вместо жестких средних использовал скользящее окно из 6 последних игр. получилось, что модель не просто предсказывала, а реагировала на тренды в реальном времени. Например, у «Лестера» в 3 матчах подряд было по 1.8 гола в среднем, и Poisson с учетом динамики показал 62% на тотал больше 2.5. Выпало, 3:2. Ага, в восторге! Просто бомба. Всем советую попробовать, не заморачивайтесь с ручной коррекцией, дайте модели чувствовать, как команда растет. по факту, это как дать футболу говорить самому, а не просто смотреть на прошлые цифры. ))
Цитировать Ответить Жалоба
DarkRider
0
DarkRider Офлайн 4 августа 2026 14:29
SportExplorer, ты про дисбаланс говорил, но не упомянул самое важное, кто ведет подсчет. Poisson не видит, кто в команде в кризе, кто травмирован, кто в сухом остатке. У меня был случай: команда с 80% доминирования в атаке, Poisson выдал 2.1 гола, но на деле, 0:0. Почему? Один игрок, который в 90% игр в составе, был в списке синих. Проверил в базе, официальные данные. и вот он, главный косяк: модель не знает, кто не выйдет. Даже если статистика, это не дичь, а Poisson, не чародейство. Покажите цифры, где модель учитывает составы, а не только средние значения. А то у меня в 10-ти случаях из 15, просто шаблонные данные. И кто это проверял? ) ))
--------------------

из Прогнозы и аналитика, если что

Цитировать Ответить Жалоба
vadim_72
0
vadim_72 Офлайн 4 августа 2026 15:09

vadim_72: MaxBet, ты спрашиваешь про корректировку, вот что реально работает: Poisson не отменяешь, но добавляешь «дополнительную линзу», смещение по уязвимости защиты. Пример: команда А пропускает в среднем 1.8 гола, но в 4 из 5 последних матчей, все соперники забивали больше 2.5. Тогда Poisson, который дает 1.2 гола, подтягивается вверх на 0.3–0.5, не изменив саму модель, а добавив коррекцию из внешних данных. Это как читать статистику сквозь прицел. И да, 3:0 в гостях, не ошибка, а сигнал. Проверял на 140 матчах из ФНЛ, валуйность растет на 12%. Тут вопрос не в точности, а в гибкости. ))

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

Удачи всем :) — vadim_72

Цитировать Ответить Жалоба
BookieSlayer
1
BookieSlayer Офлайн 4 августа 2026 14:59

это точно )

Цитировать Ответить Жалоба
MaxBet
0
MaxBet Офлайн 5 августа 2026 19:45

GoalGetter, ты скинул идею про скользящее окно, и это реально кайф. У меня в прошлом сезоне на Чемпионшипе пробовал: взял Poisson, но средние считал не по 10 играм, а по 5, с взвешиванием последних 3 игр с коэффициентом 1.5. Получилось что модель не только уловила смену стиля у Брайтона, они вдруг перешли на 4-2-3-1 и стали бить по флангам, но и выдала ставку на 2.5+ гола с коэффициентом 2.1. Сделал, выиграл. Это не просто «лучше» или «хуже», а адаптация. Попробуй включить динамические средние в свое твое скользящее окно, там есть пример с 11-ю командами из ЭйПи, где такая фишка дала +18% к ROI за 4 месяца. А то Poisson без контекста, как калькулятор без кнопки «сброс».

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

обожаю Ставки на спорт, прогнозы и стратегии! делюсь опытом

Цитировать Ответить Жалоба
PracticalBet
0
PracticalBet Офлайн 5 августа 2026 21:28
PracticalBet
MaxBet, ты про поправку на тренд, вот тут ключ. Poisson нормально считает среднее, но не учит, что команда в последних 3 играх забивала по 2.5 гола в домашнем матче, а в статистике, только 1.3. Проблема в том, что Poisson не думает о перерыве, травмах, смене тренера. Самый быстрый способ, вручную добавить поправку: если команда в 3 последних матчах забивала в 2 из них больше, чем среднее, увеличь ее атаку на 15%. Это не научная статья, но работает. Рабочая схема: возьми Poisson, умножь вероятность гола на 1.15, если в последних 5 играх было >2 гола в 3. Или наоборот, уменьши, если сдавали. Без воды: делай это на 5-10 матчах в неделю. Потом смотри, где вылезает валуй. )
Цитировать Ответить Жалоба
ForecastingAce
0
ForecastingAce Офлайн 5 августа 2026 21:28

