Коэффициент вероятности – Конветер коэффициентов. Узнай вероятность своей ставки!

Содержание

как правильно оценивать вероятность исходов в ставках?

С опытом большинство игроков букмекерской конторы осознают, что ставки – это не только про спорт. Знания в спорте важны, они ключевые в беттинге, однако невозможно обыгрывать букмекера на дистанции, не разбираясь в математике, принципах формирования коэффициентов, статистике и теории вероятностей. Со временем игроки понимают, что мало делать точные прогнозы на матчи, важнее находить ставки с перевесом – так называемые валуи.

Как определять исходы с завышенными коэффициентами, правильно оценивать вероятность спортивных событий и при чем здесь теория вероятности – об этом поговорим сегодня и разберём всё на конкретных примерах.

Её величество теория вероятности в ставках на спорт

Теория вероятности лежит в основе букмекерских ставок. По сути, всё построено вокруг вероятностей, как коэффициенты, так и шансы игрока на выигрыш. Без понимания этого момента ни за что не достичь успеха в беттинге. Абсолютно все игроки в меньшей или большей мере учитывают вероятность (шансы) при заключении пари, хотя большинство и не задумывается об этом.

Рассмотрим простой пример: букмекер предлагает на победу Барселоны в матче против Севильи коэффициент 1.50. Если не вдаваться в детали и расчеты вероятности, такая ставка является выгодной, поскольку шансы на победу Барселоны достаточно высокие. Но если дают коэффициент 1.15, ставка перестаёт быть привлекательной. Так как мыслящий игрок понимает, что вероятность проигрыша пари сравнительно высокая, чтоб рисковать ставкой по столь крохотному коэффициенту.

Для того чтоб объяснить теорию вероятности в ставках, обычно используется пример с подбрасыванием монеты. Не будем изобретать велосипед и разберемся с этим вопросом с помощью орла и решки, тем более что этот пример самый простой и понятный. Итак, вероятность выпадения орла – 50% и решки – 50%. Шансы равны.

Если подбросить монету десять раз, может выпасть, к примеру, 7 орлов и 3 решки. Или даже десять раз подряд один и тот же вариант. Но если продолжать подбрасывать дальше, допустим, 100 000 раз, то получим значения близкие к 50% на 50%.

Переместим эту задачку в плоскость ставок. Сделать ставку на выпадения орла или решки можно с коэффициентом 2.00. Для того чтоб перевести шансы в коэффициенты, нужно 100 разделить на вероятность. Если сделать сто тысяч ставок на результат подбрасывания монеты, игрок в конечном итоге выйдет в ноль, или же прибыль/потери будут минимальными.

Распространенным является заблуждение игроков, которые полагают, что вероятность следующих событий зависит от результатов предыдущих. Если семь раз подряд выпала решка, какая вероятность выпадения решки в восьмой раз? Это противоречит интуитивному восприятию ситуацию, но шансы 50 на 50. При каждом новом броске, независимо от результатов предыдущих, вероятность каждого исхода будет 50%.

Это явление называется ложный вывод Монте-Карло.

Теория вероятности – главная наука в ставках на спорт в букмекерских конторах

Принципы формирования коэффициентов и образование валуев

Букмекеры определяют вероятность исходов и переводят её в коэффициенты, но перед тем как появится доступная для ставок роспись с различными вариантами, выполняется еще две операции:

  1. Закладывание маржи. Всем известно, что букмекерские конторы стабильно получают прибыль за счет дополнительного процента вероятности – маржа. В примере о решке и орле мы говорили, что коэффициенты на каждый исход должны быть 2.00. Но в реальности таких котировок нигде не найти, потому что после добавления маржи коэффициенты на равные шансы будут от 1.98 – 1.98 до 1.90 – 1.90 и ниже.
  2. Изменение коэффициентов в соответствие с ожидаемыми пропорциями ставок от игроков. В действительности для букмекеров более важно предугадать, на что будет ставить большинство, а не правильно оценить шансы. Если вероятность П1 в матче Челси – Бёрнли после учета маржи равна коэффициенту 1.70, то букмекерские конторы выставят где-то 1.62, поскольку знают, что большая часть денег будет поставлена именно на победу Челси. Соответственно, коэффициент на X и П2 увеличится после корректировки.

За счет маржи букмекеры имеют преимущество над игроками, о чем знают все. Если ставить на выпадение орла и решки по коэффициентам 1.98 – 1.98, то на длинной дистанции вы обязательно будете в минусе. Но есть возможность не только нивелировать это превосходство букмекерских контор, но и получить преимущество

.

Для этого нужно ставить на валуи – ставки с перевесом, исходы с завышенными коэффициентами. Условный пример: ставки на орла принимаются с коэффициентом 1.90, а на решку – 2.02. Шансы были и остаются 50 на 50, но коэффициент 2.02 говорит о том, что вероятность равна 49.50% (100/2.02 = 49.50).

Разумеется, нужно ставить на решку за 2.02, что принесёт выгоду в долгосрочной перспективе, это валуй – ситуация, когда реальная вероятность наступления исхода выше, чем отражаемая коэффициентом вероятность.

Валуи редко встречаются в стартовой линии букмекерских контор, но благодаря движению линию – изменение коэффициентов после ставок игроков – шансы отыскать ставки с перевесом существенно увеличиваются.

Как вычислить вероятность события в ставках?

