پیش‌بینی مسابقات تنیس از طریق مدل گلیکو

پیش‌بینی مسابقات تنیس از طریق مدل گلیکو

پیش‌بینی مسابقات تنیس یکی از ورزش‌هاي‌ پرطرفدار درکتاب‌سازان اسـت. بـه دلیل جلسات منظم، شرط بندی هاي‌ تنیس گاهی اوقات از شرط بندی هاي‌ فوتبال بیشتر اسـت. هرروز چندین مسابقه برگزار میشود، بنابر این بهتر میتوانید امروز بـه‌اسانی روی تنیس بـه صورت زنده شرط‌بندی کنید، یا طیف گسترده‌اي از شرط‌بندی‌ها را در تورنمنت‌هاي‌ بزرگ آینده در خط پیدا کنید.

مزایای شرط بندی آنلاین تنیس

برای پیشبینی درست کافی اسـت بـه جای ۱۱ «مانند فوتبال» فرم یک «حداکثر دو» ورزشکار را محاسبه کنید. بنابر این، روند آنالیز قبل از مسابقه بسیار ساده اسـت.

شـما می توانید پس از تماشای چندین جلسه با شرکت هردو تنیس باز، پیشبینی درستی از شرط بندی تنیس انجام دهید. طبیعتاً بهترین متخصصان شرط‌بندی عوامل بسیار بیشتری را محاسبه میکنند کـه بر نتیجه بازی تأثیر می گذراند، کـه خطر باخت را بـه حداقل میرساند.

یکی از مهم ترین نکات در شرط بندی تنیس، پیگیری مراحل فرم یک ورزشکار اسـت. بسیار مهم اسـت کـه لحظه اي را از دست ندهید کـه یک تنیسور اوج فرم خودرا ترک می کند و وارد بدترین شرایط خود می شود.

بـه طور معمول، این چرخه حدود سه تا چهار هفته طول میکشد. بـه طور طبیعی، حفظ یک شکل عالی در تمام مدت غیرممکن اسـت، بنابر این، هنگام انجام پیشبینی شرط بندی تنیس، این عامل نیز درنظر گرفته می شود.

شرط بندی تنیس زنده

شرط بندی بر روی تنیس می تواند بـه طور منظم در تمام طول سال درآمد کسب کند. مسابقات در هر زمانی از سال، در تعطیلات آخر هفته و روزهای هفته، روز و شب برگزار می شود. این بدان معنی اسـت.

کـه شـما همیشه می توانید مسابقات تنیس را پیدا کنید و روی آن ها شرط بندی کنید. لیست این ورزش بسیار گسترده اسـت – هرکسی می تواند روی تنیس کـه میداند شرط بندی کند.

یکیدیگر از مزایای شرط بندی روی تنیس این اسـت کـه اغلب در طول مسابقه برگشت هایي وجوددارد. افراد با تجربه خصوصی اغلب بازگشت در تنیس زنان ودر مسابقات مردان روی خاک رس را پیشبینی می کنند.

نکات شرط بندی تنیس امروز

تقریبا در تمام ان بازارها، مانند فوتبال، هاکی یا بسکتبال، می توانید روی تنیس شرط بندی کنید. بنابر این، می توانید روی تنیس روی امتیاز صحیح شرط بندی کنید.

اغلب نتیجه مجموعه ها را پیشبینی می کند. بـه عنوان مثال، با شرط بندی 2-0؛ شرط می بندید کـه بازیکن اول در هردو ست برنده می شود ودر هیچ یک از آن ها بازنده نمی‌شود.

محبوب ترین شرط بندی در بازی تنیس نتیجه یا نتیجه اسـت. بهتر اسـت کـه حدس بزند کـه کدام یک از بازیکنان یا جفت بازیکنان برنده مسابقه خواهند بود. شانس چنین رویدادهایی بـه دلیل حداقل حاشیه اي اسـت کـه توسط شرکت شرط بندی دریافت می شود.

پیش‌بینی مسابقات تنیس

با این حال، بعید بـه نظر می رسد کـه شرط بندی هاي‌ مطمئن در مورد نتیجه در بنگاه هاي‌ مختلف پیدا شود، همه ی سایت ها قیمت هاي‌ تقریبا یکسانی را برای مسابقات محبوب تنیس ارائه می‌دهند.

شرط‌بندی‌ها شرط‌بندی روی تنیس با معلولیت را می‌پذیرند. این بدان معنی اسـت کـه بهتر باید بـه درستی حدس بزند کـه یک تنیسور با چه اختلافی دیگری را شکست می دهد. نیازی بـه نشان دادن تفاوت دقیق در بازی ها نیست.

کافی اسـت حدس بزنید کـه تعداد انها بیشتر یا کمتر از تعداد ارائه شده توسط شرکت سازنده خواهد بود. بـه طور مشابه، شرط‌بندی روی مجموع انجام میشود، کـه در ان بهتر باید تعیین کند کـه هردو تنیسور چند بازی در مسابقه انجام خواهند داد.

استراتژی شرط بندی زنده تنیس

اگر بـه دنبال استراتژی هاي‌ شرط بندی تنیس برد-برد هستید، نمیتوانید آن ها را پیدا کنید. البته استراتژی هایي وجوددارد کـه در تئوری برد-برد هستند.

بـه عنوان مثال، استراتژی Mertingale، کـه درصورت باخت یک شرط با شانس حدود 2؛ مقدار هر شرط بعدی دو برابر می شود. این تاکتیک ها و تاکتیک هاي‌ مشابه نمیتوانند یک برد معمولی را تضمین کنند، زیرا. دیر یا زود بازیکن با محدودیت هاي‌ شرط بندی مواجه می شود یا بـه سادگی پولش تمام می شود.

با این حال، میتوان با استفاده از استراتژی هاي‌ قابل اعتماد روی تنیس با حداقل ریسک شرط بندی کرد. یکی از آن ها شرط بندی روی مورد علاقه اسـت.

راز موفقیت چنین شرط‌هایي دراین واقعیت نهفته اسـت کـه شـما باید روی مسابقاتی شرط‌بندی کنید کـه در ان‌ها ضریب 1.4-1.5 داده میشود تا برنده شدن برنده شود.

اگر پیشبینی هاي‌ شرط بندی حرفه اي تنیس را بـه صورت رایگان مطالعه کنید، احتمال برنده شدن در دراز مدت افزایش مییابد.

شانس شرط بندی تنیس

استراتژی دیگری کـه بـه شـما امکان می دهد از شرط بندی هاي‌ تنیس درآمد کسب کنید این اسـت کـه در ساعت 15:15 عقب بیفتید. شـما باید شرط بندی کنید کـه در یکی از بازی ها امتیاز 15:15 خواهد بود.

اگر شرط بازی نکند، مقدار شرط بعدی دقیقاً بـه اندازه اي افزایش مییابد کـه ضررهای قبلی را جبران کند و مطابق ضریب بـه سود برسد. بسیار نادر اسـت کـه هر 6-7 بازی یک ست امتیاز 30:30 داشته باشد، بنابر این حداقل دریک بازی 15:15 منظم خواهد بود.

در سایت ما می توانید با بهترین بنگاه هاي‌ شرط بندی برای شرط بندی در تنیس آشنا شوید و همچنین پیشبینی هاي‌ آنلاین را از حرفه اي ها دریافت کنید.

خلاصه

تنیس یک ورزش محبوب اسـت و مسابقات تنیس حرفه‌اي احتمالاً پربیننده‌ترین بازی در سطح جهان هستند. تعداد زیادی از مطالعات مدل هاي‌ آماری یا یادگیری ماشینی را برای پیشبینی نتایج مسابقات حرفه اي تنیس درنظر میگیرند.

دراین مطالعه، ما یک رویکرد آماری برای پیش‌بینی نتایج مسابقات تورنمنت‌هاي‌ گرند اسلم، علاوه بر استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌هاي‌ اکتشافی «EDA» برای کشف متغیرهای مرتبط با نتایج مسابقه پیشنهاد میکنیم.

رویکرد پیشنهادی، متغیرهای جدیدی را از طریق مدل رتبه‌بندی گلیکو، یک روش بیزی کـه طبق معمولً در شطرنج حرفه‌اي استفاده می شود، معرفی میکند.

پیش‌بینی مسابقات تنیس

ما از ابزارهای EDA برای تعیین متغیرهای مهم و اعمال مدل‌هاي‌ طبقه‌بندی «مانند رگرسیون لجستیک، خودرو بردار پشتیبان، شبکه عصبی و خودرو تقویت کننده گرادیان نور» برای محاسبه نتایج طبقه‌بندی از طریق اعتبارسنجی متقابل استفاده میکنیم.

این مطالعه تجربی بر اساس مسابقات انفرادی مردان و زنان مسابقات گرند اسلم «2000-2019» اسـت. نتایج تحلیل ما نشان میدهد کـه رتبه‌بندی حرفه‌اي تنیس مهم ترین متغیر اسـت و دقت مدل گلیکو پیشنهادی کمی بالاتر از سایر مدل‌ها اسـت.

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی

ما ابزارهای EDA را برای بررسی داده‌هاي‌ مسابقه تنیس در اینبخش اعمال خواهیم کرد. هدف EDA شناسایی ویژگی هاي‌ مهم مسابقات تنیس و شناسایی متغیرهای مفید برای ساخت مدل هاي‌ پیشبینی اسـت.

متغیرهای انتخاب شده بـه مدل‌هاي‌ طبقه‌بندی، مانند مدل‌هاي‌ آماری و یادگیری ماشینی، دربخش بعدی اضافه می شوند. متغیرهای درنظر گرفته شده شامل اطلاعات جمعیت شناختی بازیکنان «بـه عنوان مثال، محل اقامت، سن، سال شروع حرفه انها و دست مورد استفاده» و داده هاي‌ رتبه بندی «رتبه و امتیاز» از سال 2000 تا 2019 اسـت.

پیش‌بینی مسابقات تنیس

هدف ما کشف روابط بین ویژگی هاي‌ بازیکن و نتایج مطابقت، کـه می تواند قدرت توضیحی را در رابطه با اثربخشی مدل فراهم کند. جالب این کـه، ما دریافتیم کـه اصل پارتو «قانون “80-20″» برای مواردی وجوددارد.

کـه پیشرفت بازیکنان بـه دورهای بعدی ارتباط نزدیکی با رتبه آن ها دارد. اصل پارتو بـه این معنی اسـت کـه 80٪ از اثرات «نتایج برنده» از 20٪ علل «بازیکنان با رتبه بالاتر» ناشی می شود. این را میتوان بـه اندازه کافی با قانون قدرت توصیف کرد.

مقایسه مدل

مدل گلیکو پیشنهادی، تخمین پارامترهای مدل گلیکو را علاوه بر سایر متغیرها، در رگرسیون لجستیک درنظر می گیرد. توجه داشته باشید کـه متغیرهای اضافی معرفی شده توسط مدل گلیکو را می‌توان بیشتر گسترش داد.

بـه عنوان مثال، ما متوجه شدیم کـه تخمین پارامترهای مدل گلیکو برای مسابقات در زمین هاي‌ خاکی در مقایسه با موارد در زمین هاي‌ چمن/سخت بسیار متفاوت اسـت.

بنابر این، میتوانیم متغیرهای Glicko مرتبط با دادگاه را بـه مدل پیشنهادی اضافه کنیم. نتایج پیشبینی مسابقات تک نفره مردان «پنجره متحرک» در جدول 2 نشان داده شده اسـت«میانگین 15 ترکیب ممکن».

تفاوت دقت پیشبینی بین مدل ها چندان مشهود نیست و حتی مدل پایه «با استفاده از رتبه بندی بازیکنان بـه عنوان معیار» می تواند بـه دقت 72.4 درصد برسد.

با این وجود، مدل هاي‌ پیشنهادی با توجه بـه AUC و دقت عملکرد کمی بهتری دارند. بـه نظر می رسد کـه مدل هاي‌ پیچیده تر «مثلا SVM ها و شبکه هاي‌ عصبی» الزاماًً پیشبینی هاي‌ دقیق تری تولید نمیکنند .

پیش‌بینی مسابقات تنیس

برای مسابقات زنان، نتایج بسیار مشابه اسـت « جدول 3 »؛ اما عملکرد کلی مسابقات انفرادی مردان کمی بهتر از مسابقات انفرادی زنان اسـت. مدل گلیکو نیز عملکرد بهتری در پیش‌بینی دارد.

اما افزودن متغیرهای مرتبط با دادگاه هیچ پیشرفت آشکاری ایجاد نمیکند. جالب اینجاست کـه تفاوت بین مدل پایه و مدل هاي‌ آماری یا یادگیری ماشینی بسیار ناچیز اسـت.

بـه نظر میرسد کـه رتبه‌بندی ATP/WTA حاوی اطلاعات زیادی برای پیش‌بینی برندگان مسابقات تک مسابقات در تورنمنت‌هاي‌ گرند اسلم اسـت و با مدل‌هاي‌ پیچیده‌تر از جمله همه ی متغیرهای موجود رقابت می کند. علاوه بر این، مشابه نتایج در مطالعات قبلی، عملکرد پیش‌بینی همه ی مدل‌هاي‌ کمی بسیار مشابه اسـت.

عملکردهای پیشبینی برای جعبه پنجره غیر متحرک تقریبا یکسان اسـت و ما نتایج را برای ATP و WTA در جدول 4 نشان میدهیم.. مدل‌هاي‌ پیشنهادی گلیکو همان‌ گونه نسبت بـه تمام مدل‌هاي‌ دیگر دارای لبه کوچکی هستند، اما مزیت ان در مورد پنجره غیر متحرک کوچک‌تر اسـت.

این نتیجه نسبتاً معقول اسـت زیرا مدل گلیکو از رویکرد بیزی پیروی می کند و پارامترها باید با توجه بـه ترتیب زمانی ان بـه روز شوند. از سوی دیگر، مدل پایه تقریبا عملکردهای پیش‌بینی مشابهی با مدل‌هاي‌ آماری و یادگیری اتومبیل ایجاد میکند.

این نشان میدهد کـه رتبه‌بندی تقریبا تمام اطلاعات ضروری برای پیش‌بینی نتایج مسابقات را پوشش میدهد، زیرا بازیکنانی کـه برای بازی در تورنمنت‌هاي‌ گرند اسلم انتخاب شده‌اند «از نظر قدرت بازی» کاملاً همگن هستند.

یکی از شواهد همگنی در قدرت بازیکنان، احتمال برنده شدن بازیکنان با رتبه بالاتر حداکثر 80٪ اسـت کـه در شکل 2 نشان داده شده اسـت.؛ و یافتن مسابقات پرحاشیه، حتی در مورد بازیکنان برتر در مقابل بازیکنان با رتبه پایین، راحت نیست.

نتیجه گیری و بحث

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده اخیراً بسیار رایج شده اسـت و تعداد زیادی از مردم بـه دنبال ساخت مدل‌هایي برای توضیح پدیده‌هاي‌ مشاهده‌شده در قالب «مشاهدات = مدل + خطا» هستند کـه اغلب بـه صورت y = f « x 1 ؛ x 2 ؛ …؛ x بیان میشود. k » + ε . دو کلید برای ساخت مدل‌ها وجوددارد: انتخاب متغیرهای مناسب x 1 ؛ x 2 ؛ … و x k و انتخاب فرم تابعی مناسب f.«».

عده اي از مطالعات بر تعریف متغیر «یا ساختار داده ها» تمرکز می کنند، در حالی کـه برخی دیگر بر افزایش عملکرد مدل، بسته بـه هدف مطالعه ودر معرض بودن داده ها، تأکید دارند.

دراین مطالعه، هدف ما یافتن مدل‌هایي با بالاترین دقت در پیش‌بینی برندگان مسابقات تنیس، با کمک EDA برای کشف متغیرهای مهم اسـت. حدس ما این اسـت.

کـه هنگامی کـه همه ی داده هاي‌ مرتبط گنجانده شوند، نقش ساخت مدل محدود خواهد شد. این مشابه “اطلاعات کامل” در اقتصاد اسـت، و مزیت هر بازیکن «یا مدل» بسیار ناچیز اسـت اگر همه ی بازیکنان اطلاعات یکسانی داشته باشند.

مطالعه ما این حدس را تأیید می کند و نتایج نشان میدهد کـه وقتی رتبه‌بندی متغیر گنجانده شود، مدل‌ها تأثیر کمتری بر پیش‌بینی دارند. تعداد زیادی از مطالعات گذشته یافته‌هاي‌ مشابهی داشتند و دقت پیش‌بینی همه ی مدل‌ها تقریبا یکسان بود.

بـه نظر میرسد کـه رتبه‌بندی تقریبا همه ی اطلاعات را در خود دارد و افزودن متغیرهای بیشتر دقت پیش‌بینی را بـه‌طور معنی‌داری افزایش نمی دهد.

پیش‌بینی مسابقات تنیس

بنابر این، جای تعجب نیست کـه التیام مدل‌هاي‌ گلیکو پیشنهادی زیاد نباشد، بادقت پیش‌بینی تقریبا 1% بیشتر از مدل‌هاي‌ دیگر «تقریبا 70%». با این وجود، رویکرد پیشنهادی امکان تعریف متغیرهای جدید را بدون تفکیک مدل‌ها، بـه عنوان مثال، توسط سطوح مختلف دادگاه فراهم می کند.

البته، نتایج تجربی اغلب بـه داده‌ها وابسته هستند و یافته‌هاي‌ ما الزاماًً در مورد سایر مسابقات ATP/WTA صدق نمی کند، زیرا فکر می کنیم کـه قدرت بازیکنان در مسابقات گرند اسلم نسبتاً همگن اسـت.

متغیر رتبه بندی دقت رقابتی را در پیشبینی برندگان مسابقات تک فراهم می کند. اگر بتوانیم رتبه بندی را بـه عنوان یک آمار کافی برای پیشبینی درنظر بگیریم، ممکن اسـت بخواهیم بدانیم کـه آیا آمار کافی وجوددارد یا خیر و چگونه آمار کافی را تعریف می کنیم.

با توجه بـه قوانین بذری مسابقات گرند اسلم، بـه نظر می رسد کـه عموم مردم این رنکینگ را آمار کافی میدانند و امتیازات کسب شده در تورنمنت ها در 52 هفته گذشته نحوه رنکینگ باید تعیین شود.

مدل گلیکو یک شاخص جای گزین برای اندازه گیری قدرت بازیکنان پیشنهاد می کند. بررسی این کـه آیا می توانیم رتبه‌بندی ATP/WTA رابا استفاده از رویکرد بیزی التیام ببخشیم، جالب خواهد بود.

ترکیب نظرات کارشناسان و تحلیل کمی راه دیگری برای ساخت مدل هاي‌ پیشبینی اسـت. تکیه صرف بر داده هاي‌ تاریخی و مدل هاي‌ یادگیری ماشینی، ارزش دانش حوزه را نادیده می گیرد و شایستگی خرد انسانی را نادیده می گیرد.

با این حال، تنها چند مطالعه امکان ترکیب نتایج پیش‌بینی قضاوت‌هاي‌ انسانی و تجزیه و تحلیل داده‌ها را ذکر کرده‌اند . از سوی دیگر، نظرات کارشناسان مشابه داده‌هاي‌ بدون ساختار اسـت و قالب‌بندی افکارمان بـه مقادیر عددی، یعنی ساختارسازی، دشوار اسـت.

پیش‌بینی مسابقات تنیس

این فرآیند ساختاری بسیار مهم اسـت و بـه هوش شخصی و آگاهی از مشکل نیاز دارد. شاید بتوانیم ایده مورد استفاده در روش دلفی را کـه روشی محبوب برای ساختاردهی نظرات گروهی از متخصصان اسـت، تطبیق دهیم.

هنگامی کـه قضاوت هاي‌ انسانی کمی سازی شد، سوال باقیمانده ممکن اسـت این باشد کـه چگونه نظرات و تحلیل داده ها را بـه درستی وزن کنیم.