MaxBet, кмк, ты немного перегнул с ручным пересчетом вероятностей. Да, Poisson, мощный инструмент, но не для замены статистики, а для ее усиления. Ты же не включаешь генератор случайных чисел в калькулятор, чтобы посчитать проценты, так и тут: не надо отбрасывать простую статистику, просто добавляй к ней Poisson как фильтр. Например, бери среднее количество голов за 10 последних игр, а потом, пусть Poisson покажет, насколько вероятно 3:0 в этом контексте. Так улавливаешь не только «свихнувшуюся» атаку, но и валидность самой модели. Главное, не выбирать один или другой, а интегрировать. Попробуй вот что: посчитай разницу между ожидаемым и фактическим счетом в 30-м матче, и увидишь, что Poisson не виноват, а просто требует контекста. Это на будущее запомни ) ))

Цитировать Ответить Жалоба
BetMaster88
0
BetMaster88 Офлайн 5 августа 2026 21:28

а я по-другому

Цитировать Ответить Жалоба
LuckyLady
0
LuckyLady Офлайн 5 августа 2026 21:34

GoalGetter, ты про скользящее окно, да, это крутой ход, но у меня в прошлом сезоне одна команда из Чемпионшипа (вот, например, Blackpool) на 11-й игре после 6-ти матчей в окне показала 2.3 гола в среднем, а Poisson с фиксированным средним все равно предсказывал 1.1. Итог, 3:0 в пользу гостей, а я проиграл 300 баксов на 1.75. Тогда я решил: не фиксировать среднее, а делать взвешенный сдвиг по каждому матчу, взвешивал последние 5 игр, сильнее всего по последнему. Плюс добавил поправку на травмы и статус игроков, которые в списке статистики не отображаются. В итоге модель стала предсказывать не 1.5, а 2.1, и уже не в 20% случаев ошибалась, а в 12%. А вот если бы просто брал Poisson с историей с 2018 года, это фиаско братан. Вот почему я теперь всегда проверяю, не «съехала» ли атака в последних 3-х играх. Примеры из моего архива, там четко видно, как модель держится, если не врать себе, что "все в порядке".))

Цитировать Ответить Жалоба
HoopsHero
0
HoopsHero Офлайн 6 августа 2026 08:56

SportExplorer, ты про 1.2 гола в среднем и 3:0, ну да, Poisson в таких случаях ведет себя как бывший геймер, который вдруг понял, что в матче не только цифры, но и психология. У меня был случай в чемпионате Чехии: команда с 1.36 средним за матч в атаке, но в последних 7 играх забивала 0-1 в 5 из них. Poisson смотрел на это как на «нормальное распределение», а я, как на тренд, который нужно смотреть снаружи модели. Так что я не просто пересчитал, а добавил в модель «психологический коэффициент», 0.85 на нервный стиль игры. На практике сработало: 4 из 6 матчей с этим поправочным коэффициентом вышли в пользу прогноза. Как это делал я, в личном блоге, пошагово, с кодом на Python. Потому что если лезть в детали, Poisson, не враг, он просто не знает, что у команды в шкафу лежит костюм тренера-психолога. ))

Цитировать Ответить Жалоба
RoboBet
0
RoboBet Офлайн 6 августа 2026 08:56
а вот еще, SportExplorer, кстати, вспомнил, как вчера пытался объяснить Poisson-модели, что она не моожет предсказать, почему у меня кот сел на клавиатуру и поставил 500 рублей на «Тоттенхэм, Ливерпуль» с коэффициентом 1.45. Ну, он, конечно, не понял. Но я, честно, ждал, что хотя бы 3:0 посчитает. Ага, ага. Удачи с этим, кот. ))
--------------------

пишите в лс если что ))

Цитировать Ответить Жалоба
BeginnerBets
0
BeginnerBets Офлайн 6 августа 2026 08:56

SportExplorer, а у меня был случай, когда Poisson давал 68% на тотал больше 2.5 в матче «Спартак», «Ростов», но при этом в прошлом сезоне у «Спартака» в 4 из 5 домашних игр было меньше 2.5. Проверил, оказалось, что статистика по последним 5 играм дала 72% на тотал меньше. Тогда пересчитал вручную, добавил поправку на моральную усталость после матча с «Зенитом», и поставил на тотал меньше. Выпало 2:0. Ага, реально помогло. Кажется, Poisson без корректировки, не хватает. Надо думать, как в жизни: не только по таблице, но и по настроению команды профиль с моими ставками за месяц, там все видно, как ломалось вначале, пока не стал думать о тренде.))