Если при игре в казино, например, рулетке, всегда известна вероятность того или иного результата, то в ставках на спорт никогда нельзя высчитать точную вероятность

. И, собственно, по этой причине беттинг выгодно отличается от казино. Всегда можно найти ставки, вероятность которых выше установленной букмекером. Как же это сделать?

Делая ставки по завышенным коэффициентам, игрок получает преимущество над букмекером

Не существует какого-то разработанного способа расчета вероятности, который мог бы максимально точно определять шансы. Это невозможно из-за влияния на результат множества факторов, непредсказуемости спорта в общем. Например, программы или формулы, куда можно было бы внести данные и получить приблизительный результат. Однако известен алгоритм действий для определения вероятности исходов. Рассмотрим его этапы.

Первый этап – изучение статистики

Сама по себе статистика не позволяет получить даже приблизительную вероятность. Неправильно думать, что если в предыдущих 10 матчах команда 3 раза сыграла вничью, то вероятность ничейного исхода в следующем поединке составит 30%. Вспомним теорию вероятности, которая гласит, что предыдущие события не влияют на вероятность будущих. Но статистика служит отправной точкой, базой, ведь нужно же отчего-то отталкиваться.

Второй этап – влияние факторов

Определив с помощью статистики начальную вероятность, далее следует анализировать матч, учитывая как можно больше факторов. Следовательно, после изучения влияния каждого из них делаются поправки в вычисляемых вероятностях.

Именно на втором этапе всё зависит от того, насколько разбирается игрок в виде спорта, на который ставит. Как бы ни хотелось всё понятизировать и структурировать, невозможно точно рассчитать шансы и определить, как влияет на вероятность тот или иной фактор. Для каждого спортивного события нужен ситуативный подход.

Пример определения вероятности исходов в беттинге

Закрепим материал предыдущего пункта примером. Будем оценивать матч Арсенал – Ливерпуль, изучим основную линию. Коэффициенты следующие: победа Арсенала – 2.25, Ничья – 3.80, победа Ливерпуля – 3.05. Переведём котировки в вероятность. И получим следующее: П1 – 44.44%, X – 26.31%, П2 – 32.78%.

Теперь будем вычислять вероятность, после чего сравним с букмекерскими шансами и определим валуй, если таковой имеется. Сразу отметим, что все статистические данные и факторы условные.

Для начала изучаем статистику

Арсенал в последних 10 домашних матчах одержал 8 побед и 2 раза сыграл вничью. Получаем 80% – 20% – 0%. Ливерпуль в предыдущих 10 гостевых играх 6 раз выиграл, а также было 2 ничьи и 2 поражения. Имеем 20% – 20% – 60%. Высчитываем среднее значение:

50% – 20% – 30%.

После этого переходим ко второму этапу – учет различных факторов. Прежде всего, обращаем внимание на травмы и дисквалификации. У гостей практически без потерь, тогда как хозяева лишились из-за повреждений центрального защитника и левого инсайда. Корректируем вероятности после получения этой информации: 46% – 22% – 32%.

Также в процессе предматчевого анализа мы узнаем, что Ливерпуль отдыхал на два дня больше, тогда как Арсенал свой предыдущий поединок провёл три дня назад. Может сказаться усталость. Изменяем шансы: 44% – 23% – 33%.

Смотрим на очные встречи команд

В последних пяти играх две победы Ливерпуля и три ничьи. Конечно же, шансы Арсенала заметно снижаются. Получим приблизительно: 40% – 25% – 35%. Других значимых факторов не выявили, поэтому заканчиваем анализ.

Итоговый результат 40% – 25% – 35%, а букмекерские вероятности П1 – 44.44%, X – 26.31%, П2 – 32.78%. Таким образом, валуйной является ставка на победу Ливерпуля – реальная вероятность 35%, а в коэффициент заложена 32.78%.

Чем больше факторов учтено, тем выше шансы правильно определить вероятность

Сложность в том, что не существует методов объективной оценки вероятности спортивных событий. Важнейшую роль в оценке вероятности играет субъективное мнение игрока, оценивающего матч. Но другого пути, кроме метода проб и ошибок, быть не может. Необходимо пробовать, использовать разные подходы, совершенствовать свою методику, что позволит с опытом максимально точно вычислять вероятности.

online-bookmakers.com

Вероятность исхода в коэффициентах букмекера

Вероятность исхода ставки

Коэффициенты букмекерских контор отражают вероятность – шанс на исход какого-то события в матче, поединке, соревновании, мероприятии и т.д. Для успешной игры на ставках следует придерживаться определенной стратегии, которая может быть у каждого игрока своя. Но для того, чтобы отработать какую-либо стратегию, нужно понимать ценность коэффициента, который выставил букмекер. Ценность коэффициента, выставленного букмекером, называется  — «value» (валью).

Как вычислить вероятность в десятичных коэффициентах

Если коэффициент десятичный нужно 1 разделить на коэффициент и полученный результат умножить на 100.

Допустим коэффициент: 1.80

1 : 1.80 = 0.555

0.555  х 100 = 55.5% — это вероятность исхода, заложенного в коэффициент.

Как видите все не так уж и сложно, десятичные коэффициенты, дробные, или американские, не имеет значения, всегда можно произвести расчет и получить нужный ответ. Главное, нужно понимать суть того, что дают нам коэффициенты в букмекерских линиях, ведь они могут рассказать нам о многом. Поняв значение коэффициентов, как они формируются и какую информацию несут, вы сможете успешно играть на ставках и выигрывать.

