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體育博彩已經流行很多個世紀了,在歐洲最早形式的體育博彩大概起源於17世紀後期的鬥雞,然後在發展到非常流行的賽馬。在上世紀60年代,隨著電視直播的興起,給了體育博彩新生,並且,到了90年代,網際網路的發展更是讓體育博彩在全世界流行。於此同時,更多的彩民渴求更加精確的統計分析方法,來提高自己的勝率。比如回歸分析,就是一種能發現體育博彩內在規律的統計方法。
回歸分析是在體育博彩中應用最廣泛的統計方法,在影響比賽結果的因素和結果之間建立定量的聯繫。最常用的回歸方法是多元線性回歸和邏輯回歸,在不同的條件下,可以計算體育比賽某個結果的概率或者直接計算出結果。當因變量是線性的時候適合用線性回歸,比如計算球隊的積分、黃牌數等等;非線性時適合用邏輯回歸,非線性變量其實就是分類變量,比如輸或贏就2種狀態。
多元線性回歸是比較簡單的,但作用是相當大的,把能想到的影響比賽的因子都考慮進去就行(但其實還存在共線性的問題這裡就不多談了)。曾經在美國職業橄欖球聯賽NFL中有過一個比較有名的統計,發現最能影響比賽結果的因子是「傳球效率」!於是很多博彩公司把這研究成果綜合進了自己的開盤模型中。
邏輯回歸又稱logistic回歸分析,是一種廣義的線性回歸分析模型,常用於數據挖掘,疾病自動診斷,經濟預測等領域。邏輯回歸的因變量可以是二分類的,也可以是多分類的。所以特別適合於疾病和體育博彩領域!因為疾病經常就2種狀態,有病或沒病;球賽3種狀態,勝平負。運用邏輯回歸,建立回歸方程,可直接出結果。當然也能計算出該結果的概率。邏輯回歸已經成為機器學習領域一顆耀眼的明星,s更是計算廣告學的核心。
其實多元線性回歸和邏輯回歸都屬於廣義的多元回歸,只是因變量不同導致應用的場合不同而已。
但是在使用回歸分析的時候,還有個需要特別注意的問題,那就是相關和因果的區別。回歸分析只是確定了事件間的相關關係,並不能確定某一事件是另外事件的起因。舉個例子,球隊A輸球的時候,球員X從沒有進過球。你只能推斷球隊A輸球跟球員X沒有進球有關係,而不能推斷出球員X沒進球是球隊A輸球的原因。
換句話說,回歸分析能用來從過去已知的結果推論未來的可能結果,但是不能用來確定產生過去結果的原因。最後,需要強調一點的是,任何一個回歸方程,完全依賴於變量的正確選擇,這裡就體現了博彩的水平!
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