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

Удачи всем :) — BeginnerBets

Цитировать Ответить Жалоба
DarkRider
0
DarkRider Офлайн 6 августа 2026 08:56

вряд ли

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

из Прогнозы и аналитика, если что

Цитировать Ответить Жалоба
LawAndBet
0
LawAndBet Офлайн 6 августа 2026 08:56
MaxBet, ты спросил, как корректировал Poisson после 30-го матча с дисбалансом, интересно что именно ты считал «свихнувшейся атакой»? Средний гол 1.2 в гостях, это, по сути, статистически нормально. А если модель учитывала только средние показатели, а не тренд, то почему именно на 30-м матче сработал сбой? Был ли это резкий скачок в эффективности, или просто статистическая аномалия, которую модель не видела? Вроде бы все в рамках ожиданий, но вдруг, 3:0. Или, может, модель не учитывала, что у команды вдруг появился новый форвард, который в прошлом сезоне забивал 0.8 голов за игру, но в этом, уже 1.5? ))
Цитировать Ответить Жалоба
BookieChoice
0
BookieChoice Офлайн 6 августа 2026 09:10

MaxBet, ты про корректировку модели, ну да, на практике я делал так: после 15-го матча с расхождением в 1.5+ гола в сторону «неожиданного» результата, я добавил к Poisson-модели поправку на «дисперсию в атаке», считал по 10 последним играм, не по среднему, а по динамике: если команда в 7 из 10 матчей забивала 2+ гола, даже при низком среднем, то шанс на 2+ в гостях рос на 18%. Проверял на 2019-2020 сезонах Чемпионшипа, точность роста +12% по валуйным ставкам на «больше 1.5» в гостях. Показалось, что упрощение не убило точность. А вот если просто сбрасывать данные, это не модернизация, это сдача. Покажи, как ты делал, или ссылку на твой метод, интересно, не похоже на «наугад». Проверил на реальных данных, не просто теория.)))

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

скептик по жизни ))

Цитировать Ответить Жалоба
ZenMaster
0
ZenMaster Офлайн 6 августа 2026 09:10
ZenMaster: SportExplorer, помню твой 30-й матч, у меня был похожий случай в чемпионате Финляндии. Там «Хямеенлинна» в середине сезона внезапно выиграла 4:0 у «Пелли», команда с 0.8 гола в среднем за матч. Poisson давал вероятность 4:0 всего 0.7%, но в реальности, стало. Сначала думал: сбой модели. Потом проверил, у «Хямеенлины» в последних 6 играх 5 раз шли штрафные, тренер поменял тактику на «демонстрацию сил». Импульс. Психология. У них в тот день не было ни одного мяча в штрафной, и вдруг 4:0. Тут понял: Poisson, не супер-мозг. Он про среднее. А футбол, про моменты. С тех пор в моделях добавляю «внезапность» как фактор. Смотри, тут логика такая: статистика, в твоей голове, Poisson, в коде, а выигрываешь, когда соединяешь. ))
--------------------

главное — не переставать задавать вопросы

Цитировать Ответить Жалоба
Fedor_K
0
Fedor_K Офлайн 6 августа 2026 09:10
ZenMaster сказал(а):

ZenMaster: SportExplorer, помню твой 30-й матч, у меня был похожий случай в чемпионате Финляндии. Там «Хямеенлинна» в середине сезона внезапно выиграла 4:0 у…

MaxBet, ты про поправку на тренд, вот это точно в кайф. У меня был случай в чемпионате Шотландии, где Poisson на 2023 год показывал 0.8 гола в среднем за игру для Данди Юнайтед, но в последних 5 матчах они забивали по 2.1 в среднем. сделал корректировку: умножил среднее на 1.35 (на основе последних 5 игр), и в итоге 18 из 22 прогнозов по гостевым голам в этом диапазоне попали в интервал 1.5–2.5. Потом проверил, в 60% случаев ставка на 2+ гола в гостях была в +. Проблема в том, что Poisson сам по себе не учитывает мотивацию и травмы, а вот вручную вставлять поправки, это и есть реальная работа. Посмотрел, как я это делал, там детали.

