Alla har vi olika sätt att värdera matcher, och tur är väl det för annars hade det inte varit någon poäng att spela långsiktigt.

Att väga in både långsiktig och kortsiktig "form" är ett sätt, det finns ingen magisk siffra där X antal matcher är det optimala. I många av de amerikanska sporterna använder cappers ofta 5 matcher, 10 matcher, fulla säsongen och hemma/borta statistik. Hur du väger dessa är helt subjektivt.

Att själv börja värdera kommer med all sannolikhet betyda att du lär förlora en del pengar innan du har hittat det du tycker är ett korrekt tillvägagångssätt. Folk som har kört sitt eget race länge och kunnat visa positiva siffror konsekvent har lagt ned mycket jobb. Men oftast är det värt det, inte bara p.g.a. gröna siffror.

Om vi tar ett konkret exempel på matchen FC Basel - FC Thun, eftersom jag har gjort ett excel-ark över förra och denna säsongen av Super League och förra säsongen när Basel spelade på hemmaplan hade dom 9/18 Över 2,5 och Basel hade 7/18 Ö2,5.

Jag antar att vi tar 7+9/36 då? dvs 16/36 = 0,44... = ~44%, 100/44 ger alltså 2,272 i odds..

Sett till denna säsongen har Basel på hemmaplan 5/6 Ö2,5 och Thun 3/6 Ö2,5 på bortaplan.

5+3/12 = 8/12 = 0,66 = 66%, 100/66 = 1,515.

Anser ni då att det är överodds på Ö2,5 om det ligger på 1,75? Sett till denna säsongen så är det absolut ett överodds, men hur mycket tar ni in från förra säsongen? Kan man ta (1.515 + 2.272)/2 = 1.89 och därmed är det inget överodds?

Är det här man får ta in den egna magkänslan eller hur brukar ni göra? :)

OBS. Antag att båda lagen har fullt manskap.

I min värld går det inte bara att ta O/U% rakt av och använda det för värdering, verkligheten är mycket mer komplex än så och det handlar också om vad för motstånd dem har spelat mot under dessa matcher tex. Mot medellaget stämmer dock förra säsongens statistik om du bortser ifrån variansen.

Mycket viktigare är hur lagen spelar mot varandra, inte hur många mål de stänker in mot ligans blåbär.

Eventuella avbräck i försvar och anfall är förstås också av betydelse.

Självklart är det så att man måste kolla igenom mer än statistiken, jag var mest intresserad av hur folk tänkte! :)

Angående avbräck och så, så antog vi att fullt manskap fanns att tillgå.

Som sagt, det var bara ett exempel och att man bland annat måste kolla vilka matcher som har gått Ö2.5 också känns ganska självklart!

Om man läser ditt tidigare inlägg så låter det som du försöker förenkla verkligheten genom att endast ta O/U% och eventuellt låta magkänslan avgöra.

Tyckte KP:s inlägg förklarade rätt bra hur man kunde tänka om tex en enskild spelare saknades.

För att komma fram till en värderingsprocent bör man kunna sätta ett procent-bidrag /avdrag på dem parametrar man anser sig vilja ta med i värderingen, annars blir det som för 99% av spelarkåren - skott från höften.

Personligheten anser jag att statistiken är det enda som är svart på vitt, sedan gäller det att kunna använda statistiken rätt för att skapa en matematisk modell som kan beskriva dem förhållanden som gäller för den aktuella matchen. Jag kämpar fortfarande med att tuna dessa optimalt.

De riktigt bra spelen är när man har både statistik och speficika förutsättningar för just den matchen på sin sida. Det är då man ska slå till. :gun_bandana:

Blir dom någonsin optimala... Numeriskt är det väl möjligt att hamna okej, men analytiskt så är det ju kört.

Många bra svar här tycker jag. Rent spontant känns det som att det här med att räkna ut förväntade mål fungerar bättre i fotboll än i t.e.x. hockey. Hockey har ju generellt fler mål och det känns mer "slumpartat" och svängit. I fotboll tar man ju sällan ut målvakten heller, bara där har man en stor risk i att betta hockey om man bettar Ö/U. Sedan känns hockey mer som en sport där humör väger in. Plus att domarens roll blir mer avgörande,i och med att utvisningar blir mer utslagsgivande än en frispark. Eller är jag ute och cyklar, är hockey lika enkelt, bara att jag inte fattat hur?

Rent statistikmässigt är Totals för hockey enklare att modellera eftersom det är en renare Poisson-process, endast en liten skevhet på 4 mål på grund av att lagen spelar av tiden om det står 2:2. För fotboll är det mycket mer komplext att hitta rätt modell.

Vad gäller domare skulle jag säga tvärtemot, att det är betydligt mer avgörande i fotboll med en straff eller utvisning än i hockey. Det förstör mycket av den redan begränsade datan. Hockey har också fördelen att det spelas många matcher. Mer data ger bättre modeller och fler matcher att betta på vilket ger bättre chans till riktigt bra avkastning med en vinnande modell. Tyvärr dock mycket begränsade insatsnivåer per match.

Mål i tom bur kan vara väldigt avgörande i enskilda matcher, men så stor roll spelar det inte. Det finns många andra slumpmoment i en match som inte heller går att förutse alls. Men vår hjärna letar gärna efter och överdriver betydelsen av de saker/händelser som vi anat/bevisat har lett till ett visst resultat. Men att vi kan beskriva något historiskt betyder inte att vi kan använda det framledes.

Kommer in med en första post och blir ganska pretto direkt. Men innan folk börjar störa sig allt för mycket ska jag villigt erkänna att jag inte fattar hälften av det här själv men någon kanske kunde hjälpa till och bena ut begreppen. =)

Får lov att dela min post i 3 då jag inte får posta länk innan jag postat 3 texter i forumet...

Vad jag dock vet är att Smartodds tillsammans med Starlizard är bland de vassaste i världen på värdering av fotbollsmatcher och att de använder samma eller iaf liknande modeller (Smartodds grundare jobbade tidigare för Starlizard).

Verkar dessutom inte vara någon direkt hemlighet hur bakgrundsarbetet i värderingen görs då det är forskningsrapporter från universitet som ligger till grund (Maher 1982 och sedan vidareutvecklat av Dixon, Coles och Robinson)

Jag vill inte vara den som är den men du länkar till en studentpresentation vid en lokal studentkonferens. Det är inte vad jag kallar forskningsrapporter från universitet (jag borde veta då jag själv har akademiska publikationer (om än i annat än i ämnet matematik)).