Контора
Бонус
Оценка
Язык
Live-ставки
Моб. ставки
 
5 000 руб.
     
2 500 руб.
     
500 руб.
     
Авансовая ставка
     

Теорема байеса ставки на футбол

Формула Байеса может быть выведена из основных аксиом теории вероятностей, в частности из условной вероятности. Особенность теоремы Байеса заключается в том, что для её практического применения требуется большое количество расчётов, вычислений, поэтому байесовские оценки стали активно использовать только после революции в компьютерных и сетевых технологиях.

При возникновении теоремы Байеса вероятности, используемые в теореме, подвергались целому ряду вероятностных интерпретаций. В одной из таких интерпретаций говорилось, что вывод формулы напрямую связан с применением особого подхода к статистическому анализу. Если использовать байесовскую интерпретацию вероятностито теорема показывает, как личный уровень доверия может кардинально измениться вследствие количества наступивших событий.

В этом заключаются выводы Байеса, которые стали основополагающими для байесовской статистики. Однако теорема не только используется в байесовском анализе, но и активно применяется для большого ряда других расчётов. Психологические эксперименты [1] показали, что люди часто неверно оценивают реальную математически верную вероятность события, основываясь на некоем полученном опыте апостериорная вероятностьпоскольку игнорируют саму вероятность предположения априорная вероятность.

Поэтому правильный результат по формуле Байеса может сильно отличаться от интуитивно ожидаемого. Теорема Байеса названа в честь её автора Томаса Байеса — — английского математика и священника, который первым предложил использование теоремы для корректировки убеждений, основываясь на обновлённых данных.

Его работа « An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances » впервые опубликована в году [2]через 2 года после смерти автора. До того, как посмертная работа Байеса была принята и прочитана в Королевском обществе, она была значительно отредактирована и обновлена Ричардом Прайсом.

Однако эти идеи не предавались публичной огласке до тех пор, пока не были вновь открыты и развиты Лапласомвпервые опубликовавшим современную формулировку теоремы в своей книге года «Аналитическая теория вероятностей». Сэр Гарольд Джеффрис писал, что теорема Байеса «для теории вероятности, то же, что теорема Пифагора для геометрии» [3]. Формула Байеса вытекает из определения условной вероятности.

Формула Байеса позволяет «переставить причину и следствие»: по известному факту события вычислить вероятность того, что оно было вызвано данной причиной. События, отражающие действие «причин», в данном случае называют гипотезамитак как они — предполагаемые события, повлёкшие данное.

Безусловную вероятность справедливости гипотезы называют априорной насколько вероятна причина магия в ставках на спорта условную — с учётом факта произошедшего события — апостериорной насколько вероятна причина оказалась с учётом данных о событии.

Начальник цеха берёт случайную деталь, и она оказывается бракованной. Спрашивается, с какой вероятностью эту деталь изготовил третий рабочий? Энтомолог предполагает, что жук может относиться к редкому подвиду жуковтак как у него на корпусе есть узор.

Какова вероятность того, что жук, имеющий узор, относится к редкому подвиду, то есть, чему равно P редкий узор?

Теорема Байеса

Пусть существует заболевание с частотой распространения среди населения 0, и метод диагностического обследования, который с вероятностью 0,9 выявляет больного, но при этом имеет вероятность 0,01 ложноположительного результата — ошибочного выявления заболевания у здорового человека подробнее…. Найти вероятность того, что человек здоров, если он был признан больным при обследовании. Обозначим через Б — событие, что человек больной, «Б» — событие, что обследование показало, что человек болен, а через З — событие, что человек здоров.

Тогда заданные условия переписываются следующим образом:. Причина этого в том, что по условию задачи вероятность ложноположительного результата хоть и мала, но на порядок больше доли больных в обследуемой группе людей.

Если ошибочные результаты обследования можно считать случайными, то повторное обследование того же человека будет давать независимый от первого результат. В этом случае для уменьшения доли ложноположительных результатов имеет смысл провести повторное обследование людей, получивших результат «болен».

В интерпретации Байеса вероятность измеряет уровень доверия. Теорема Байеса связывает воедино доверие предположению до и после принятия во внимание очевидных доказательств. Например, кто-то предположил, что при подкидывании монетки она будет приземляться в 2 раза чаще решкой вверх, а орлом.

В частотной интерпретации теорема Байеса исчисляет доли определённых результатов события. Роль теоремы Байеса лучше всего можно понять из древовидных диаграмм, представленных справа.

Диаграммы демонстрируют различный порядок распределения событий по наличию или отсутствию результатов A и B. Теорема Байеса выступает как связующее звено этих распределений.

Во многих дополнениях к теореме Байеса указывается, что событие B известно и нужно понять, как знание о событии B влияет на уверенность в том, что произойдёт событие A. Теперь представьте ситуацию. За два дня до начала матча один спортсмен на тренировке повредил спину, что, безусловно, повлияет на его скорость передвижения и игровой потенциал в целом. В подобном случае вероятность победы травмированного теннисиста снижается, а его оппонента повышается, что скажется на коэффициентах в данном противостоянии.

При этом, на успех здорового спортсмена кэф должен находиться в диапазоне 1,7. Главная задача беттеров, узнав про повреждение, успеть заключить пари по старым котировкам Это позволит заиграть перспективную ставку с завышенным коэффициентом.

Если вы откроете сайт букмекера и обнаружите исправленные цифры, то совершать сделку уже не имеет смысла.

Пользователям необходимо регулярно отслеживать ситуацию вокруг выбранных спортивных событий, пытаясь быстрее аналитиков букмекерских контор обнаруживать важную информацию, грамотно анализировать её и, пока компании не успели среагировать и внести коррективы, делать ставки.

Всё предельно просто и понятно! Далеко за примером использования теории Байеса ходить не. Давайте разберёмся!

Почему же аналитики букмекерских контор резко понизили коэффициент на победу «Меца»? Дело в том, что в предыдущем сыгранном поединке парижане лишились сразу двоих основополагающих форвардов: Эдинсон Кавани и Килиан Мбаппе неожиданно получили повреждения и отправились в лазарет команды. Стоит отметить, что оба травмированных игрока — это фатальные кадровые потери даже для такого топового коллектива, как ПСЖ.

Это явно скажется на атакующих действиях французской команды. Всё это и учли букмекеры, сильно повысив котировку на викторию чемпиона Франции и параллельно понизив кэф на успех андердога.

В подобной ситуации, когда беттер узнал про повреждения Мбаппе и Кавани, он должен был успеть заиграть ставку на П1 или плюсовую фору «Меца», пока специалисты БК не внесли коррективы в линию на рассматриваемый матч.

Примечательно, что таких случаев в мире спорта полно.