Tips Taruhan Sepak Bola, Evolusi Predictions dan Dependent Poisson

Saat ini, model matematika memainkan peran penting dalam prediksi sepakbola. Taruhan, tipsters dan ahli menggunakan model ini untuk memperkirakan kemungkinan hasil dari gim sepak bola dan untuk menyediakan berbagai jenis kiat taruhan. Selama bertahun-tahun, model matematika yang paling populer adalah ini berdasarkan distribusi probabilitas Poisson.

Artikel ini merangkum metode-metode canggih Poisson, yang, tidak seperti yang lebih tua, memperhitungkan ketergantungan timbal balik antara tim lawan.

Metode terkenal Maher (1982) memperkenalkan model Poisson, yang menggunakan keterampilan menyerang dan pertahanan dan keunggulan darat dalam prediksi sepakbola. Model Maher mengasumsikan distribusi Poisson dari lawan bersifat independen. Dengan kata lain, jumlah gol yang dicetak oleh masing-masing tim hanya bergantung pada keterampilan tim ini dan tidak bergantung pada keterampilan lawan.

Namun, jelas bahwa ketika tim yang kuat bermain melawan yang lemah, ada efek dari meremehkan lawan. Dan sebaliknya, tim yang lemah biasanya bermain lebih baik melawan tim yang lebih kuat dari dirinya. Ketergantungan timbal balik antara lawan-lawan ini diperhitungkan dalam publikasi terbaru dan akan dibahas dalam artikel ini.

Mark J. Dixon dan Cole (1997) adalah yang pertama memperkenalkan faktor korelasi ke dalam model Poisson untuk permainan di mana jumlah gol yang dicetak oleh masing-masing tim adalah satu atau nol. Korelasinya tinggi untuk draw case dan rendah untuk pertandingan dengan satu selisih nilai. Ketika sebuah tim mencetak lebih dari satu gol, korelasinya sama dengan nol. Perbaikan terbaru dari metode korelasi dicapai dalam karya-karya Lee (1999) dan Dawson di al. (2007). Mereka berasumsi bahwa jumlah gol yang dicetak dalam pertandingan sepak bola berasal dari distribusi Poisson bivariat dan bukan dari distribusi Poisson univariat independen seperti yang diasumsikan dalam metode sebelumnya. Secara teknis, distribusi Poisson bivariat didefinisikan dan diimplementasikan menggunakan metode Copula tingkat lanjut. Metode ini memungkinkan penentuan distribusi Poisson bivariat, yang menggunakan korelasi positif atau negatif tidak seperti distribusi Poisson bivariat standar yang hanya mendukung faktor korelasi negatif.

Perbaikan metode ini dibandingkan dengan metode yang berhubungan dengan Poisson yang lebih tua adalah dalam menggunakan ketergantungan timbal balik antara tim lawan untuk prediksi sepak bola.

Namun, metode Poisson memiliki kelemahan lain: model tidak mempertimbangkan perubahan waktu dalam keterampilan tim. Masalah ini akan dibahas di artikel selanjutnya.