基于过去的历史着眼于将来的趋势是很多投注者所拥有的能力，他们通过观察过往的大量数据可以发现一些常人很难发觉的秘密。那么利用过往模型进行预测的准确性又有几成？

在本文中我们将会为您解读过往真实存在的模型如何能顺利的应用于体育博彩预测，并通过该理论瞭望一下本赛季的英超冠军归属。

 

在之前我们足球财富的文章中也有提到过模型对于比赛预测的准确性可能还存在着不小的争议，模型似乎并不能总是准确的预测出即将发生的比赛结果，因此似乎我们只能把他作为一种参考。

模型在始终的提醒着我们“预测不是预言”，因为在预测过程中会出现各种各样的数值差异最终导致结果出现偏差。

错误或者不确定性在很多时候都被称为机遇或者运气，预测本身就是一种看运气的行为，有什么当我们希望看到他的发展在朝着我们的期望在进行时却意外发现你的运气在半路走丢。

毕竟你看到的模型可能已经不处于之前判断的范围内了。本文我们将通过模型这一方法加以数据辅佐来向大家呈现一个关于英超冠军归属的模型预测。

模型预测的局限性

菲尔 伯恩鲍姆是一位专注于研究模型的高手，他认为模型预测通常比现实中的预测更加困难。在他的博客中他向我们解释了他为何由此思考。

“自1983年以来每年至少有一支球队在MLB比赛中拿到97场胜利甚至更多个胜场，在很多时候有一些顶尖球队甚至可以拿到100场胜利。相比之下我们看看ESPN曾经在2014年对MLB比赛的预测是怎样说的。

ESPN提到在MLB比赛中最为理想的夺冠记录就是93胜69负这样的一个成绩，难道ESPN真的就不相信冠军球队可以打出更为优秀的成绩吗？

其实不是的，ESPN已经给出了一个他们认为的最好的夺冠场次，这和他们所选用的模型有着密不可分的关系。

他们所给出的赔率其实也只是供你参考的一个基准，必然有些球队可能赢得94场以上的胜利，当然了这应该与市场受注情况有些许关系”。

 

在模型预测中有很大一部分是归结于“运气”，模型可能会很好的起到辅助作用，但是这终究无法帮助你每次都有好运，毕竟在博彩的世界里总是好运与坏运气并存的。

相比于模型预测，在现实中进行判断并投注就会更加令我们接近于现实。在现实世界中总有一些球队在比赛中有着不错的运气，比如ESPN在模型预测时预测的93胜仅仅是从竞技角度进行分析的。

但是要知道的是既然是比赛总会有运气成分，那么在基数93场之上再加上几场幸运的取胜，那么在总计胜场上就会与模型预测有所出入，因此现实中的预测相比于模型预测会多一些方面的考虑。那么有什么方法可以将模型预测与现实预测相结合呢？

真分数理论

在真实存在的运气预测与虚拟的模型预测之间找到一个平衡点看起来会更加帮助我们进行判断，而真分数理论看起来正可以起到这样的角色。这是一个有关于数据计算与测量的理论，该理论并不繁琐。

他虽然不能每次都帮助我们在现实预测与模型预测之间扮演正确角色，但是辅助作用是一定有的。更具体的说他表示结果的方差是两者预测方差的总和，方差是一组数据中可变性的统计量度。

真分数理论是测量中不存在测量误差时的真值或客观值，操作定义就是无数次测量结果的平均值，在实际的测量中，误差是不可避免的，当误差接近于真分数时，我们就说误差较小。通常用T表示真分数。

下表显示了2015/16赛季结束时20支英超联赛球队的实际成绩。

在这个积分榜中我们可以很清楚的看到莱斯特城以较大的优势拿到了乱世英超时代的冠军，实力是一方面，但是不可否认的是运气在他们的夺冠之路上扮演着重要的角色。

传统的强队在上赛季的表现都差强人意，相比于更加博彩公司的预期更是有着天壤之别。同样垫底降级的阿斯顿维拉同样令人感到意外，他们的胜场很少，很多时候也是因为运气没有站在他们一边所导致的。

那么好运与坏运究竟在这个积分榜中扮演着什么样的角色呢？是举足轻重还是轻如鸿毛？

运气对比赛走势的影响

也许判断运气对比赛作用最为简单的方法就是假设所有的球队都处在相同的实力水平上，也就是说在每一场比赛中不论是主队还是客队都拥有相同的取胜几率，当然平局也是。

数据显示在92年英超元年之后有46%的主队都取得了最终的胜利，而客队取胜与双方战平的概率均为27%。

如果每支球队都是按照这个概率来直接计算最后的积分情况他们将会取得大概52分，当然这个比例是不考虑运气所扮演的成分的，毕竟不是每一场比赛都会有运气进球出现。同样我们掷十次硬币也不太可能出现五次正面五次反面。

我们再采用蒙特卡洛模拟法进行一下模拟，我们虽然无法很好的判断运气在每场比赛中出现的情况，但我们会通过一定数量的模拟尽量使得该模拟接近现实情况。

在总计1000次模拟中我们发现方差为7.8，这意味着在总计20支球队里面有2/3数量的球队在最后的积分为44分到60分之间。

真分数理论的辅助作用有几何？

根据真分数理论，技能的方差应该等于我们在积分榜上观察到的方差减去运气的方差。

我们可以很容易地从上面的2015/16英超联赛积分榜中计算出观察到的方差。在标准偏差等于15.4分的情况下，方差大约为238。

我们现在还可以计算由于运气造成的方差：7.8的平方大约等于61，因此，由技能引起的方差应当为大约177，标准偏差大约为13.3分。

谁有望赢得本赛季的英超冠军？

从真分数理论中我们可以发现新赛季的英超联赛依然是强队唱主旋律，莱斯特城的运气恐怕在上赛季就早已用尽。

在新赛季的比赛中我们当然不能忽视运气带来的影响，但是在考虑运气的同时我们更多的考虑到了球队的整体实力情况。最终的英超冠军所得到的分数应该会略高于我所作出的预测，毕竟运气成分以及庄家的操作情况都是我无法预知的。

 

上表就使我们依照模型理论加上综合实力评比所做出的的冠军预测。维拉、诺维奇以及纽卡斯尔当然没有出现在新赛季的英超联赛中，因为我们所运用的数据基数是来自于15/16赛季的英超联赛。

该预测通过与最终结果的对比应该会发现该预测的分数都相当保守，尤其是对于争冠球队分数的预测。这不仅仅是证明了当今英超竞争的激烈化，更加是因为我们的预测终究只是建立在数字的基础之上的。

事实上标准差与最终可能出现的结果约为13分，方差为170，非常接近于由真实分数理论预测的数字。据统计，在2013/14年英超联赛中与本赛季的模型预测的有些许类似。

虽然在那个赛季的平均模型标准偏差为15分，但实际的结果和表中的标准偏差为19分，有些许出入但是并不大。

模型的局限性

考虑到所有竞技类比赛都存在的运气层面，因此所有的模型预测自然都有其自身的局限性，这一点我们必须接受，毕竟模型没有完美存在的。

鉴于与实际情况存在的些许出入，模型预测似乎总是在积分上面较少，但是这不应该称作一个问题，毕竟运气这种东西谁也说不准，更加说不准的是庄家对于一场比赛走势的看法，但是庄家也不可能预测出那只球队会是最幸运的一个，这是不可能的。

如果他们真的有这样的能力，他们早就应该看好上赛季莱斯特城的意外捧杯，然而庄家也是人，人无完人。