slot
วันเสาร์, มิถุนายน 19
Home>>พนันออนไลน์>>เมตริกที่นักพนันควรใช้KenPom หรือ Sagarin
เมตริกที่นักพนันควรใช้KenPom หรือ Sagarin
พนันออนไลน์

เมตริกที่นักพนันควรใช้KenPom หรือ Sagarin

เมตริกที่นักพนันควรใช้KenPom หรือ Sagarin การจัดอันดับ KenPom และ Sagarin เป็นระบบการให้คะแนนโดยใช้คอมพิวเตอร์ซึ่งให้การคาดการณ์สำหรับเกมบาสเก็ตบอลของวิทยาลัย พวกเขามีอิทธิพลอย่างslotมากในหมู่นักเดิมพันและสเปรดจริงที่ใช้โดยหนังสือกีฬามักจะเป็นปัจจัยในการคาดการณ์ของพวกเขา
บ่อยครั้งที่ KenPom และ Sagarin เห็นด้วยกับสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในเกม แต่พวกเขาก็แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในแบบกึ่งปกติ

เมื่อมีความคลาดเคลื่อนและการแพร่กระจายของจุดที่แท้จริงอยู่ที่ใดที่หนึ่งระหว่างนั้นผู้เดิมพันสามารถหาค่าได้โดยใช้โมเดลที่แม่นยำกว่า แต่มันคืออะไร?
เรามารับข้อมูลที่สำคัญอย่างหนึ่งจากการกระโดด: ไม่มีสูตรวิเศษใด ๆ ในการชนะการเดิมพันบาสเก็ตบอลของวิทยาลัยของคุณทั้งหมด หากคุณเดิมพันด้วยความสม่ำเสมอคุณจะเสียเวลาไปบ้าง

แต่ประวัติศาสตร์บ่งชี้ว่าคุณสามารถเพิ่มโอกาสในการชนะได้โดยใช้ระบบทำนายผลทางออนไลน์

เมตริกที่นักพนันควรใช้KenPom หรือ Sagarin

อันดับ KenPom และ Sagarin คืออะไร?
KenPom และ Sagarin ต่างก็เป็นระบบการจัดอันดับตามหลักคณิตศาสตร์ซึ่งจัดลำดับชั้นของทีมบาสเก็ตบอล Division I ทั้งหมด 353 ทีมและทำนายผลกำไรของชัยชนะในทุกเกม

เคนปอม
การให้คะแนนของ KenPom มีอิทธิพลอย่างมากในการเดิมพันบาสเก็ตบอลของวิทยาลัย ในคำพูดของผู้สร้าง Ken Pomeroy“ [t] จุดประสงค์ของระบบนี้คือการแสดงให้เห็นว่าทีมจะแข็งแกร่งแค่ไหนหากเล่นในคืนนี้โดยไม่ขึ้นกับการบาดเจ็บหรือปัจจัยทางอารมณ์” ระบบการจัดอันดับของเขาจะรวมสถิติต่างๆ

เช่นเปอร์เซ็นต์การยิงระยะขอบของชัยชนะและความแข็งแกร่งของตารางเวลาในท้ายที่สุดการคำนวณตัวเลขที่น่ารังเกียจการป้องกันและ “ประสิทธิภาพ” โดยรวมสำหรับทุกทีมในดิวิชั่น 1 ทีมที่มีอันดับสูงกว่า ได้รับการทำนายว่าจะเอาชนะทีมอันดับต่ำกว่าในคอร์ตที่เป็นกลาง แต่ส่วนที่คาดเดาได้ของไซต์ยังเป็นปัจจัยที่ทำให้เกิดความได้เปรียบในบ้านดังนั้น KenPom มักจะทำนายว่าทีมที่มีอันดับต่ำกว่าจะชนะขึ้นอยู่กับว่าเกมนั้นเล่นที่ไหน

ในวัยเด็ก KenPom ได้สร้างโชคลาภให้กับนักพนันบาสเก็ตบอล มันแม่นยำกว่าหนังสือกีฬาในการทำนายว่าเกมจะออกมาเป็นอย่างไร (โดยเฉพาะในแง่ของผลรวม) และนักพนันบางคนจับได้ แน่นอนว่าไม่นานก่อนที่สปอร์ตบุ๊คจะรู้เรื่องนี้และเริ่มใช้ KenPom ในการกำหนดอัตราต่อรอง

ทุกวันนี้เป็นเรื่องผิดปกติที่จะเห็นจุดกระจายอยู่ในเว็บไซต์การพนันบาสเก็ตบอลของวิทยาลัยที่มีชื่อเสียงซึ่งเบี่ยงเบนไปจากการคาดการณ์ของ KenPom มากกว่าหนึ่งหรือสองจุดเว้นแต่จะมีการบาดเจ็บหรือการพักการเล่นอย่างมีนัยสำคัญ เพิ่มเติมในภายหลัง