Букмекерские конторы дают возможность использовать несколько видов коэффициентов, задача игрока выбрать удобный ему вариант и использовать его.

Очень важно знать и уметь переводить коэффициенты в вероятности. При анализе футбольного матча игрок самостоятельно определяет шансы того или иного исхода и дает собственную оценку его вероятности.

Сравнив собственную вероятность с той вероятностью, которая заложена в коэффициенте букмекерской конторы, можно сделать определенные выводы. Если вероятность исхода в коэффициенте букмекера ниже, чем та вероятность, которая получилась у игрока, значит, этот коэффициент имеет определенную значимость для игрока, другими словами, коэффициент имеет ценность.

Как вычислить вероятность в дробных коэффициентах

Для того, чтобы определить вероятность в случае с дробными коэффициентами, нужно вторую цифру в коэффициенте разделить на сумму первой и второй цифры в коэффициенте, затем полученный результат умножить на 100.

Допустим коэффициент:  2/5

5 : (2+5) = 0.714

0.714 х 100 = 71.4%

Вычислять вероятность в американских коэффициентах немного сложнее, здесь все еще зависит от того, с каким знаком этот коэффициент, со знаком «плюс» или «минус». Думаю, мы не будем вдаваться в эти подробности, нам хватит и десятичных коэффициентов с дробными.

Вряд ли вы станете пользоваться этим видом коэффициентов взамен традиционных европейских вариантов.

На этом знакомство с коэффициентами букмекерских контор окончено, следите за новыми публикациями, в которых будет больше интересного и полезного.

