2024년 3월 스포츠 베팅에서 통계 분석을 사용하는 방법을 알아보자

 

육상 기반 카지노인지 온라인 카지노인지에 관계없이 도박꾼이 카지노에 입장할 때 명심해야 할 규칙이 많이 있습니다. 그러나 그중 가장 중요한 것은 모든 도박꾼에게 경고 역할을 하는 기록되지 않은 규칙입니다. 결국 집이 항상 승리합니다.

그런데 왜 그런지 아시나요? 간단 해. 카지노는 항상 집에 이점을 제공하도록 설계되었기 때문입니다. 수학 덕분에 우리는 주어진 결과의 확률을 풀 수 있으며, 이는 하우스를 상대로 승리할 확률을 제공합니다. 룰렛을 예로 들어보겠습니다.

 

룰렛 휠을 사용하면 공이 베팅한 주머니에 들어갈 확률은 1:38입니다. 한편, 게임을 운영하는 카지노는 올바른 선택이 36:1로 지급되도록 확률을 설정합니다. 결국 수학은 집이 항상 당신보다 유리하다는 것을 보여줍니다. 다양한 요인이 게임 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문에 스포츠 베팅에서 개별 도박꾼에게는 상황이 훨씬 덜 확실합니다.

그러나 그들의 목표는 각 결과의 확률을 최대한 정확하게 결정하는 것이 아니라 베터가 양쪽에 동일한 금액을 베팅하도록 확률을 설정하는 것입니다. 그렇게 하면 스포츠북은 결과에 관계없이 이익을 얻게 되며 오직 절반의 플레이어만이 승리하게 됩니다.

 

이를 달성하기 위해 스포츠북은 각 결과의 확률을 최대한 예측할 수 있는 가장 정확한 수치를 제공합니다. 그런 다음 베터가 두 결과 모두에 베팅할 수 있도록 배당률이 조정됩니다. 한 결과가 다른 결과보다 더 매력적으로 보이면 일반적으로 지불금을 더 크게 만들어 다른 결과를 더 매력적으로 만들기 위해 확률을 수정합니다.

물론 이는 베터에게 불이익을 주지만 여전히 상황을 반전시킬 수 있습니다. 그러기 위해서는 통계 분석이라는 것이 필요하며, 그것이 무엇인지, 그리고 그것을 어떻게 유리하게 활용할 수 있는지 배우는 것이 오늘 우리가 논의할 내용입니다.

성공적인 베터나 도박꾼이 되려면 통계 분석이 필요합니다. 하지만 도박게임에는 직접적인 영향이 적기 때문에 주로 스포츠베팅에 사용됩니다. 아이디어는 경기, 대회, 이벤트 등의 결과에 영향을 미칠 수 있는 변수를 식별한 다음 가능한 각 결과의 확률을 직접 계산하는 것입니다.

 

앞서 언급했듯이 스포츠북은 그렇게 하지만 결과를 수정합니다. 왜냐하면 베터가 가능한 모든 결과에 베팅하도록 하는 것이 목표이기 때문입니다. 당신에게 필요한 것은 어떤 결과가 가장 가능성이 높은지 아는 것입니다. 그런 다음 자신만의 결과가 나오면 승산비를 북메이커가 게시한 기대치와 비교해야 합니다.

결과를 비교한 후에는 도박이 그만한 가치가 있는지 확인해야 합니다. 도박은 내재 배당률(배당률 기준)이 자체 조사 및 분석을 수행할 때 계산한 배당률보다 백분율이 낮은 경우에만 가치가 있다고 합니다.

 

가장 성공적인 도박꾼은 베팅이 긍정적인 가치를 가질 때만 베팅하는 경향이 있습니다. 즉, A팀의 승리 확률이 20%라고 가정해 보겠습니다. 수학적으로 실제로 승리할 확률이 45%라고 한다면 이는 요구되는 20%보다 훨씬 높은 수치입니다. 이는 베팅에 가치가 있다는 것을 의미합니다.

이제 문제는 그 확률을 어떻게 결정하느냐는 것입니다. 북메이커의 예측과 비교할 숫자를 얻는 방법은 무엇입니까? 글쎄, 그것은 좀 더 복잡하고 본질적으로 확률 분포와 통계 분석을 포함합니다. 이제 그것을 분해하여 무엇이 필요한지, 어떻게 얻는지 살펴보겠습니다.

 

1.회귀 분석

 

스포츠 베팅에서 통계 분석에 관해 이야기할 때 일반적으로 회귀 분석을 언급합니다. 이 용어에는 종속변수와 독립변수 간의 관계를 결정하는 데 사용되는 여러 프로세스가 포함됩니다.

