Цепи маркова в ставках на спорт

Автор: слвЗах | 2022-12-05 01:16:11

Применение теории цепей Маркова в~арифметике

В ставках на спорт бетторы нередко пытаются использовать закономерности из других областей деятельности. Не все из них реально помогают получать положительный результат в беттинге, но «цепь Маркова» можно отнести к числу эффективных. С помощью данной теории вероятности, сформированной русским математиком Андреем Андреевичем Марковым, можно попробовать предугадать возможный исход спортивного события. Осталось выяснить, как это сделать на практике. Лучшая БК для ставок Содержание Сущность теории «цепь Маркова»Как использовать цепь Маркова в ставках на спорт?Подводим итогиСущность теории «цепь Маркова» Цепь Маркова – это последовательность случайных событий с некоторым числом исходов, где каждый следующий исход зависит от текущего события. Можно взять простой пример. Когда начинается дождь, многие берут с собой зонт, если им надо идти на улицу. Дождь – это текущее событие. Взять зонт – исход на основе текущего события. Суть в том, что на основе текущей ситуации иногда мы можем предсказать один или несколько исходов на основе своего опыта и знания того, как подобные моменты завершались в прошлом Рассмотрим условный пример из футбола. За день до начала матча у хозяев получил травму лидер атаки. Это уже не первый случай, когда такой игрок получал травму и выбывал из строя на несколько туров. Когда это происходило в прошлые разы, его команда переставала выигрывать и терпела частые поражения из-за сильного падения результативности. Как здесь применяется теория «цепь Маркова»? На основе знания прошлого и, исходя из текущего состояния команды (травма лидера), логично поставить ставку на не проигрыш, нулевую фору или вовсе победу соперника. Если у оппонента надежная оборона, можно оформить пари на «индивидуальный тотал меньше» команды, у которой травмирован сильный нападающий. Как использовать цепь Маркова в ставках на спорт? Теорию вероятности в беттинге лучше использовать при наступлении бросающегося в глаза момента и смотреть, как команда (спортсмен в индивидуальном виде спорта) ранее вела себя в подобной ситуации. Пример можно взять из футбольного чемпионата Италии. Он раскроет эффективную стратегию, которая поможет в последующем выбирать перспективные ставки. В Серии А сезона 2023/24 есть крепкий середняк, делающий упор на хорошо организованную оборону – это клуб «Торино». По статистике видно, что данный клуб забивает и пропускает значительно меньше остальных. Понятно, что в такой команде многое зависит от основополагающих защитников. Тренер выстраивает

Стратегия 60 процентов в ставках на спорт - что это такое

Цепи Маркова Задача 1. Задана матрица вероятностей перехода дискретной цепи Маркова из i-го состояния в j-ое за один шаг (i, j=1, 2). Распределение вероятностей по состояниям в начальный момент t=0 определяется вектором =(0,1; 0,9). Найти: 1. матрицу Р2 перехода цепи из состояния i в состояние j за два шага; 2. распределение вероятностей по состояниям в момент t=2; 3. вероятность того, что в момент t=1 состоянием цепи будет А2; 4. стационарное распределение.Решение. Для дискретной цепи Маркова в случае ее однородности справедливо соотношение (4) где Р1 – матрица переходных вероятностей за один шаг; Рn - матрица переходных вероятностей за n шагов; 1. Найдем матрицу Р2 перехода за два шага Пусть распределение вероятностей по состояниям на S-ом шаге определяется вектором . Зная матрицу Pn перехода за n шагов, можно определить распределение вероятностей по состояниям на (S+n) –ом шаге . (5) 2. Найдем распределение вероятностей по состояниям системы в момент t=2. Положим в (5) S=0 и n=2. Тогда . Получим . 3. Найдем распределение вероятностей по состояниям системы в момент t=1. Положим в (5) s=0 и n=1, тогда . Откуда видно, что вероятность того, что в момент t=1 состоянием цепи будет А2 ,равна р2(1)=0,69. Распределение вероятностей по состояниям называется стационарным, если оно не меняется от шага к шагу, то есть Тогда из соотношения (5) при n=1 получим или . (6) 4. Найдем стационарное распределение. Так как =2 имеем =(р1; р2). Запишем систему линейных уравнений (6) в координатной форме Последнее условие называется нормировочным. В системе (6) всегда одно уравнение является линейной комбинацией других. Следовательно, его можно вычеркнуть. Решим совместно первое уравнение системы и нормировочное. Имеем 0,6р1=0,3р2, то есть р2=2р1. Тогда р1+2 р1=1 или , то есть . Следовательно, . Ответ: 1) матрица перехода за два шага для данной цепи Маркова имеет вид ; 2) распределение вероятностей по состояниям в момент t=2 равно ; 3) вероятность того, что в момент t=1 состоянием цепи будет А2 , равна р2(t)=0,69; 4) стационарное распределение имеет вид Задана матрица интенсивностей переходов непрерывной цепи Маркова. Составить размеченный граф состояний, соответствующий матрице Λ; составить систему дифференциальных уравнений Колмогорова для вероятностей состояний; найти предельное распределение вероятностей.Решение. Однородная цепь Маркова с конечным числом состояний А1, А2,…А характеризуется матрицей интенсивностей переходов ,где - интенсивность перехода цепи Маркова из состояния Аi в состояние Аj; рij(Δt)-вероятность перехода Ai→Aj за интервал времени Δt.Переходы системы из состояния в состояние удобно задавать с помощью размеченного графа состояний, на котором отмечаются дуги, соответствующие интенсивностям λij>0. Составим размеченный граф состояний для заданной матрицы интенсивностей переходов Рис. 2 Пусть - вектор вероятностей рj(t), j=1, 2,…,, нахождения системы в состоянии Аj в момент t. Очевидно, что 0≤рj(t)≤1 и . Тогда по правилу дифференцирования векторной функции скалярного аргумента получим . Вероятности рj(t) удовлетворяют системе дифференциальных уравнений Колмогорова (СДУК), которая в матричной форме имеет вид . (7)Если в начальный момент система находилась в состоянии Аj, то СДУК следует решать при начальных условиях рi(0)=1, рj(0)=0, j≠i, j=1, 2,…,. (8) Совокупность СДУК (7) и начальных условий (8) однозначно описывает однородную цепь Маркова с непрерывным временем и конечным числом состояний. Составим СДУК для заданной цепи Маркова. Поскольку =3, то

Искусственный интеллект в ставках на спорт

Цепи маркова в ставках на спорт	слвЗах	Стратегии ставок на спорт с ИИ - Прогнозы на спорт с AI
Букмекерские вилки в ставках на спорт: Что это такое, как их	(4.1 / 2903 отзывов)	Содержание Первая модель на основе цепей Маркова (марковская модель) в индустрии футбола Способ оценки игроков на основе марковских цепей Ну ⚽ Футбол на FootBoom
Матиматика в ставках на спорт, теория вероятности	(4.3 / 2093 отзывов)	При ставках на спорт на длительной дистанции, из-за маржи, вы можете уйти в минус. Неоднозначные выигрышиигрок, делая ставки типа Экспресс, только

Markov Chain Analysis and Simulation using Python - GitHub Pages

................ 350 8.1 Свойства распределений времен η± ..................... 350 8.2 Распределение времени первого прохождения произвольного уровня х для арифметических блужданий, непрерывных сверху ........................ 353Глава 13. Последовательности зависимых испытаний. ЦепиМаркова ....................................................... 357§1. Счетные цепи Маркова. Определения и примеры. Классификация состояний ................................... 357 1.1 Определения и примеры ................................ 357 1.2 Классификация состояний .............................. 359§2. Необходимые и достаточные условия возвратности состояний. Теорема об однотипности состояний неразложимой цепи, структура цепи в периодическом случае .. 361§3. Теоремы о случайных блужданиях на решетке ................. 365 3.1 Случайное блуждание по целым точкам на прямой ........ 365 3.2 Симметричные случайные блуждания в k, k ≥ 2 ......... 366 3.3 Произвольное симметричное случайное блуждание на прямой ............................................... 367§4. Предельные теоремы для счетных однородных цепей ........... 369 4.1 Эргодические теоремы ................................. 369 4.2 Закон больших чисел и центральная предельная теорема для числа попаданий в заданное состояние ..... 377§5*.Поведение переходных вероятностей для разложимых цепей .... 377§6. Цепи Маркова с произвольным множеством состояний. Эргодичность цепей, имеющих положительный атом ............ 379 6.1 Цепи Маркова с произвольным множеством состояний ..... 379 6.2 Цепи Маркова, имеющие положительный атом ............. 384§7*.Эргодичность харрисовых цепей Маркова ..................... 386 7.1 Эргодическая теорема ................................. 386 7.2 Об условиях (I), (II) ................................ 391§8. Законы больших чисел и центральная предельная теорема для сумм случайных величин, заданных на цепи Маркова ...... 398 8.1 Случайные величины на цепи Маркова ................... 398 8.2 Законы больших чисел ................................. 399 8.3 Центральная предельная теорема ....................... 403Глава 14. Информация и энтропия ............................... 407§1. Определения, свойства информации и энтропии ............... 407§2. Энтропия конечной цепи Маркова. Теорема об асимптотическом поведении информации длинного сообщения, ее приложения ............................................. 411 2.1 Энтропия последовательности испытаний, связанных в стационарную цепь Маркова ............................ 411 2.2 Закон больших чисел для количества информации, содержащейся в сообщении ............................. 412 2.3 Асимптотическое поведение числа наиболее вероятных исходов в последовательности испытаний ............... 413Глава 15. Мартингалы .......................................... 416§1. Определения, простейшие свойства, примеры ................. 416§2. О сохранении свойства быть мартингалом при замене времени на случайное. Тождество Вальда .................... 420§3. Неравенства ............................................... 434 3.1 Неравенства для мартингалов .......................... 434 3.2 Неравенство для числа пересечений полосы ............. 437§4. Теоремы сходимости ........................................ 439§5. Ограниченность моментов стохастических последовательностей ....................................... 443Глава 16. Стационарные (в узком смысле) последовательности ....

Что такое фора в ставках на спорт. Фора (по-английски spread или handicap) это вид ставок, в котором подразумевается разница тех или иных показателей в пользу одного из соперников. Она может Ф(-0.5) в хоккее: отправляемся в Канаду на игру Торонто Анахайм, на Ф2(-0.5)/П2 предлагают поставить с кэфом 5,00. В случае выигрыша Анахайма ваша сумма пари приумножится в пять раз, при