betssoccer.ru

Теория вероятностей в ставках на спорт — Ставки на НХЛ — Блоги

  • Главная
  • Футбол
    • Матчи
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • Кубок Америки
    • Кубок Африки
    • Лига чемпионов
    • Россия
    • Англия
    • Испания
    • Италия
    • Германия
    • Франция
    • Сборные
    Все турниры
    • Ливерпуль
    • Тоттенхэм
    • Челси
    • Арсенал
    • Зенит
    • Барселона
    • Реал Мадрид
    • Спартак
    • Сборная России
    • Манчестер Юнайтед
    Все клубы
    • Салах
    • Сон Хын Мин
    • Азар
    • Месси
    • Роналду
    • Головин
    • Мбаппе
    • Суарес
    • Дзюба
    • Неймар
    Все футболисты
  • Хоккей
    • Матчи
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • НХЛ
    • КХЛ
    • Кубок Стэнли
    • Чемпионат мира
    • Молодёжный чемпионат мира
    Все турниры
    • Бостон
    • Сент-Луис
    • СКА
    • ЦСКА
    • Авангард
    • Салават Юлаев
    • Спартак
    • Тампа-Бэй
    • Вашингтон
    • Питтсбург
    Все клубы
    • Владимир Тарасенко
    • Брэд Маршанд
    • Патрис Бержерон
    • Александр Овечкин
    • Евгений Малкин
    • Артемий Панарин
    • Илья Ковальчук
    • Никита Кучеров
    • Евгений Кузнецов
    • Сергей Бобровский
    Все хоккеисты
  • Баскетбол
    • Матчи
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • НБА
    • Turkish Airlines Euroleague
    • Единая лига ВТБ
    • НБА плей-офф
    • Зарплаты НБА
    Все турниры
    • Лейкерс
    • ЦСКА
    • Бостон
    • Голден Стэйт
    • Милуоки
    • Торонто
    • Чикаго
    • Сан-Антонио
    • Оклахома-Сити
    • Зенит
    Все клубы
    • Леброн Джеймс
    • Стефен Карри
    • Кобе Брайант
    • Джеймс Харден
    • Кайри Ирвинг
    • Кевин Дюрэнт
    • Кавай Ленард
    • Расселл Уэстбрук
    • Алексей Швед
    • Яннис Адетокумбо
    Все баскетболисты
  • Теннис
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • Australian Open
    • US Open
    • Ролан Гаррос
    • Уимблдон
    • Мужчины
    • Женщины
    Все турниры
    • Новак Джокович
    • Роджер Федерер
    • Рафаэль Надаль
    • Наоми Осака
    • Симона Халеп
    • Мария Шарапова
    • Серена Уильямс
    Все теннисисты
  • Авто
    • Гонки
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • Формула 1
    • MotoGP
    • Формула 2
    • Формула E
    • Ралли Дакар
    Все турниры
    • Феррари
    • Макларен
    • Ред Булл
    • Мерседес
    • Уильямс
    • Хаас
    • Торо Россо
    • Рейсинг Пойнт
    • Рено
    • Альфа Ромео
    Все команды
    • Льюис Хэмилтон
    • Себастьян Феттель
    • Роберт Кубица
    • Даниил Квят
    • Кими Райкконен
    • Фернандо Алонсо
    • Шарль Леклер
    • Валттери Боттас
    • Даниэль Риккардо
    • Макс Ферстаппен
    Все пилоты
  • Бокс/MMA/UFC
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • UFC
    • MMA
    • Бокс
    Все турниры
    • Хабиб Нурмагомедов
    • Конор Макгрегор
    • Федор Емельяненко
    • Александр Усик
    • Василий Ломаченко
    • Энтони Джошуа
    • Деонтей Уайлдер
    • Сауль Альварес
    • Джон Джонс
    • Александр Емельяненко
    Все боксеры
  • Стиль
  • Ставки
  • Биатлон
    • Гонки
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • Кубок мира
    • Кубок IBU
    Все турниры
    • Сборная России
    • Сборная России жен
    Все сборные
    • Александр Логинов
    • Мартен Фуркад
    • Йоханнес Бо
    • Доротея Вирер
    • Дмитрий Губерниев
    Все биатлонисты
  • Фигурное катание
    • Новости
    • Блоги
    • Статусы
    • Гран-при
    • Чемпионат Европы
    • Чемпионат мира
    Все турниры
    • Сборная России
    Все сборные
    • Алина Загитова
    • Евгения Медведева
    • Александра Трусова
    • Анна Щербакова
    • Михаил Коляда
    • Елизавета Туктамышева
    • Этери Тутберидзе
    • Татьяна Тарасова
    Все фигуристы
  • Лыжи
  • Американский футбол
  • Бадминтон
  • Бейсбол
  • Бильярд/снукер
  • Борьба
  • Бобслей/сани/скелетон
  • Велоспорт
  • Водные виды
  • Волейбол
  • Гандбол
  • Гимнастика
  • Гольф
  • Гребля
  • Единоборства
  • Керлинг
  • Конный спорт
  • Коньки/шорт-трек
  • Легкая атлетика
  • Мини-футбол
  • Настольный теннис
  • Парусный спорт
  • Пляжный футбол
  • Покер
  • Регби
  • Современное пятиборье
  • Стрельба
  • Триатлон
  • Тяжелая атлетика
  • Фехтование
  • Хоккей на траве
  • Хоккей с мячом
  • Шахматы
  • Экстремальные виды
  • Экзотические виды
  • Прочие
  • Главная
  • Футбол
  • Хоккей
  • Баскетбол
  • Теннис
  • Авто
  • Бокс/MMA/UFC
  • Стиль
  • Ставки
  • Биатлон
  • Фигурное катание
  • Лыжи
  • Американский футбол
  • Бадминтон
  • Бейсбол
  • Бильярд/снукер
  • Борьба
  • Бобслей/сани/скелетон
  • Велоспорт
  • Водные виды
  • Волейбол
  • Гандбол
  • Гимнастика
  • Гольф
  • Гребля
  • Единоборства
  • Керлинг
  • Конный спорт
  • Коньки/шорт-трек
  • Легкая атлетика
  • Мини-футбол
  • Настольный теннис
  • Парусный спорт
  • Пляжный футбол
  • Покер
  • Регби
  • Современное пятиборье
  • Стрельба
  • Триатлон
  • Тяжелая атлетика
  • Фехтование
  • Хоккей на траве
  • Хоккей с мячом
  • Шахматы
  • Экстремальные виды
  • Экзотические виды
    • Матч-центр
      • Футбол
      • Хоккей
      • Баскетбол
      • Авто
      • Биатлон
    • Новости
      • Футбол
      • Хоккей
      • Баскетбол
      • Теннис
      • Авто
      • Бокс/MMA/UFC
      • Биатлон
      • Фигурное катание
      • Прочие
    • Трансферы
      • РПЛ
      • АПЛ
      • Ла Лига
      • Серия А
      • Бундеслига
      • Барселона
      • Манчестер Юнайтед
      • Ливерпуль
      • Ювентус
      • Спартак
      • Зенит
      • ЦСКА
    • Блоги
      • Блоги
      • Форумы
      • Статусы
      • Комментарии
      • Футбол
        • Россия
        • Сборные
        • Лига чемпионов
        • Лига Европы
        • Англия
        • Испания
        • Италия
        • Германия
        • Франция
        • Украина
        • Южная Америка
        • Голландия
        • Португалия
        • Африка
        • Любительский
        • Азия
        • Беларусь
        • ФНЛ
      • Хоккей
        • 🏒Чемпионат мира по хоккею 2019
        • Россия
        • Сборные
        • НХЛ
        • КХЛ
      • Баскетбол
        • Turkish Airlines Euroleague
        • Россия
        • НБА
        • Зарплаты НБА
        • Еврокубки
        • Сборные
        • Еврочемпионаты
        • Женский баскетбол
      • Биатлон
        • Чемпионат мира по биатлону
        • Кубок мира по биатлону
      • Теннис
        • ATP
        • WTA
        • Кубок Дэвиса
        • Кубок Федерации
        • Ролан Гаррос
      • Авто
        • Формула-1
        • Мото
        • Ралли
        • ДТМ
        • Другие серии
      • Бокс/MMA/UFC
        • UFC
        • Бокс Профи
        • ММА
        • Прочее
      • Фигурное катание
        • Чемпионат мира по фигурному катанию
      • Прочие
        • Американский футбол
        • Бадминтон
        • Бейсбол
        • Бильярд/снукер
        • Борьба
        • Бобслей/сани/скелетон
        • Велоспорт
        • Водные виды
        • Волейбол

    www.sports.ru

    ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И БУКМЕКЕРСКИЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ

    

    Обратная связь

    ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ

    Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение


    Как определить диапазон голоса — ваш вокал


    Как цель узнает о ваших желаниях прежде, чем вы начнете действовать. Как компании прогнозируют привычки и манипулируют ими


    Целительная привычка


    Как самому избавиться от обидчивости


    Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам


    Тренинг уверенности в себе


    Вкуснейший «Салат из свеклы с чесноком»


    Натюрморт и его изобразительные возможности


    Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д.


    Как научиться брать на себя ответственность


    Зачем нужны границы в отношениях с детьми?


    Световозвращающие элементы на детской одежде


    Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия


    Как слышать голос Бога


    Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ)


    Глава 3. Завет мужчины с женщиной


    Оси и плоскости тела человека — Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.


    Отёска стен и прирубка косяков — Когда на доме не достаёт окон и дверей, красивое высокое крыльцо ещё только в воображении, приходится подниматься с улицы в дом по трапу.


    Дифференциальные уравнения второго порядка (модель рынка с прогнозируемыми ценами) — В простых моделях рынка спрос и предложение обычно полагают зависящими только от текущей цены на товар.

    РЕЗУЛЬТАТ СПОРТИВНОГО СОБЫТИЯ — СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА

    Это значит, что результат события, на которое вы делаете ставку, во-первых, заранее неизвестен (если это, конечно, не договорной матч, но даже в них случаются «осечки»), а во-вторых, у каждого события существует некоторая вероятность его наступления.

    Простейшая и самая понятная иллюстрация случайного события — это бросок идеальной монетки, то есть такой монетки, у которой нет каких-либо физических изъянов, то есть, например, она не гнутая, не дырявая и не сточенная с какого-либо края. Для такой монетки заранее известно, что без использования ловкости рук и прочих ухищрений она упадёт одной из сторон, «орлом» либо «решкой», с вероятностью 50% или 0.5, то есть c равными шансами.

    У монетки с явными физическими изъянами тоже есть определённые вероятности выпадения каждой из сторон, но, в отличие от идеальной монетки, заранее они не известны, хотя могут быть определены экспериментальным путём.

    ПОЧЕМУ ТЕОРИЮ ВЕРОЯТНОСТЕЙ НЕЛЬЗЯ ОБОЙТИ

    У азартных игроков бытует миф, что теория вероятностей в ставках на спорт не работает, так как на результат спортивного матча влияет слишком много случайностей, в том числе многое зависит от человеческого фактора. Но это то же самое, будто считать, что земное притяжение не действует на самолёт, раз оно позволяет ему летать, несмотря на массу в несколько сотен тонн. Причем при этом самолёт не машет крыльями, как птица.


    То, что результат спортивного матча зависит от множества случайностей, говорит лишь о том, что мы не можем заранее и точно знать вероятность этого результата. Так же, как, например, мы не можем определить вероятности выпадения монетки с изъянами, которую подкидывают в аэродинамической трубе с постоянно меняющимися силой и направлением ветра. Но это не означает, что теория вероятностей в таких случаях не работает.

    Вероятностные и математические законы на самом деле такие же фундаментальные законы природы, как, например, всемирное тяготение. Просто проявления закона всемирного тяготения в реальной жизни наиболее очевидны, и вряд ли кому-то в здравом уме придёт в голову проверять его, к примеру, прыгнув с крыши и пробуя взлететь, махая руками, даже зная о том, что самолёты, будучи в тысячи раз тяжелее, летать умеют. Законы теории вероятностей не обладают такой же доступной наглядностью, но от этого они не перестают работать столь же неотвратимо, вне зависимости от вашего к ним отношения или понимания.

    КАК РАБОТАЕТ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ НА ПРАКТИКЕ

    Вероятностью события можно упрощённо считать то, как часто оно случается. Но есть важный нюанс. Например, вероятность выпадения одной из сторон идеальной монетки 50% = 0.5 или 1/2, означает, что в среднем каждая из сторон должна выпадать один раз из двух бросков. Но на деле вы можете бросить монетку десять раз, и все десять раз выпадет, например, «орёл». Этот нюанс называется «дисперсия», и именно он часто вводит в заблуждение многих игроков, даже тех, кто, вроде бы, считает себя знакомым с принципами теории вероятностей.

    На самом деле величина вероятности (её ещё называют математическим ожиданием) означает частоту, с которой это событие будет встречаться при бесконечном количестве попыток. Чем меньше испытаний (в нашем примере бросков монетки), тем больше (в процентном отношении) реальный результат может отклоняться от математического ожидания. Это и есть дисперсия, то есть наглядное влияние случайности на результат данного конкретного испытания.

    Но и у дисперсии есть свои пределы, например, если выбросить десять «орлов» из десяти бросков идеальной монетки, хоть и очень редкое, но всё же вероятное событие, то увидеть сто «орлов» после ста бросков уже в принципе невозможно. Количество выпадений «орлов» после ста бросков идеальной, подчёркиваем ещё раз, монетки, возможно в пределах примерно от 40 до 60. После 1000 бросков — от 440 до 560. И так далее. Существенный выход за эти пределы будет означать только то, что наша монетка на самом деле не идеальная, например, у неё смещён центр тяжести.

    ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И БУКМЕКЕРСКИЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ

    Как всё это относится к ставкам на спорт? Самым непосредственным образом! У спортивного события, на которое вы делаете ставку: победа одной из команд, ничья или тотал, тоже есть своя вероятность, или частота, с которой оно должно происходить при неизменных условиях. Но, в отличие от идеальной монетки, эта вероятность заранее неизвестна никому, даже букмекерам. Ясно только одно: ни у какого события в спорте не бывает 100% вероятности, даже, как мы отметили выше, у договорных матчей. А это означает, что любая ставка может проиграть, то есть, «100% верняков» или беспроигрышных ставок не существует. Это первое и самое главное, что вам нужно запомнить о теории вероятностей в ставках на спорт.

