फुटबॉल में ड्रॉ की संभावना

फ़ुटबॉल टीमें ड्रॉ के लिए समझौता करने का कारण नहीं हैं। सभी पेशेवर लीग जीत के लिए तीन अंक और ड्रॉ के लिए सिर्फ एक अंक प्रदान करते हैं। हालांकि, यह ड्रॉ को स्थिर होने से नहीं रोकता है। ड्रा होने की कितनी संभावना है, लीगों के बीच काफी बदलाव करें।

जबकि निचली लीग में ड्रॉ अधिक आम हैं, वे उच्च लीग में कम स्थिर हैं। ईपीएल और लीग 1, सीरी ए और सीरी बी, और बुंडेसलीगा और बुंडेसलीगा 2 के बीच ड्रॉ का प्रतिशत नीचे दिखाया गया है। 2019–2020 में सबसे अधिक ड्रॉ वाली लीग उरुग्वे प्राइमेरा थी, जिसमें 54.17% का विशाल ड्रॉ प्रतिशत था।

टूर्नामेंट

ईपीएल
लीग 1
चैंपियंस लीग
सीरी ए
सेरी बी
ग्रीस सुपर लीग
Bundesliga
बुंडेसलिगा 2

2017-2018

26.10%
27.10%
29.90%
29.90%
35%
30.30%
26.90%
29.30%

2018-2019

18.70%
26.60%
27.40%
28.40%
32.50%
23.30%
24.40%
28.60%

2019-2020

24.20%
28.10%
24.40%
23.20%
27.30%
29.20%
23%
31.80%

ड्रॉ की भविष्यवाणी कैसे करें (एक गणितीय दृष्टिकोण)

सट्टेबाज अपनी बाधाओं की गणना करने के लिए किसी भी संभावित परिणाम की संभावना का अनुमान लगाने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करते हैं। इसमें ड्रॉ, जीत, हार और विशिष्ट स्कोर शामिल हैं। पॉइसन वितरण और सामान्य वितरण दो सबसे आम मॉडल हैं।

• पॉसों वितरण

सट्टेबाजी में पॉइसन वितरण का उपयोग किसी खेल में किसी भी घटना की आवृत्ति की गणना करने के लिए किया जाता है। यह एक ऐसी विधि है जो किसी घटना की संभावना का अनुमान लगाने के लिए संभाव्यता सिद्धांत का उपयोग करती है। आप इसका उपयोग फ़ुटबॉल में एक विशिष्ट स्कोर की संभावना की गणना करने के लिए कर सकते हैं।

जब सटोरिये अपनी बाधाओं को निर्धारित करते हैं, तो यह जानना महत्वपूर्ण है कि पिछले प्रदर्शन के आधार पर किसी भी घटना की कितनी संभावना है। सटोरिये केवल नीले रंग से बाधाओं के साथ नहीं आते हैं। वे गणितीय मॉडल का उपयोग करते हैं। यदि आप सट्टेबाजी के लिए एक वैज्ञानिक, गणितीय दृष्टिकोण अपनाना चाहते हैं, तो आपको अपने लिए गणना करनी चाहिए कि आपको लगता है कि एक विशिष्ट गेम इवेंट या ईवेंट का सेट कितना संभावित होगा। मूल्य खोजने के लिए यह पहला कदम है। यदि आपने कुछ ऐसा पाया है जो सटोरियों की भविष्यवाणी की तुलना में अधिक होने की संभावना है, तो यही मूल्य है।

सट्टेबाजी में पॉइज़न वितरण फ़ुटबॉल जैसे खेलों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहां स्कोरिंग एक वृद्धिशील पैमाने पर होता है। यह आपको प्रत्येक संभावित स्कोर की संभावना निर्धारित करने में मदद करता है।

• सामान्य वितरण

यह औसत पर आधारित एक सांख्यिकीय मॉडल है और साथ ही वे कितनी बार होते हैं। दो टीमों का औसत स्कोर समान हो सकता है, हालांकि, एक टीम बहुत सुसंगत हो सकती है, जबकि एक टीम ओवरपरफॉर्म करती है और अक्सर अंडरपरफॉर्म करती है। मानक विचलन की गणना करके, आप देख सकते हैं कि कितनी बार और कितने परिणाम माध्य से भिन्न होते हैं। यह संभवतः आपको अधिक मूल्यवान परिणाम देगा।