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昨天 4 胜 3 再次突破 CBA 赛事单日获得两场全胜

我是概率科学家,CDALevel认证的数据分析专家,曾在IBM大数据大学任教。目前主要工作是体育领域的团队数据分析,重点是支持和满足教练的要求。基本上就是把分析结果传递给球队,协助发球队调整阵容、球队攻防、场控分配等精妙周密的安排。本人精通CDA的概率统计、数据挖掘、数据库、数据报告等领域。

该模型包含10个分析数据,每个数据都经过了历史的检验,都经过了大数据的洗礼和公众的长期检验,最终得到了认可。它们已被广泛应用于许多领域。然而,在体育成绩分析领域,由于计算的复杂性,它离我们很远。现在,通过数据收集和编程,这些神级参考数据可以作为结果分析的直观指南。

(1)欧亚差异:欧亚比赛输赢概率的预期差异。数据取自欧洲的平均概率和亚洲实际热度造成的概率。如果说亚洲某个结局的数据愿意承受比欧洲更大的热度拉动,这说明亚运会的结局并不乐观。计算值越小,外界越希望得到这个结果。(欧洲、亚洲有近100款红标高风险游戏,有效70款,有效率70%)

(2)欧洲离差:由著名分析师Connard Dorsey于1993年提出,是衡量外界意见是否统一的重要指标。值越小,差值越小,结果越容易出现。但是,外部意见也会有错误。需要同时通过主要的外部输赢数据找到提示信号,判断是否存在正/负离差,有负离差的时候感冒的几率更大。(在欧洲,近100场离散的红色标记高风险比赛被提醒在81场比赛中有效,有效率为81%)

(3)补偿风险:外界最希望得到的实际支持率与理论概率一致,这样所有的结果都会受益。但是,在实际情况中,支持率的比例会不平衡。在这种情况下,外界自然对结果的风险控制有所准备。计算方法是根据欧洲最大流量比计算每个家庭成败的风险值,然后计算平均值。所以补偿值越小,外界承受的补偿压力越小,你越愿意看到竞争的结果。(有近百款红标高风险游戏补偿风险,有效游戏72款,有效率72%)

(4)凯利偏差/凯利方差:欧洲离差原理类似,用于反映不同外界观点对一场比赛结果的差异。值越是返回0,散度越低,在这个方向上的概率越高。它可以与欧洲离差结合使用,以排除或澄清结果。(凯利对近100场标红的高风险游戏比较偏爱,提醒75场有效,有效率75%;凯利对近100个红色标记高风险游戏的方差提醒,74个游戏有效,有效率为74%)

(5)盈亏指标:盈亏指标以公众支持比例分析为基础,分析外部盈亏模型。反馈更直接,从而计算外界的盈亏,其准确性自然更高。数值越低,结果概率越高,负值会有很高的结果概率。(盈亏指近百场红标高风险游戏结果提醒在83场有效,有效率83%)

(6)理论值与实际值的差异:根据两队目前的静态基本面,模拟外界使用的数学模型,计算出一个输赢的理论值,与欧洲平均值相比,理论数据越低,获胜概率越高。因此,理论数据与实际数据之差计算出的负值越大,对应的结果对于外界来说也是最乐观的。(近100场红色标记高风险匹配结果提醒76次,有效率76%)。

(7)亚洲数据分析也使用离散数据、偏置风险和亚洲凯利值,这里不再过多解释。(亚洲有近百个离散的亚洲数据,推荐有效的有70个,有效率70%;亚洲抵消了近100倍的风险。亚洲数据提示有效率72次,有效率72%。亚洲凯利值由BET、CR和WL分析,亚洲数据推荐其中两个互相认同的。近百场比赛68场有效,有效率68%)

(简单来说,分析数据越小,得出结果的可能性越高;同一组分析数据中,上下数据差异大,拉力大,更容易出现较小的分析数据。初始数据和实时数据的视图越一致,结果就越好。欧洲离散型标签(防标签)可能会遇冷,必须加以防范)

(二)CDA数据模型关键参考数据排名:每天总结宣传。根据分析数据的近期情况,可以通过参考关键分析数据和参考二次分析数据来预判CDA数据模型的利用情况。这个方法很实用。大家都找到了更好的使用数据模型的方法,希望随时交流。希望照耀你的会比蓝色学者更好,再次发挥模型的作用:

(提醒:以上评审统计均取自SMG提案;其他数据由三位作者提供,仅代表数据上传者个人意愿,与本网站无关。请仔细参考)

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