    Так вот, реальную вероятность спортивного события не знает никто, даже букмекер.Упрощённо можно сказать, что эту самую вероятность он оценивает, выдавая коэффициент на данное событие. И эта оценка примерно равна величине 1/коэффициент (теоретически здесь участвует ещё и маржа букмекера, но, чтобы не усложнять, мы не будем её учитывать). То есть, коэффициент 2 как раз соответствует вероятности 1/2 = 50%. Обратная формула 1/вероятность (выраженная в формате от 0 до 1) соответственно даст нам минимальный безубыточный коэффициент ставки для данной вероятности.

    А коэффициент 1.10 примерно отражает вероятность 1/1.10 = 90.9%. Что можно на словах описать, как событие, которое должно происходить в среднем 9 раз из 10. Но не забываем про дисперсию! На короткой дистанции событие с указанной вероятностью может случиться и 20 раз из 20 (что часто вводит в эйфорию неопытных игроков, поймавших подобную удачную серию, которая заставляет их поверить в то, что они открыли «волшебный грааль»). А может не произойти два раза подряд, три раза подряд и даже четыре раза подряд, хотя последнее будет случаться довольно редко, но всё же будет, время от времени.

    И можно вычислить, как часто это будет происходить. У несчастливой возможности проиграть четыре подряд ставки с коэффициентом 1.10 тоже есть своя вероятность. Если считать, что коэффициент букмекера примерно соответствует реальной вероятности события (что «по совокупности» нескольких ставок будет недалеко от истины), то вероятность неудачной серии из N проигранных ставок подряд можно вычислить по формуле: (1 — 1/коэффициент) в степени N.

    Для четырех проигрышей подряд коэффициента 1.10 получаем вероятность (1 — 1/1.10) в степени 4 = 0,0000683 или, округлённо, 1 раз из 14 000. Опять же, внимание, дисперсия! Это вовсе не значит, что вы можете безопасно «проскочить» 13 999 раз, и «попасть» ровно на 14 000-й. Нет, с абсолютно одинаковыми шансами такое несчастье может случиться с вами как существенно позже 14 000-го раза, так и сразу с первой попытки, а также и более одного раза на каком-то из отрезков в 14 000 испытаний. И оно не зависит от того, насколько вы уверены в данной ставке.

    Ещё одно распространённое заблуждение заключается в том, что многие игроки считают: после проигрыша одной, а тем более нескольких ставок подряд, вероятность выигрыша следующей ставки увеличивается. И поэтому используют прогрессивные стратегии ставок, такие, как догон. Увы, всё совсем не так. На деле вероятность выигрыша вашей ставки никак не зависит от того, сколько раз вы проиграли перед этим. То же самое после того, как вы выбросили несколько «орлов» подряд, вероятность выкинуть в следующем броске «решку» у идеальной монетки не меняется и остаётся те же 50%. Это также необходимо запомнить.

    СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

    Как вы, наверное, уже поняли, нельзя делать уверенные выводы о том, прибыльны ли на дистанции ставки или нет, после всего лишь 10 попыток. И даже после 100 всё ещё нельзя. Из-за дисперсии ваш реальный результат на дистанции может очень сильно отличаться от показанного на таком коротком отрезке, вплоть до того, что быть в итоге минусовым, несмотря на первые 10 или 100 ставок с прибылью.

    Количество ставок, которое необходимо сделать прежде, чем оценивать качество вашей игры, называется статистически значимым объёмом выборки. Минимальное его число зависит от используемых коэффициентов. Чем выше коэффициент — тем выше дисперсия, тем больше нужно сделать ставок, чтобы понять, куда они вас заведут. Для примерно равновероятных событий (коэффициенты около 2) нужно сделать минимум 500, а лучше 1000 ставок до первых серьёзных выводов. Ого? А вы как думали! Статистика такая вещь. Теперь вам должно быть понятно, что разного рода «капперы» (продавцы прогнозов), демонстрирующие в качестве подтверждения своей успешности короткие серии из нескольких ставок, на деле не доказывают вообще ничего.


    megapredmet.ru

    Как рассчитать вероятность события в ставках?

    Выбор правильной ставки зависит не только от интуиции, спортивных знаний, букмекерских коэффициентов, но и от коэффициента вероятности события. Возможность рассчитать подобный показатель в беттинге является залогом успеха в прогнозировании предстоящего события, на который предполагается осуществление ставки.
    В букмекерских конторах существует три вида коэффициентов (подробней в статье «Что такое коэффициент в ставках на спорт»), от разновидности которых зависит, как рассчитать вероятность события игроку.

    Десятичные коэффициенты

    Расчет вероятности события в таком случае происходит по формуле: 1/коэф.соб. = в.и, где коэф.соб. – коэффициент события, а в.и – вероятность исхода. Например, берем коэффициент события 1,80 при ставке в один доллар, совершая математическое действие по формуле, игрок получает, что вероятность исхода события по версии букмекера 0,55 процента.

    Дробные коэффициенты

    При использовании дробных коэффициентов формула расчета вероятности будет другая. Так при коэффициенте 7/2, где первая цифра означает возможный размер чистой прибыли, а вторая размер необходимой ставки, для получения этой прибыли, уравнение будет выглядеть следующим образом: зн.коэф/ на сумму зн.коэф и чс.коэф = в.и. Здесь зн.коэф – знаменатель коэффициента, чс.коэф – числитель коэффициента, в.и – вероятность исхода. Таким образом, для дробного коэффициента 7/2 уравнение выглядит как 2 / (7+2) = 2 / 9 = 0.22, следовательно, 0,22 процента вероятность исхода события по версии букмекерской конторы.

