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| Data |
Jogo |
Resultado |
| 8 de fevereiro de 2024 |
Guarani-VT x Villa Real |
2-0 Guarani-VT |
| 18 de março de 2024 |
Goiás x Flamengo |
Por determinar (a ser disputado) |
| Data desconhecida |
Araguari x Monte Carmelo |
3-2 Araguari. |
Como utilizar o programa de afiliados da Greenbets
Para se tornar um afiliado, simplesmente visite o site da Greenbets e procure por "Programa de Afiliados". Você receberá as melhores comissões e benefícios do mercado, com a possibilidade de fazer um saque por dia. Atente-se a política da plataforma, que permite apenas um saque a cada 24 horas, independentemente do valor solicitado. Em raras vezes, surgiram reportagens de usuários que relataram dificuldades para sacar seu dinheiro.
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Developing a basic poisson distribution model
Step One - Gathering Data
You'll need base
numbers for each team in the league that ❤️ reflect their attacking and defensive
strength. The nice thing about basic poisson distribution is you can it by hand,
spreadsheet ❤️ or just in a table on Word. The choice is yours. But you will need to
update the numbers each ❤️ week, so knowledge of a spreadsheet would make the process
easier and more efficient.
Your base numbers will be the numbers ❤️ of goals every team
has scored and conceded during your sample size. It may be 20, 30, 50 games, or ❤️ just
the season so far. Sample size is important but it depends on your personal opinion and
time constraints.
Step Two ❤️ - Starting Your Model
Here's what we do with our base
numbers. We know how many goals each team has scored ❤️ and conceded so far this season.
Make sure you also have the breakdown of goals scored at home and goals ❤️ scored away.
We
want to work out the average number of goals scored at home and away. So, take the
total ❤️ number of goals scored home/away and divide each by the number of goals played.
Let's use the Football League as ❤️ an example, where 46 games are played.
The team in
focus scored 49 goals at home and 36 away. Below are ❤️ the example equations of what we
must do with each team's goal output to find their home and away average.
Goals ❤️ scored
at home (49) / Games played at home (23) = Average Home Goals (2.13)
Goals scored away
(36) / Games ❤️ played away (23) = Average away goals (1.56)
Step Three - Expanding Your
Dataset
Our team averaged 2.13 goals per game at ❤️ home and 1.56 goals per game away from
home. Offensively, we'd say that's a pretty good output. But that's not ❤️ of much use if
we fail to recognise they could be conceding a lot or keeping clean sheets regularly.
We ❤️ also need to know their defensive capabilities.
The same theory applies with
identifying defensive averages. We want to know how many ❤️ goals a team has allowed home
or away. Our team has allowed 23 goals at home and just 17 away ❤️ from home.
Goals
allowed at home (23) / Games played at home (23) = Average Home Goals (1.00)
Goals
allowed away (17) ❤️ / Games played away (23) = Average away goals (0.73)
Step Four -
Including Averages
Before you move on to calculating the ❤️ expected goals output or
looking at individual games, it's a good idea to understand where each team ranks in
relation ❤️ to league averages. League averages can be found by adding averages of each
team together and dividing by the number ❤️ of teams in the league. That will be your
focal point with teams ranking either above or below the league ❤️ average.
Step Five -
Maths and Formulas
Now we've come as far as predicting a goals output for two teams in
a ❤️ game. Our example team, Team A, are hosting Team B. We need to know how Team A
perform at home ❤️ and how Team B perform away from home.
To work out the attacking
strength of a team, we start with our ❤️ average goals at home. Team A scored an average
of 2.13 goals per game at home. We then divide this ❤️ number by the average number of
goals scored by all home teams that season (remember the focal point we mentioned?)
❤️ Let's say the average is 1.55.
Team A's Goals per home game (2.13) / League average
home goals (1.55) = 1.37
Team ❤️ A's attacking strength is 1.37
We also want to know how
strong Team B is defensively. We will be using example ❤️ numbers here for Team B, but
we've already demonstrated above how to determine a team's goals output or goals
against ❤️ ratio for home and away games above.
Our Team B has averaged 1.10 goals away
from home, whilst the league average ❤️ is 1.61.
Team B's Goals against per away game
(1.10) / Average away goals allowed (1.61) = 0.68
Team B's defensive strength ❤️ is
0.68
You might expect you'd need a higher number to reflect strength, but you'll see in
the next sum why ❤️ that 0.68 number is very useful to identifying their defensive
strength. The following formula allows you to calculate the home ❤️ team, Team A, expected
goal output for this game.
Team A attack strength (Home) x Team B defence strength
(Away) x ❤️ Home goals average
1.37 x 0.68 x 1.55 = 1.44
The home side are expected to
score 1.44 goals on average.
We would ❤️ then apply the same process to the away side to
determine their attacking strength. Using the same method as above, ❤️ we discover that
the away side, Team B, have averaged 0.98 goals per away game. We also work out the
❤️ home side's defensive strength is 0.75. The league average of away goals is 1.18.
0.98
x 0.75 x 1.18 = 0.86
The ❤️ away side are expected to score 0.86 goals on average.
The
predicted outcome we have is Team A 1.44, Team B ❤️ 0.86. That shows us that Team A are
almost nailed on to score a goal in nearly every game, Team ❤️ B could fail to score
often, and there is a predicted 0.58 goals between the team.
One of the issues with
❤️ some of the data the method puts out is that it is nothing more than averages. Averages
aren't necessarily what ❤️ will occur every game, as several lopsided scores could balance
out several low scoring games. So how do we deal ❤️ with that?
Step Six - Correct Score
Probabilities
You can use the data you get to predict the likelihood of the most
❤️ probable correct scores. You can do this yourself, but it's already a long enough
process. Using a simple online calculator ❤️ will give you the probability for each
correct score.
The data you need to input is the number of outcomes you ❤️ are considering
(let's say we are working up to four goals) and the expected event occurrences, which
is the team's ❤️ attacking strength.
Goals 0 1 2 3 4 Team A 23.69% 34.81% 23.84% 10.88%
3.70% Team B 42.31% 36.39% 15.64% 4.48% ❤️ 0.009%
Each number is a separate value, so by
taking the most probable goal output for each teams, you can pick ❤️ out the two standout
most likely scores as...
Team A 1 (34.81%) - Team B 0 (42.31%)
Team A 1 (34.81%) - ❤️ Team
B 1 (36.39%)
Step Seven - Find the exact probability
That highlights the most likely
correct scores, but it fails to ❤️ show you the exact probability of them. By multiplying
the two percentages together (expressed as decimals) you can find the ❤️ exact probability
if that correct score.
For 1-0, it's 34.81% vs 42.31%. As a decimal sum, that's 0.3481
x 0.4231 = ❤️ 0.1472. You convert any decimal to a percentage simply by shifting the
decimal point two places to the right, so ❤️ 0.1472 is 14.72%. The same method is used to
determine the likelihood of a 1-1 draw, which is 12.66%.
I refer to all the days as "Bonus Days." Now that I am in my golden years I refer to them as "Double Bonus Days!"
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