|
|
Predicting the outcomes of tennis matches. How important is the factor of different surfaces?
Sklenička, Jan ; Kurka, Josef (vedoucí práce) ; Palanský, Miroslav (oponent)
Tato práce se zaměřuje na předpovídání výsledků ATP zápasů v tenise s cílem prozkoumat důležitost tenisových povrchů. Pro analýzu bylo definováno devět nových povrchových proměnných na základě dvou různých klastrových method. Tyto proměnné byly začleněny do modelů, které byly následně odhadnuty po- mocí logistické regrese. Takový přístup nám umožňuje robustně sledovat, jak se vliv specializace na konkrétní povrch promítá do pravděpodobnosti vítězství v zápase. Přesnost těchto modelů se pohybovala mezi 63% a 65%, přičemž modely zahrnující vliv specializace na povrch vykazují vyšší přesnost predikcí. Na základě několika hodnotících metrik výsledky potvrzují, že specializace na povrch je při předpovídání tenisových zápasů klíčovou proměnnou. Jsme také schopni určit, že nejpřesnější metrikou pro měření specializace povrchu je rozdíl v normalizované procentuální úspěšnosti na daném povrchu. Analýza navíc ukazuje, že specializace na travnaté kurty je ve srovnání s antukovými nebo tvrdými kurty nejdůležitější. Nakonec definujeme sázkové strategie založené na předpovězených pravděpodobnostech z modelů a jsme schopni dosáhnout kladné návratnosti investic (ROI). Zohlednění vlivu specializace na povrch zvyšuje ROI u nenaivních sázkových strategií. Klasifikace JEL C10, C38, C53, L83 Klíčová slova tenis,...
|
|
|
Srovnání modelů pravděpodobností ve fotbalovém sázení
Kožnar, František ; Večeř, Jan (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Cílem práce je porovnat různé statistické modely pro fotbalové kurzy a předpovědět co nejlépe chování týmu na základě historických výkonů. Jsou zde nejméně dvě možnosti, jak odhadovat pravděpodobnost, a to konkrétně Poissonův model a metoda založená na strojovém učení. Myšlenkou je, že historické výkony týmů jsou dobré pro předpověď násle- dujících zápasů. Můžeme tedy vzít všechny zápasy z celé sezóny Bundesligy (306 zápasů) a využít data pro předpověď pravděpodobností pro další sezónu. Výsledné pravděpodob- nosti by měly být porovnány se skutečnými výsledky a určit nejlepší model. 1
|
|
|
Srovnání modelů pravděpodobností ve fotbalovém sázení
Kožnar, František ; Večeř, Jan (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Cílem práce je porovnat různé statistické modely pro fotbalové kurzy a předpovědět co nejlépe chování týmu na základě historických výkonů týmu. Jsou zde nejméně tři možnosti, jak počítat pravděpodobnost, a to nelineární regrese, Poissonova regrese a metoda založená na strojovém učení. Myšlenkou je, že historické výkony týmů jsou dobré pro předpověď pro následující zápasy. Tedy můžeme vzít všechny zápasy v celé sezóně v Anglické Lize mistrů (380 zápasů) a použít data pro předpověď pravděpodobností pro další sezónu. Výsledné pravděpodobnosti by měli být porovnány se skutečnými výsledky a dle toho určíme nejlepší model.
|
|
|
Predikce sázkových kurzů na základě logistické regrese
JANDA, Pavel
Kurzové sázení v mnoha oblastech lidského života se stává velmi populárním. Tato bakalářská práce se zabývá predikcí sázkových kurzů založených na logistické regresi. Tato práce popisuje obecné informace o sázkových kurzech, historii sázek jak v České republice, tak i v zahraničí, formy sázek, kdo je bookmaker a jak jsou sázkové kurzy vytvářeny. K dispozici jsou 3 sady dat. Konkrétně se jedná o výhodu domácího hřiště, předzápasová tabulka a předchozí vzájemné zápasy. Data jsou zpracovány logistickou regresí za účelem predikce sázkových kurzů. Tři výše zmíněné podmínky jsou zahrnuty do programu STATISTICA, který počítá pravděpodobnost každé varianty na základě logistické regrese. Výsledku z programu STATISTICA jsou následně porovnány s vypsanými kurzy sázkové kanceláře.
|
host ::
RSS.