    Американские коэффициенты

    Американские коэффициенты мало популярны у игроков и, как правило, используются исключительно в США, обладая сложной и запутанной структурой. Для ответа на вопрос: «Как посчитать вероятность события таким способом?», нужно знать, что подобные коэффициенты могут быть отрицательными и положительными.

    Коэффициент со знаком «-», например -150, показывает, что игроку для получения чистой прибыли в 100 долларов необходимо совершить ставку в 150 долларов. Вероятность события рассчитывается исходя из формулы, где нужно разделить отрицательный коэффициент на сумму отрицательного коэффициента и 100. Выглядит это на примере ставки -150, так (-(-150)) / ((-(-150)) + 100) = 150 / (150 + 100) = 150 / 250 = 0.6, где 0,6 умножается на 100 и исход вероятности события составляет 60 процентов. Эта же формула подходит и для положительных американских коэффициентов.

    betrating.ru

    Некоторые значения коэффициента доверия в зависимости от вероятности

    Вероятность P или F(t)

    0,683

    0,950

    0,954

    0,970

    0,997

    Коэффициент доверия t

    1,00

    1,96

    2,00

    2,17

    3,00

    В практике выборочных обследований наибольшее распространение получили следующие типы выборки:

    1) собственно-случайная;

    2) механическая;

    3) типическая;

    4) серийная;

    5) комбинированная.

    Собственно-случайная выборка заключается в отборе единиц из генеральной совокупности наугад, без каких-либо элементов системности. Но прежде чем производить собственно-случайный отбор, необходимо установить четкие границы генеральной совокупности (например, при обследовании торговых предприятий необходимо убедиться, включит ли генеральная совокупность торговые павильоны, коммерческие палатки и пр.). Технически собственно-случайный отбор проводят методом жеребьевки или по таблице случайных чисел.

    Механическая выборка состоит в том, что отбор единиц в выборочную совокупность из генеральной, в которой единицы расположены в определенном порядке (по алфавиту, по номеру и т.д.), производится таким образом, что заданное число единиц отбирается механически, через определенный интервал. При этом размер интервала в генеральной совокупности равен обратному значению доли выборки (при 2%-ной выборке отбирается каждая 50-я единица (1/0,02), при 5%-ной – каждая 20-я).

    Для отбора единиц из неоднородной совокупности применяется типическая выборка. Все единицы генеральной совокупности разбиваются на несколько качественно однородных групп по признакам, влияющим на изучаемые показатели (например, при обследовании предприятий – отрасль, форма собственности).

    Серийная выборка предполагает случайный отбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а их равновеликих групп (серий), в такой группе наблюдению подвергаются все без исключения единицы. Применение этого типа выборки обусловлено тем, что многие товары для их транспортировки, хранения и продажи упаковываются в пачки, ящики и т.д.

    В практике статистического обследования помимо рассмотренных выше способов применяется и их комбинация. Так, например, можно комбинировать типическую и серийную выборки, когда серии отбираются в установленном порядке из нескольких типических групп. Возможна также комбинация серийного и собственно-случайного отборов, при которой отдельные единицы отбираются внутри серии в собственно-случайном порядке.

    Конечной целью выборочного наблюдения является характеристика генеральной совокупности на основе выборочных результатов. Выборочные средние и относительные величины распространяются на генеральную совокупность с учетом предела их возможной ошибки.

    Ошибка репрезентативности (ошибка выборки) представляет собой разность соответствующих выборочных и генеральных характеристик:

    — для средней µx = |xв — x|

    — для доли µw = |wp|

    Такая ошибка называется средней (теоретической). В каждой конкретной выборке расхождение между выборочной средней и генеральной может быть меньше средней ошибки выборки µ, равно ей или больше нее, причем каждое из этих расхождений имеет различную вероятность. Поэтому фактические расхождения между выборочной средней и генеральной можно рассматривать как некоторую предельную ошибку, связанную со средней ошибкой и гарантируемую с определенной вероятностью Р.

    Предельные ошибки выборки для некоторых способов формирования выборочной совокупности см. таблицу 1.6.

    Средняя ошибка для малой выборки исчисляется по формуле 1.20:

    (1.20)

    Предельная ошибка выборки Δ позволяет определить значения характеристик генеральной совокупности:

    для средней ; (1.21)

    для доли p = w  w. (1.22)

    При проектировании выборочного наблюдения с заранее заданным значением допустимой ошибки выборки очень важно правильно определить численность (объем) выборочной совокупности, которая с определенной вероятностью обеспечит заданную точность результатов наблюдения.

    Формулы для определения необходимой численности выборки легко получить непосредственно из формул ошибок выборки (см. таблицу 1.6). Эти формулы показывают, что с увеличением предполагаемой ошибки выборки значительно уменьшается необходимый объем выборки.

    Таблица 1.6

    studfiles.net

    Зависимость коэффициента k от доверительной вероятности р и числа составляющих m неисключенных систематических погрешностей

    При доверительной вероятности Р = 0,95 поправочный коэффициент k = 1,1.

    При доверительной вероятности Р = 0,99 поправочный коэффициент k принимают равным 1,4, если число суммируемых составляющих m больше 4.