ซาการิน
การจัดอันดับของ Sagarin มีเป้าหมายที่จะทำในลักษณะเดียวกันกับการให้คะแนนของ KenPom แต่ใช้สูตรที่แตกต่างออกไปสูตรที่ไม่ (ดูเหมือน) จะรวมถึงสถิติเช่นเปอร์เซ็นต์การยิง (แม้ว่าอัลกอริทึมจะเป็นกรรมสิทธิ์และด้วยเหตุนี้จึงไม่โปร่งใสทั้งหมด)

ด้านล่างของหน้าการจัดอันดับ Sagarin (เชื่อมโยงกับด้านบน) จะแสดงรายการเกมบาสเก็ตบอล Division I สำหรับวันนั้นพร้อมกับสเปรดที่แตกต่างกันสามแบบ ได้แก่ COMBO, ELO และ BLUE ซึ่งขึ้นอยู่กับการคำนวณที่แตกต่างกันเล็กน้อยสามรายการ

อัปเดต: การให้คะแนนของ Sagarin มีการเปลี่ยนแปลงเมื่อเร็ว ๆ นี้ การคาดการณ์ทั้งหมดของ Sagarin ที่ใช้ในฤดูกาล 2018-19 เป็นการคาดการณ์ “การให้คะแนน” ซึ่งเป็นการคาดการณ์ “COMBO” เวอร์ชันใหม่

นักพนันสามารถใช้การจัดอันดับ KenPom และ Sagarin ได้อย่างไร?
บ่อยครั้งที่การคาดการณ์ของ KenPom และ Sagarin มีความสอดคล้องกันอย่างใกล้ชิด แต่ในวันบาสเก็ตบอลของวิทยาลัยที่ยุ่งนักเดิมพันมักจะพบเกมหนึ่งหรือสองเกมที่มีผลการทำนายที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

เมื่อมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการแพร่กระจายของ KenPom และการแพร่กระจายของ Sagarin หนังสือกีฬามักจะเข้าข้าง KenPom แต่มักจะแรเงาเส้นของพวกเขาในทิศทางอื่นเล็กน้อย

ตัวอย่างเช่นเมื่อไมอามีเป็นเจ้าภาพในรัฐฟลอริดาเมื่อวันที่ 7 มกราคม 2018 KenPom มีการแพร่กระจายที่คาดการณ์ไว้ของไมอามี -3.5, Sagarin มีการแพร่กระจาย COMBO ของไมอามี -0.08 และบรรทัดที่สปอร์ตบุ๊คปิดที่ไมอามี -2.5 (เกมดังกล่าวจบลงด้วยการชนะไมอามี่ 80-74 / ปกสำหรับการบันทึก)

เราเห็นบางสิ่งที่คล้ายกันสำหรับรัฐแอริโซนาที่เกมยูทาห์ในวันเดียวกัน KenPom มี ASU -2; Sagarin มี ASU -5.4; และการลุกลามกลายเป็น ASU -3.0 (เกมจบลงด้วยการกด 80-77)

ในกลุ่มตัวอย่างที่ค่อนข้างเล็ก (แต่เติบโตขึ้น) ประสบการณ์ของเราคือการจัดอันดับ KenPom มีความแม่นยำมากขึ้นในสถานการณ์เหล่านี้ ขณะนี้เรากำลังติดตาม (ส่วนใหญ่) เกมการประชุมพลังงานจากฤดูกาล 2018-19 ซึ่ง Sagarin และ KenPom แตกต่างกันไปตามผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้

ผลลัพธ์ / ข้อมูลฉบับเต็มมีอยู่ที่ด้านล่างสุดของหน้านี้ สรุปผลการวิจัยเป็นดังนี้:

KenPom กับ Sagarin: ความแม่นยำในการกระจายจุด
ในทุกเกมที่ติดตามผลการทำนายของ KenPom นั้นใกล้เคียงกับผลลัพธ์จริงมากกว่า Sagarin ในเกม 71 จาก 121 เกม เป็นเปอร์เซ็นต์

KenPom แม่นยำกว่าใน % ของเกมที่ Sagarin แม่นยำกว่าใน % ของเกม
58.68% 41.32%
เมื่อการแพร่กระจายของจุดที่แท้จริงลดลงระหว่างการคาดการณ์ของ KenPom และ Sagarin KenPom มีความแม่นยำมากขึ้นในเกม 35 จาก 62 เกม เป็นเปอร์เซ็นต์…

KenPom แม่นยำกว่าใน % ของเกมที่ Sagarin แม่นยำกว่าใน % ของเกม
56.45% 43.55%
อย่างไรก็ตามเมื่อการแพร่กระจายของคะแนนจริงสูงหรือต่ำกว่าการคาดการณ์ของ KenPom และ Sagarin การแพร่กระจายที่แท้จริงนั้นใกล้เคียงกับผลลัพธ์สุดท้ายมากกว่าเมตริกทั้งสองใน 35 จาก 64 เกม เป็นเปอร์เซ็นต์…

แต้มสเปรดของ Sportsbook มีความแม่นยำมากขึ้นใน % ของเกม KP เกี่ยวกับ Sag นั้นแม่นยำกว่าใน % ของเกม
54.69% 45.31%
ดังที่ได้กล่าวไปแล้วเรายังคงมองหาขนาดตัวอย่างที่เล็ก แต่ข้อดีนั้นสำคัญมากและเราสามารถสรุปข้อสรุปเบื้องต้นได้สองสามข้อ:

KenPom มีความแม่นยำมากกว่า Sagarin ในแง่ของการทำนายอัตรากำไรขั้นต้น
หากไม่คำนึงถึงการบาดเจ็บ / การระงับเมื่อ KenPom และ Sagarin แตกต่างกันในเรื่องอัตราชัยชนะที่คาดการณ์ไว้และการแพร่กระจายของจุดที่แท้จริงอยู่ตรงกลางมีค่าในการเดิมพันในการทำนายของ KenPom

เมื่อการแพร่กระจายของจุดที่แท้จริงสูงหรือต่ำกว่าการคาดการณ์ของ Sagarin และ KenPom การวิจัยของเราบ่งชี้ว่าการแพร่กระจายของจุดที่แท้จริงมีแนวโน้มที่จะใกล้เคียงกับผลลัพธ์สุดท้าย (อาจเป็นเพราะผู้สร้างรายได้อธิบายถึงปัจจัยเพิ่มเติมเช่นการขาดงานที่สำคัญประวัติแบบตัวต่อตัวและผลลัพธ์ล่าสุด)

จะทำอย่างไรเมื่อได้รับบาดเจ็บที่สำคัญ?
ข้อ จำกัด อย่างหนึ่งของ KenPom และ Sagarin คือโดยทั่วไปแล้วพวกเขาไม่ได้คำนึงถึงการบาดเจ็บ เมื่อผู้เล่นสตาร์ล้มลงการคำนวณสำหรับทีมของเขาจะไม่มีการแก้ไข KenPom และ Sagarin ทั้งคู่คิดว่าทีมที่ขึ้นชั้นในวันพรุ่งนี้จะเหมือนกับทีมที่ได้พื้นเมื่อสัปดาห์ที่แล้วและเมื่อเดือนที่แล้ว

นั่นไม่ใช่ข่าวร้ายสำหรับนักเดิมพัน ในขณะที่หนังสือกีฬาดีมากในการติดตามข่าวสารการบาดเจ็บและนำมาพิจารณาในอัตราต่อรอง แต่พวกเขาพลาดสิ่งต่างๆเป็นครั้งคราวและจะไม่มีหลักฐานเชิงประจักษ์ (ทันที) ที่สามารถใช้เพื่อปรับการแพร่กระจายได้ พวกเขาเช่นเดียวกับนักเดิมพันโดยทั่วไปจะต้องเดาว่าการสูญเสียผู้เล่นดาวรุ่งจะส่งผลกระทบต่อทีมของเขาอย่างไรและพวกเขาก็ไม่ได้ยอดเยี่ยมเสมอไปในเรื่องนี้

ในเกมแรกของตารางการประชุม ก.ล.ต. 2017-18 หมายเลข 5 Texas A&M กำลังเดินทางไปแอละแบมาเพื่อเผชิญหน้ากับทีม Crimson Tide 9-3 Aggies ได้รับผลกระทบอย่างหนักจากข้อผิดพลาดการบาดเจ็บและเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้เล่นเกมที่ใกล้กว่าที่คาดไว้ ในที่สุดก็เริ่มมีสุขภาพดีขึ้นเล็กน้อยพวกเขาเป็นถนนสายเล็ก ๆ 1.5 จุดที่มุ่งหน้าสู่อลาบามา สเปรดนั้นตรงกับเส้นที่ KenPom ซึ่งทำนายชัยชนะ 72-70 Texas A&M

อย่างน้อย 16 ชั่วโมงก่อนเกมคำพูดออกมาว่า DJ Hogg ผู้ทำประตูชั้นนำจะไม่เหมาะสมพร้อมกับ Admon Gilder ผู้ทำประตูอันดับสาม ยังไม่ชัดเจนว่าการแพร่กระจายถูกกำหนดไว้ก่อนที่จะมีข่าวการบาดเจ็บของ Hogg หรือไม่ แต่เป็นที่ชัดเจนว่าคุณยังสามารถให้ Alabama เป็นฝ่ายแพ้ในบ้าน 1.5 แต้มได้สักพักหลังจากที่มีข่าวออกมา

ในที่สุดไลน์ก็ถูกปรับให้เป็นเกม Pick’em ซึ่งสำหรับผู้ชมส่วนใหญ่ยังคงประเมินค่าต่ำกว่า Alabama และประเมินค่า Aggies ที่ถูกทำลายมากเกินไป (โดยส่วนตัวแล้วฉันวางเดิมพัน $ 50 บน Tide และหัวเราะตลอดทางจนชนะ 79-57 Alabama) เมตริกที่นักพนันควรใช้KenPom หรือ Sagarin

อ่านเพิ่มเติม

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *