Comment analyser un pari sportif ? – Pronostic Paris Sportif.com

Savez-vous pourquoi le casino finit toujours par gagner quand il s’agit de jeux de casino ? Avec les jeux de casino, nous pouvons résoudre mathématiquement la probabilité d’un résultat donné. Ainsi, lorsque vous faites tourner une roulette, il y a 1 chance sur 38 que la balle atterrisse sur le numéro sur lequel vous misez.

Heureusement pour les parieurs sportifs, la probabilité de gagner ou de perdre un événement sportif est moins certaine. De nombreux facteurs influencent le résultat, et sans avoir d’attentes précises déterminées par le nombre de cartes ou de dés, les parieurs sportifs sont obligés d’essayer de définir les cotes en fonction de leurs propres recherches.

Ainsi, pour analyser un pari sportif, vous devez effectuer votre propre analyse statistique. L’objectif est d’identifier les variables qui ont une forte influence sur le résultat d’un événement sportif et de calculer vos probabilités individuelles pour chaque résultat possible. La dernière étape consiste à comparer vos pourcentages de probabilité par rapport aux attentes implicites définies par le bookmaker.

Analyse de régression

Lorsque nous parlons d’analyse statistique en ce qui concerne les paris sportifs, nous parlons généralement d’analyse de régression. L’analyse de régression est un ensemble de processus utilisés pour déterminer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

Exemple

Ainsi, lorsqu’il s’agit d’analyser un pari sportif, la variable dépendante est gagnante, tandis que les variables indépendantes peuvent être n’importe quelle statistique enregistrée pour la compétition ; par exemple, le « pourcentage de passes réussies ». La façon d’utiliser l’analyse statistique à notre avantage lors des paris sportifs est d’identifier les facteurs qui ont une forte corrélation avec la victoire et qui ne sont pas immédiatement visibles par la majorité des gens. Cela peut prendre un certain temps et il faudra prendre en compte de grands ensembles de données, mais la récompense en vaudra la peine.

Signification statistique

En ce qui concerne les statistiques, vous devez comprendre que « signification » ne signifie pas « important » ou « vital ». Au lieu de cela, un résultat est censé avoir une signification statistique lorsqu’il est peu probable qu’il se soit produit s’il n’y avait pas de relation entre les deux variables.

Exemple

Supposons donc que notre hypothèse soit que le « pourcentage d’achèvement » joue un rôle influent pour déterminer si une équipe de la NFL gagne ou perd. Tout d’abord, nous souhaitons trouver un ensemble de données contenant l’historique des résultats des matchs précédents. Ensuite, nous allons voir combien de fois l’équipe avec le pourcentage d’achèvement le plus élevé a également gagné le match. Vous pouvez le faire pour de nombreux facteurs pour avoir une idée des variables qui influent sur la victoire et la défaite, et dans quelle mesure. Plus une variable est statistiquement significative, plus vous aurez confiance en sa corrélation avec la victoire.

Corrélation et causalité

En voilà une autre méthode pour analyser un pari sportif ! Chaque fois que vous travaillez avec une analyse statistique, vous devez vous rappeler que corrélation ne signifie pas nécessairement causalité. Tout simplement parce que si deux variables sont corrélées, cela ne signifie pas qu’une variable a causé l’autre, ou vice versa. L’analyse de régression peut être utilisée pour trouver des variables qui sont en corrélation. Avoir l’avantage du terrain (jouer à domicile) et la victoire sont deux variables qui peuvent être en corrélation, mais il est impossible de prouver que la victoire est causée par le fait de jouer à domicile.