중간 통계의 교활

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스포츠에서 많은 숫자의 법칙은 적나 플레이어 친구입니까?

내 블로그의 페이지에있는 모든 인사말! 오늘날 나는 비표준 주제를 터치하고 싶습니다 : 평균 통계를 사용하는 방법은 무엇입니까? 유럽 ​​-2020 년 유럽 축구 선수권 대회가 그 아이디어가 왔으며 여기에 소금이 있습니다.

유로 (2020)는 유니버설 히스테리의 주제가되었다. 평균 수의 평균 수 : 게임 당 2.79 개의 공, 유럽 선수권 대회의 역사에서 가장 좋은 결과. 감탄하는 것은 제한이 없습니다. 그러나 실제로 평균 통계는 뻔뻔스럽게 속였습니다. TB 2.5에 대한 내기를 통과하는 토너먼트에서 51 개의 경기 중 51 경기가 끝났습니다.

요금에 대해 올바른 분석이없는 중간 통계. 그러나이 데이터를 완전히 무시할 필요는 없습니다. 왜요? 우리는 함께 이해합니다.

큰 숫자의 법칙

많은 숫자의 법칙은 확률 이론의 기초 중 하나이며, 이는 스포츠 이벤트에 선을 끌 때 적극적으로 사용됩니다. 흥미롭게도, 처음으로 법은 “도박에”책에있는 Xvi Century Jerolamo Cardano에서 제형을 냈습니다. 수학자는 뼈를 연주하는 큰 아마추어였습니다. 이는 그의 일에서 표현되었습니다.

즉, 조건부 “밀라노”의 평균 총계가 게임 당 1.95 인 경우, 무한한 수의 일치하는 수의 수의 수가이 값을 중심으로 회전합니다.

법은 “Dogon”요금의 전략에 적극적으로 사용되지만 많은 사람들이 이것을 알지도 못합니다. 모든 것이 간단합니다. 가시적 인 이유없이 중단 된 추세가있는 경우 다음 반복에서 다시 연주됩니다.

확률 이론에서 “극단 전후의 무작위 변이의 측정이 평균값을 위해 변함없이 노력하고있는 무작위 변이의 측정치가 변하지 않는 행동 비표준 신념의 유형 인 행동 비표준 신념의 유형이 있습니다. 전체 샘플 중.

나는 러시아어로 번역합니다 : 밀라노가 오늘 득점을하지 않은 경우, 다음 게임에서 모순 된 요인이없는 경우, 평범한 머리의 평범한 의미에 3 번 점수가 있습니다.

소재를 준비하고, 인터넷을 통해 많은 기사 (불행히도 같은)로 나아갔습니다. 이는 많은 수의 법칙을 베팅의 가장 큰 망상 중 하나라고합니다. 논쟁으로서, 동전을 세척하는 고전적인 예가 주어집니다. 독수리가 연속 9 번 떨어지면 10 번째로 떨어지는 확률은 50 %입니다. 정당화 – 동전에 메모리가 없습니다. 그러나 실제로 그것은 “오해”자체가 망상이라는 것입니다!

스포츠 율에서 동전과 달리 메모리가 있습니다. 팀이 TM 2.5의 행에서 9 개의 일치를 재생할 때 사례를 무시할 수 없습니다.이 추세를 준수하는 신호 (신호 ☝)가 있습니다.

어떤 경우에는 많은 숫자의 법칙이 스포츠 베팅에서 과소 평가되는 것은 불가능합니다. 스포츠 이벤트를 분석 할 때 중간 통계 없이는 할 수 없습니다. 이것은 매우 중요한 지표입니다. 평균값은 통계 가치의 개별 차이가있어 다른 집계를 비교할 수 있습니다. 그녀의 분석 없이는 불완전 할 것입니다.

하지만!

왜 그렇게 유럽 -2020 챔피언 쉽의 샘플이 틀렸어졌습니다. 모든 것은 분석을위한 데이터의 양입니다.

작은 숫자의 법칙

소수의 법률 (그리고 단순히이기가 아니라 단순히이기가 아닙니다) – 비율로 선수의 가장 큰 적입니다. 일상 생활에서는 1971 년에 오래 전에 나타나지 않았고, 1971 년에는 많은 숫자의 법칙과 연결되어 있지 않습니다. 그것은 수학보다 심리학에 더 적용되며 심리학자 다니엘 kaneman에 의해 공식화됩니다.

나는 다음과 같은 실험을 좋아했습니다. 대부분의 이름은 가능한 한 빨리 문자 “p”로 시작하는 10 단어입니다. 그런 다음 문자 “p”가 중간에 서있는 10 단어입니다. 그리고 마지막으로, “P”가 끝 부분에있는 단어들이 있습니다. 대부분의 사람들은 첫 번째 작업에 쉽게 대처합니다 (단어는 문자 “p”로 시작하고 훨씬 더 어려워집니다. 그러나 이것은 “P”에 대한 단어가 중간에 또는 끝에있는 동일한 문자로 단어 이상이라는 것을 의미하지는 않습니다. 이러한 역설은 “접근성의 휴리스틱”이라고 불린다.

그리고 여기에는 중간 통계의 주요 빼기가 있습니다. 우리는 아름다운 숫자를보고 그 뒤에있는 것을 맹목적으로 이해하지 못하고 기사 / 예측의 저자들이 중요한 세부 사항을 녹이고 있습니다. 실제로, 평균 통계는 우리의 뇌를 속이고, 피상적 인 정보를 제공합니다. Game Apophin은 그것이 정말로없는 구조물을 볼 수있는 능력이 있습니다. 그것은 놀랍습니다. 그러나 신규 이민자뿐만 아니라 이것 (설명 된 설명)의 영향을받는 것은 아니뿐만 아니라 평균 숫자가 어디에서 왔는 곳에서 더 깊이 오르고 파악하는 것을 경험했습니다.

EURO-2020은 이상적인 예가되었습니다. 높은 평균 성능은 특정 경기의 효과와 혼란 스러웠습니다. 결과적으로 TB에서의 플레이 오프에서 2.5를 넣은 모든 사람들이 깊이 마이너스를 빼앗 었습니다. 15 경기 중 6 개만 두 개 이상의 머리가 득점했습니다.

항상 평균 통계를 확인하십시오. 샘플링을 위해 얼마나 많은 데이터가 취해지는 데이터가 얼마나됩니까? (반복의 증가로 정확도가 증가 함); 샘플을 고려하는 것 (예를 들어, 유로 -2020 통계적으로, 목표는 주요 시간 외에 고려되었다); 샘플링 기간은 (손상 후, 선수의 다른 중요한 심리적, 정서적 또는 물리적 변화가 발생한 후)의 샘플링 기간이 정확합니다 (부상 후).

완벽한 옵션 – 평균 인 경우