    Если число суммируемых составляющих m равно 2 или 3 или 4, то поправочный коэффициент определяют из таблицы:

    l

    0

    0,5

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    m = 2

    0,90

    1,21

    1,27

    1,21

    1,16

    1,12

    1,09

    1,07

    1,05

    1,04

    m = 3

    1,27

    1,34

    1,36

    1,31

    1,24

    1,18

    1,14

    1,11

    1,09

    1,08

    m = 4

    1,36

    1,39

    1,41

    1,36

    1,28

    1,23

    1,17

    1,15

    1,13

    1,10

    где

    При трех или четырех слагаемых в качестве принимают составляющую, по числовому значению наиболее отличающуюся от других, в качествеследует принять ближайшую ксоставляющую.

    Приложение 2

    Зависимость коэффициента от отношенияи доверительной вероятности Р

    0,8

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    k1 = 0,95

    0,78

    0,74

    0,71

    0,73

    0,76

    0,78

    0,79

    0,80

    0,81

    k1 = 0,99

    0,84

    0,82

    0,80

    0,82

    0,82

    0,83

    0,83

    0,84

    0,85

    Приложение 3

    Предельные значения β при неизвестном ско

    Число наблюдений n

    Предельные значения уровня значимости q

    0,100

    0,075

    0,050

    0,025

    3

    1,15

    1,15

    1,15

    1,15

    4

    1,42

    1,44

    1,46

    1,48

    5

    1,60

    1,64

    1,67

    1,72

    6

    1,73

    1,77

    1,82

    1,89

    7

    1,83

    1,88

    1,94

    2,02

    8

    1,91

    1,96

    2,03

    2,13

    9

    1,98

    2,04

    2,11

    2,21

    10

    2,03

    2,10

    2,18

    2,29

    11

    2,09

    2,14

    2,23

    2,36

    12

    2,13

    2,20

    2,29

    2,41

    13

    2,17

    2,24

    2,33

    2,47

    14

    2,21

    2,28

    2,37

    2,50

    15

    2,25

    2,32

    2,41

    2,55

    16

    2,28

    2,35

    2,44

    2,57

    17

    2,31

    2,38

    2,48

    2,62

    18

    2,34

    2,41

    2,50

    2,66

    19

    2,36

    2,44

    2,53

    2,68

    20

    2,38

    2,46

    2,56

    2,71

    Приложение 4

    Значение коэффициента t при разной доверительной вероятности p (распределение Стьюдента)

    Число наблюдений n

    Значения коэффициента t при доверительной вероятности

    0,90

    0,95

    0,98

    0,99

    0,999

    2

    6,31

    12,71

    31,82

    63,66

    636,62

    3

    2,92

    4,40

    6,97

    9,93

    31,60

    4

    2,35

    3,18

    4,54

    5,84

    12,92

    5

    2,13

    2,78

    3,75

    4,60

    8,61

    6

    2,02

    2,57

    3,37

    4,03

    6,87

    7

    1,94

    2,45

    3,14

    3,71

    5,96

    8

    1,90

    2,37

    3,00

    3,50

    5,41

    9

    1,86

    2,31

    2,90

    3,36

    5,04

    10

    1,83

    2,26

    2,82

    3,25

    4,78

    11

    1,81

    2,23

    2,76

    3,17

    4,59

    12

    1,80

    2,20

    2,72

    3,11

    4,44

    13

    1,78

    2,18

    2,68

    3,06

    4,32

    14

    1,77

    2,16

    2,65

    3,01

    4,22

    15

    1,76

    2,15

    2,62

    2,98

    4,14

    16

    1,75

    2,13

    2,60

    2,95

    4,07

    17

    1,75

    2,12

    2,58

    2,92

    4,02

    18

    1,74

    2,11

    2,57

    2,90

    3,97

    19

    1,73

    2,10

    2,55

    2,88

    3,92

    20

    1,73

    2,09

    2,54

    2,86

    3,88

    21

    1,65

    1,96

    2,33

    2,58

    3,29

    СОДЕРЖАНИЕ

    1. Основные сведения о погрешностях измерений …………

    3

    1.1. Классификация погрешностей измерений ……………

    3

    1.2. Характеристики погрешностей измерений …………..

    8

    1.3. Формы представления характеристик погрешностей измерений.………………………………….

    13

    2. Анализ погрешности измерений ……………………………

    17

    2.1. Инструментальная составляющая погрешности измерений …………………………..……………………….

    17

    2.2. Методическая составляющая погрешности измерений……………………………………………………

    25

    2.3. Погрешность оператора.………………………………

    27

    3. Расчет погрешности измерений..……………………………

    27

    4. Последовательность и содержание операций при проведении измерений ………………………………..

    30

    4.1. Подготовка к измерениям ……………………………..

    30

    4.2. Проведение измерений ………………………………..

    34

    4.3. Оценивание погрешностей при прямых однократных измерениях ………………………………………………….

    36

    4.4. Оценивание погрешностей при прямых многократных измерениях …………………………………

    41

    4.5. Оценивание погрешностей при косвенных измерениях с однократным измерением аргументов…….

    46

    4.6. Оценивание погрешностей при косвенных измерения с многократным измерением аргументов…….

    48

    Приложения ……………………………………………………

    52

    Настоящее пособие рассмотрено на заседании кафедры 25 октября 2011 года и рекомендовано к использованию в учебном процессе для студентов НИТУ МИСИС, обучающихся по направлениям «Стандартизация и метрология» и «Управление качеством».

    studfiles.net

Написать ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *