xG статистика – как пользоваться расширенной статистикой в ставках и прогнозировать исход матча
xG статистика – один из статистических методов, позволяющих сделать качественный прогноз на спортивное событие. Этот метод учитывает главные и второстепенные причины, которые влияют на исход матча: количество забитых мячей, показанных карточек и т.д.
Для того, чтобы xG статистика помогала в составлении прогноза, можно воспользоваться методом Монте-Карло, который позволяет смоделировать все возможные исходы в событии. Например, мы можем взять модель футбольного матча по xG, однако результат одного смоделированного матча будет случайным, поэтому надо создать цепочку матчей, которая поможет выявить определенные закономерности.
Как xG помогает спрогнозировать результат матча?
Для примера возьмем футбольный матч – xG статистика помогает определить, как тот или иной удар может повлиять на исход матча, какие из ударов будут опасными и т.д. Специальные программы и модели на основе xG статистики помогают вычислить, какова вероятность определенного исхода в матче.
Например, возьмем такой аспект матча, как удары по воротам: если с помощью метода Монте-Карло посчитать все удары, которые нанесли команды в матче «Халл Сити» – «Лестер» в АПЛ, то мы бы получили следующую информацию: если бы каждая команда наносила такие удары, как в этом матче, то хозяева могли бы одержать победу примерно в 25% матчей, ничья была в следующих 25 %, а «Лестер» одержал бы победу в половине матчей по ходу турнира.
Конечно, качество и количество ударов в каждом матче у команды индивидуально, оно не будет повторяться, однако данными статистики нельзя пренебречь. Для начала стоит отметить, что любой удар в матче может изменить его исход, но часто болельщики не учитывают удары в матче, которые не представляли опасности воротам. Однако если взять все тот же матч между «Халлом» и «Лестером» и добавить гостям еще один удар, вероятность гола которого будет около 30%, с помощью метода Монте-Карло и данных xG статистики получим обновление математического прогноза на футбол.
Теперь модель предполагает, что «Лестер» может одержать победу не в 50% матчей в сезоне, а в 58%. Мало кто обратил бы внимание на этот неопасный момент, учитывая, что матч закончился вничью. Таким образом при помощи построения модели на основе xG статистики мы можем получить вероятность того, какой будет тотал в матче.
Детальный анализ и построения модели при помощи специальных программ, которые можно найти в Интернете, помогает понять, что хозяева, например, могли в 2 случаях из 100 победить со счетом 2-0, а гости со счетом 4-1. Казалось бы, счета совершенно противоположные, а их вероятность одинаково при определенном количестве ударов в матче. Счет, который прогнозируется с помощью xG статистики, также может иметь сильный разброс. К тому же не стоит забывать, что любое событие имеет свою вероятность.
Таким образом, стоит отметить, что xG статистика является мощным инструментом, который позволяет прогнозировать исходы матчей. Если использовать такой метод в лайве, можно предсказать счет, к тому же, данные xG статистики позволяют проводить глубокий анализ всех параметров матча и игроков, составляя долгосрочные прогнозы, которые помогут выигрывать в ставках на дистанции.
xG статистика позволяет прогнозировать тотал матча – рассказываем, какие есть стратегии игры на тоталах:
Стратегия игры на тотал больше/меньше