исходы. Например, если на ничью ставят мало, они могут увеличить коэффициент с 3.50 до 4.00, чтобы привлечь больше ставок.
Шаг 3. Примеры применения
Пример 1. Матч с высокой популярностью: важный матч, например, финал чемпионата, привлекает много ставок. Если большинство игроков ставит на одну команду, букмекеры могут изменить коэффициенты, чтобы защитить себя от больших выплат, если эта команда выиграет.
Пример 2. Если небольшая группа игроков начинает делать ставки на аутсайдера, и это вызывает интерес у других, букмекеры могут скорректировать, повысить коэффициенты на этот исход, чтобы привлечь больше ставок и сбалансировать общий объем.
Используя эффект «мудрости толпы», букмекеры могут более точно оценивать вероятности исходов матчей, основываясь на коллективном мнении игроков. Это помогает им устанавливать более сбалансированные коэффициенты и минимизировать риски, обеспечивая свою прибыль.
Эффект «мудрости толпы» с математической и статистической точки зрения.
Эффект «мудрости толпы» (Wisdom of Crowds) – это феномен, при котором среднее мнение или оценка группы людей оказывается точнее, чем мнение большинства отдельных участников, включая даже экспертов. Это явление основано на статистических принципах, таких как закон больших чисел и компенсация ошибок.
Основные элементы «мудрости толпы»
Независимость мнений. Участники должны формировать свои ответы независимо друг от друга. Если они будут подвержены влиянию группы или лидеров, точность результата снизится.
Диверсификация. Группа должна состоять из людей с разным опытом, знаниями и точками зрения. Разнообразие помогает компенсировать индивидуальные ошибки.
Децентрализация. Участники должны опираться на собственные локальные знания или опыт, а не следовать заранее установленным правилам.
Агрегация. Для получения общего результата индивидуальные ответы должны быть правильно объединены (например, с помощью среднего арифметического).
Использование эффекта «мудрости толпы» для вероятности победы команды A
Эффект «мудрости толпы» предполагает, что объединение независимых прогнозов нескольких источников может дать более точный результат, чем прогноз каждого источника по отдельности.
Рассмотрим это на примере.
Предположим, у нас есть три букмекерские конторы, которые на один и тот же матч прогнозируют вероятности: 65%, 61%, и 63%, на победу некоторой команды А.
Среднее арифметическое вероятностей
Простой подход – взять среднее арифметическое всех прогнозов:
P (A) = (65% +61% +63%) / 3 = (65 +61 +63) / 3 = 63%.
Согласно этому методу, вероятность победы команды A составляет 63%.
2. Взвешенное среднее
Если вы в течении некоторого времени записывали, что прогнозировали эти три букмекера, то можно посчитать их надёжность по результатам