12、体育博彩中的泊松回归与传球达阵分析

体育博彩中的泊松回归与传球达阵分析

在体育博彩领域,尤其是橄榄球博彩,存在多种市场类型。传统的让分、总分和让分胜负等主流市场效率较高,但自PASPA法案被推翻后,命题(prop)市场迅速兴起,为博彩者提供了更多选择。

1. 博彩市场基础与命题市场

在博彩中,不同的赔率计算方式决定了投注的收益。例如,对于热门方,通过计算$100 \times \frac{0.6}{1 - 0.6} = 150$,得到小数赔率为$(100 + 150) / 100 = 2.5$。像巨人队可能有+150的价格,意味着投注100美元成功后,除本金外还能获得150美元的赔付。同时,博彩公司在让分胜负投注中会收取一定的佣金,实际赔率可能会有所调整,如华盛顿队可能接近 -160,纽约队接近 +140。

命题市场近年来不断发展。以往这类市场主要针对超级碗等大型赛事,如今所有NFL比赛和大多数大学橄榄球比赛都提供各种命题投注机会,如谁将取得首个达阵、特定球员的传球达阵数、接球数等。由于可投注的项目众多,博彩公司很难准确设定每个项目的价格,这为博彩者提供了更多机会。

以NFL四分卫的传球达阵市场为例,通常首发四分卫会有超过/低于0.5次、1.5次传球达阵的投注选项,顶级四分卫还会有超过/低于2.5次传球达阵的选项。其中,1.5次传球达阵是最受欢迎的指标。不同球员在这个指标上的投注价格不同,如有的球员超过1.5次传球达阵的价格为 -140(投注140美元赢100美元),有的则为 +140(投注100美元赢140美元),这分别代表热门方和冷门方。而是否投注以及如何投注,很大程度上取决于数据分析。

2. 泊松分布的应用

要进行命题投注或参与博彩市场,需要估计

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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