스포츠 베팅에서 종속 변수는 승리입니다. 한편, 독립변수에는 그 밖에도 많은 것들이 포함됩니다. 기본적으로 게임당 러싱 야드 또는 패스 완료율과 같은 게임과 관련된 모든 통계입니다.

따라서 첫 번째 단계는 승리에 영향을 미칠 수 있는 많은 요소를 식별하는 것이지만, 베터에게는 덜 분명한 요소에 초점을 맞추는 것이 요령입니다. 대규모 데이터 세트에 대해서는 많은 연구와 시간이 필요할 수 있습니다. 하지만 노력할 가치가 있습니다. 승리할 확률을 높이기 위해 올바른 솔루션을 찾을 수 있기 때문입니다.

 

2.통계 학적으로 유의

 

통계 분석과 관련된 또 다른 용어는 "통계적 유의성"입니다. 그러나 이 경우 "중요성"이라는 단어는 중요하거나 필수적인 것을 의미하지 않습니다. 대신 결과의 성격을 나타냅니다. 간단히 말해서, 두 변수 사이의 명확한 관계가 없으면 특정 방식으로 어떤 일이 발생할 가능성이 없을 때 결과가 통계적으로 유의미합니다.

예를 들어 이를 설명하기 위해 완료율이 NFL 게임의 결과에 영향을 미친다고 가정해 보겠습니다. 따라서 완료율이 A팀이 B팀을 상대로 승리할 수 있는지 여부에 영향을 미칠 수 있다는 가설이 있습니다.

가설을 세운 후 테스트를 진행합니다. 먼저, 사용 가능한 데이터를 살펴보고 과거 NFL 데이터가 최대한 많이 포함된 데이터 세트를 찾아야 합니다. 그런 다음 완료율이 높은 팀이 참여하는 게임에서 얼마나 자주 승리하는지 확인할 수 있습니다. 답변은 통계적 유의성의 비율을 제공합니다.

이는 거의 모든 요인이나 지표에 대해 수행할 수 있으며, 승리한 팀 간에 이러한 요인이 존재하는지 확인하면 어떤 요인이 가장 영향력이 있고, 어느 정도, 어느 정도 유사한지 알 수 있습니다. .

 

3.다중회귀분석

 

각 게임은 다양한 변수의 영향을 받기 때문에 확률을 연구하는 사람들은 다중 회귀 분석이라는 방법을 개발했습니다. 기본적으로 이것은 스포츠 베팅에 일반적으로 사용되는 또 다른 시스템입니다.

작동 방식은 이해하기 쉽습니다. 단일 통계를 선택하는 대신 시스템은 과거 데이터에 크게 의존하고 여러 회귀를 고려하여 최종 결과를 예측합니다. 회귀를 자세히 분석하고 수신된 데이터를 기반으로 결과를 예측합니다.

회귀에는 A팀이 홈 필드에서 특정 비율의 게임을 이겼는지, B팀이 게임당 득점한 점수, 두 팀이 승리하기 위해 일반적으로 득점해야 했던 점수 등이 포함될 수 있습니다. 따라서 해당 데이터를 사용하고 두 팀 간의 다가오는 경기에 대한 특정 세부 정보(선수, 이벤트를 주최할 팀 등)를 파악함으로써 특정 결론을 내리고 어느 팀이 승리할 가능성이 더 높은지 결정할 수 있습니다.

 

4.로지스틱 회귀 분석

언급할 가치가 있는 또 다른 분석 유형은 로지스틱 회귀입니다. 이는 결과가 하나 이상의 독립 변수에 의해 결정되는 데이터 분석에 일반적으로 사용되는 방법입니다. 팀의 승리 가능성을 바꿀 수 있는 게임 내의 다양한 측면(예: NFL의 3점 비율, 평균 승률, 총 어시스트 등)을 분석합니다.

예를 들어, 이 방법은 다음과 같이 질문합니다. 팀이 계속해서 평균보다 더 많은 3점슛을 성공한다면 각각의 추가 3점슛이 승률에 어떤 영향을 미칠까요?

분명히 여기에는 많은 설명 변수가 있지만 그럼에도 불구하고 이러한 형태의 분석은 승산비를 얻는 데 유용할 수 있습니다.

5.상관관계 및 인과관계

 

우리가 다루고자 하는 통계분석의 마지막 측면은 상관관계와 인과관계의 문제입니다. 간단히 말해서, 통계 분석을 수행할 때마다 상관관계가 반드시 인과관계를 의미하는 것은 아니라는 점을 명심해야 합니다. 즉, 두 가지 일이 발생한다고 해서 반드시 상관관계가 있다는 의미는 아닙니다. 또는 상관관계가 있다고 해서 하나가 다른 하나를 유발했다는 의미는 아닙니다.

회귀 분석은 상관 관계를 찾는 데는 유용하지만 인과 관계를 입증할 수는 없으므로 한 이벤트가 다른 이벤트에 영향을 미쳤는지 여부를 결정하는 것은 사용자의 몫입니다. 맹목적으로 데이터를 신뢰하는 것은 오해의 소지가 있다는 점을 명심하세요.

 

6.확률 분포

 

앞서 우리는 통계 분석이 베팅 시스템을 구성하는 조합의 절반에 불과하다고 언급했습니다. 나머지 절반은 예측된 결과가 실제로 발생할 가능성을 제공하는 방법인 확률 분포와 관련됩니다. 즉, 예측한 일이 실제로 일어날 가능성이 있는지, 어떤 일이 실제로 그런 식으로 일어날 가능성이 얼마나 되는지 확인하는 데 사용하는 것입니다.

그런 다음 그래픽 모델을 사용하여 확률 범위를 표시하면 다음 조치를 더 쉽게 결정할 수 있습니다.

 

7.베이지안 네트워크

예측 분포를 생성하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 그래픽 모델 중 하나는 베이지안 네트워크로 알려져 있습니다. 이 모델은 매칭에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수로 구성된 수준으로 네트워크를 나눕니다.

따라서 팀의 강점을 기반으로 예측을 하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 수준에는 팀 성과, 기록 불일치, 게임당 평균 골 등과 같은 항목에 대한 값이 표시됩니다.

다음 레벨에서는 이전 요소를 유지하지만 각 팀의 부상과 같은 다른 지표도 추가합니다. 그런 다음 이러한 추가 필터를 기반으로 두 팀을 다시 예측합니다. 마지막으로 팀이 마지막으로 경기한 지 얼마나 되었는지, 얼마나 의욕이 넘쳤는지, 얼마나 피곤했는지 등을 살펴봅니다.

 

8.포아송 분포

다음으로는 축구, 하키, 축구 프롭 배팅 등 스포츠 배팅에서 흔히 사용되는 포아송 분포(Poisson distribution)라는 예측 방법이 있습니다. 기본적으로, 통계가 0으로 증가하고 너무 많은 점수를 얻지 못하는 스포츠 세계의 모든 것에 사용할 수 있습니다. 작동 방식은 평균 평균을 다양한 확률의 전체 범위로 변환하는 것입니다. 따라서 경기에서 가장 가능성이 높은 점수를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

따라서 특정 유형의 베팅 결과를 예측하는 데 매우 도움이 될 수 있습니다. 이벤트의 확률을 내재된 확률(확률에 따라 다름)과 비교하면 오버/언더 또는 특정 프로퍼티 등 어느 쪽을 선택해야 할지 알 수 있습니다.

 

9.이항 분포

 

마지막으로 이항분포는 실험의 성공 또는 실패 확률을 계산한 후 이를 여러 번 반복하는 방식입니다. 여기에는 분석이 수행된 횟수(n)와 특정 결과가 발생할 확률(p)을 비롯한 여러 변수가 포함됩니다. 이 방법을 사용하여 향후 베팅에 대한 승패 기록을 예측할 수 있습니다.

따라서 60%의 확률로 올바르게 작동하는 베팅 시스템을 개발하면 다음 21번의 베팅에 대해 가장 가능성이 높은 기록을 계산할 수 있습니다. 이제 60의 21%는 12.6이니까 13승 8패가 되어야 한다. 그러나 이항 분포 계산기를 적용하면 가장 가능성이 높은 기록인 13-8이 실제로는 17.4%의 경우에만 발생한다는 것을 알 수 있습니다.

즉, 12게임 이하로 승리할 확률은 약 47.6%입니다. 다만 13승 이상이면 52.3%로 훨씬 좋다. 이는 돈 관리에 매우 유용할 수 있으므로 명심해 둘 가치가 있습니다.

 

결론

 

좋은 베팅 시스템을 개발하려면 통계 분석과 확률 분포가 모두 포함되어야 합니다. 결국, 스포츠 베팅에서 승리하는 것은 데이터 분석, 분석에 포함할 올바른 측정항목 찾기 등뿐만 아니라 잘못 배치된 베팅을 활용할 수 있는 능력에 관한 것입니다. 이를 위해서는 먼저 결과를 정확하게 예측한 다음 이를 스포츠북에서 제공하는 수치와 비교할 수 있어야 합니다. 이는 과거를 연구하고 예측을 사용하여 스포츠북의 숫자를 활용하여 미래를 예측하는 것을 의미합니다.