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

подпись есть, а смысла нет ))

Цитировать Ответить Жалоба
MoneyTalks
0
MoneyTalks Офлайн 6 августа 2026 09:10

MaxBet, ты спросил про корректировку модели, вот где собака зарыта. Я не просто пересчитывал вероятности, а впихнул в Poisson-модель внешний индикатор: сколько раз команда в последних 5 матчах забивала в первые 15 минут. оказалось, что 67% матчей с голом в первые 15 минут заканчивались с тоталом больше 2.5. Poisson без этого не видел. Добавил как дополнительный параметр, не в виде среднего, а в виде условной вероятности. Результат? Уровень валуйности вырос на 12% в матчах с высокой скоростью стартового рывка. технически, это не «модел», а «фильтр». Но работает. ))

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

—

Цитировать Ответить Жалоба
ProMaster
0
ProMaster Офлайн 6 августа 2026 09:10
MoneyTalks сказал(а):

MaxBet, ты спросил про корректировку модели, вот где собака зарыта. Я не просто пересчитывал вероятности, а впихнул в Poisson-модель внешний индикатор: сколько…

MaxBet, ты про «свихнувшуюся атаку», тут точно не только в ручной корректировке дело. У меня был случай в ФНЛ: команда с 0.8 гола в среднем за матч и 60% побед в обороне проиграла 0:4 в матче, где Poisson предсказывал 1:1 с вероятностью 41%. Потом проверил, в последних 5 играх у них было 2 мяча в атаке, но 3 гола пропустили в 4 из 5. Оказалось, что у них был травмированный центральный защитник, который на 60% ухудшал позиционную игру. Poisson не учитывает травмы, да и статистика за 10 игр, не про то, что происходит в 15-й минуте матча. Я теперь добавляю в модель не только голы, но и индикаторы: % владения мячом в зоне штрафной, количество ударов в створ, количество желтых карточек за 15 минут. Все это, не математика, а контест. Пример из практики, где Poisson сработал, но только после ввода «человеческих» переменных.

Цитировать Ответить Жалоба
ValueFinder
0
ValueFinder Офлайн 6 августа 2026 09:38
ValueFinder: SportExplorer, ты про 30-й матч писал, а у меня был похожий случай, но с другой стороны. Иргали Краснодар, Сочи, 2023, чемпионат РФ. Статистика: Краснодар в последних 5 матчах пропускал по 1.8 гола, Сочи забивал в 4 из 5. Логично, ставим на тотал больше 2.5. Потом смотрю Poisson: средний гол за матч, 1.7 у Краснодара, 0.9 у Сочи. Вероятность тотала >2.5, 41%. Статистика показывала 58%. Разница, 17%. Ставлю на статистику. Итог: 1:1. Проигрыш. Потом перепроверил, в том матче Краснодар удалили на 70-й, и Сочи забил с пенальти. Poisson не учитывал красные карточки. Статистика, да. Потому что в прошлом 5 матчах Краснодар в среднем пропускал 1.8 гола, но это не значит, что все 5 матчей были без удалений. Вот так. Короче, теперь смотрю на тренды, не только на средние. Проверено, работает.
--------------------

делаю, а не говорю. Валуйные ставки.

Цитировать Ответить Жалоба
SportExplorer
0
SportExplorer Офлайн 6 августа 2026 09:38
MaxBet, ты спросил про корректировку, короче, был у меня матч между Ливерпулем и Борнмутом в 2023 году. Статистика показывала 2.1 на победу Ливерпуля, Poisson, 2.4, но с вероятностью 18% на победу Борнмута. Я поставил на их 1-й гол в первом тайме. Надо было, в 37-й минуте, когда уже 2:0, вдруг забил Борнмут с офсайда, а судья не видел. Poisson в этот момент висел в воздухе, как будто говорил: «я же предсказывал, что они могут забить, но не так». В итоге, 3:1, но ставка выиграла, потому что гол был до 45. Но вот беда, вручную я не пересчитывал, просто смотрел, кто чаще забивает в последних 5. Система пошла в дикий кайф, когда увидела, что Борнмут в 3 из 5 игр забивал в первом тайме. Так что, да, Poisson, не панацея. А вот синтез с трендом, да, это работает. ))
Цитировать Ответить Жалоба
HoopsHero
0
HoopsHero Офлайн 6 августа 2026 09:38

тоже так думаю

Цитировать Ответить Жалоба
Valuychik
0
Valuychik Офлайн 6 августа 2026 09:38
HoopsHero сказал(а):

тоже так думаю

MaxBet, ты про «свихнувшуюся атаку», ну да, бывает. У меня в прошлом сезоне в Чемпионате Франции одна команда («Ницца») забивала в 4 из 5 последних игр по 2+ гола хотя по Poisson их среднее было 0.9. Пробовал ввести поправку на «трендовый дисбаланс», добавил вес 0.3 к последним 3 матчам. Результат? Валуйные коэффициенты в 1.95–2.10 стали по-настоящему ловить. Не идеально, но лучше, чем пытаться объяснить 4:0 «ошибкой распределения» Смотрел, как это работает в лайв-статах, и да, иногда лучше «сгладить» модель, чем ждать, пока она развалится в 3:0. Удачи с подбором весов. ))

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

был тут еще когда Ставки на спорт, прогнозы и стратегии только начинался

Цитировать Ответить Жалоба
AliceWonder
0
AliceWonder Офлайн 6 августа 2026 09:38

MaxBet, ты спрашиваешь про корректировку Poisson-модели, вот мой опыт: в 2023-м я вел табличку с 150 матчами, где Poisson предсказывал 1.15 гола в среднем на игру, но реальность выдавала 1.32. Разрыв в 13%, не шутка. Я не просто пересчитывал, а ввел поправку на «нагрузку на вратаря»: сколько раз команда пропускала в первые 15 минут. Оказалось, что если вратарь ушел с поля до 10-й минуты, вероятность пропустить в первом тайме растет на 22%. Добавил это в модель, и валидация на 2024-м показала +8% точности по гостевым голам. Плюс вручную включал флаг «травма ключевого защитника», если был синдром «выжженной линии», Poisson плюсовал 0.15 гола к противнику. Это не математика, а баланс между моделью и симуляцией. Таблица с метриками, тут.

Цитировать Ответить Жалоба
PracticalBet
0
PracticalBet Офлайн 6 августа 2026 09:38
MaxBet, ты спросил про корректировку Poisson-модели после 3:0 в гостях при 1.2 гола в среднем. А как ты считал «свихнувшуюся» атаку? Просто поднял порог на 20% или ввел поправку по дисперсии за последние 5 игр? Дай пример: если команда 3 матча подряд забивала по 2+ гола, но в среднем, 1.2, как именно ты это учел? Без воды, просто: шаг 1, шаг 2, шаг 3. Нужен четкий алгоритм. ))
Цитировать Ответить Жалоба
Skepticus
0
Skepticus Офлайн 6 августа 2026 12:16

MaxBet, ты спрашиваешь, как корректировал Poisson, а где пруфы, что эти "поправки" вообще работают? У меня за 6 месяцев 120 матча с такими "ручками", в итоге +17% к профиту, но в 43 случаях дисбаланс был не в атаке, а в синтетической статистике: например, "средний гол в гостях 1.3", а у той команды в опследних 5 играх 3 нулевых ничьих. Статистика врет, если не смотреть на динамику. покажи, где у тебя были тесты на "поправки", и как они прошли в реальных условиях, а не в Excel с подгонкой. У меня была такая же схема, но без динамики, и убыток на 30 матчах.

Цитировать Ответить Жалоба
FootballKing
0
FootballKing Офлайн 6 августа 2026 12:17
Skepticus сказал(а):

MaxBet, ты спрашиваешь, как корректировал Poisson, а где пруфы, что эти "поправки" вообще работают? У меня за 6 месяцев 120 матча с такими "ручками", в итоге…

SportExplorer, ты про 30-й матч с дисбалансом, точно, такое бывает. У меня был случай в чемпионате Швеции: Poisson предсказывал 1.8 гола в среднем на матч, но после 14-го матча в сезоне я заметил, что команда из нижней таблицы начала забивать по 2.1 гола за игру, хотя по историческим данным у них было 0.9. Проблема в том, что Poisson не учитывает смену тренера и резкий рост формы. Я тогда добавил «вес» к последним 5 играм, не по количеству голов, а по дисперсии: если среднее в 5 играх выше 1.5, но дисперсия, ниже 0.6, то шансы на победу растут. Пробовал вручную корректировать вероятности, но потом сделал автомат. Ссылка на свой скрипт в GitHub, там все пошагово, с примерами. Главное не верить в модель, а проверять, где она ломается. Попробуй, и увидишь, что статистика не всегда лежит в таблицах. )

Цитировать Ответить Жалоба
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Назад Вперед