Анализ статистики баскетбольных матчей по четвертям.

Создано: 29 декабря 2024 г. 15:53 | Обновлено: 29 декабря 2024 г. 15:55

В современном баскетбольном беттинге крайне важно уметь грамотно анализировать статистические данные. Сегодня я детально разберу, как эффективно использовать раздел "Статистика по четвертям" для составления точных прогнозов.

Данный инструмент аналитики предоставляет развернутую информацию о выступлениях команд в разрезе каждой четверти матча. В статистический набор входят:

• Результаты команд по четвертям в последних играх

• Процентное соотношение набранных очков в каждой четверти

• Средние показатели результативности команд

• Статистика против конкретных соперников 

• Разница в счете при победах/поражениях в отдельных четвертях

Такой комплексный анализ позволяет выявить закономерности в игре команд, определить их сильные и слабые четверти, что критически важно для составления прогнозов.

Для наглядной демонстрации рассмотрим матч Единой Лиги ВТБ между командами "Нижний Новгород" и "Автодор". В нашем анализе используем статистику последних 5 матчей каждой команды, обращая особое внимание на показатели по четвертям и половинам игры:

-2-3

-4

-5-6

-7

Основные статистические индикаторы можно разделить на три базовых компонента:

1️⃣ Средняя результативность

  • Подсчёт среднего количества очков команды
  • Анализ результативности соперников
  • Оценка общей эффективности атаки и защиты

2️⃣ Распределение очков по четвертям

Пример статистики "Нижнего Новгорода" (от общего количества 70.4 очков):

• Первая четверть: 15.8 очков (22.44%)

• Вторая четверть: 18.2 очков (25.85%)

• Третья четверть: 20.0 очков (28.41%)

• Четвертая четверть: 16.4 очков (23.3%)

3️⃣ Анализ разницы очков при победах и поражениях на примере статистики "Автодора":

Команда одержала три победы в стартовых отрезках, набрав суммарно 70 очков (27, 15 и 28), тогда как их оппоненты записали в актив лишь 49 очков (18, 10 и 21). Средняя разница при победных четвертях составила +7 баллов. В единственной проигранной четверти команда уступила с разницей в 2 очка. Стоит отметить, что одна первая четверть завершилась вничью, и эти данные не включены в расчеты.

Что касается остальных игровых отрезков, статистика "Автодора" выглядит следующим образом:

Во второй четверти команда при победах имеет среднюю разницу +8,5 очков, а при поражениях -15. В третьей четверти показатели составляют +8 при победах и -3,3 при поражениях. Заключительная четверть характеризуется разницей +8 очков в выигранных отрезках и -10,67 в проигранных.

Эти данные позволяют:

  • Выявить сильнейшие игровые отрезки
  • Определить стабильность команды
  • Оценить способность к камбэкам
  • Спрогнозировать вероятный сценарий матча

Такой анализ особенно полезен для составления прогнозов на отдельные четверти и матч в целом.

Как применить эти статистические данные на практике? Существует множество подходов, и у каждого аналитика может быть свой уникальный метод использования этих показателей.

Классический пример применения: Представим ситуацию, когда явный фаворит матча демонстрирует среднюю разницу +10 очков при победе в определенной четверти или половине, а букмекеры предлагают фору -5.5. В этом случае мы видим определенный запас в 4.5 очка, что может стать основанием для рассмотрения ставки.

Другой распространенный подход: Когда команда А регулярно выигрывает конкретную четверть с существенным преимуществом, а команда Б систематически проигрывает те же четверти с большой разницей, при этом букмекеры предлагают равные коэффициенты - это может указывать на потенциальную возможность для ставки на победу команды А.

Мой собственный метод "баланса": Я использую особый подход - вычисляю "баланс" путем вычитания модулей показателя разницы очков при победе из разницы при поражении. Для "Автодора" это выглядит так:

• Первая четверть: (7-2) = +5

• Вторая четверть: (8.5-15) = -6.5

• Третья четверть: +4.7

• Четвертая четверть: -2.67

Анализируя эти показатели, мы видим, что наибольший отрицательный "баланс" приходится на вторую четверть, что может указывать на существенное преимущество соперника именно в этом отрезке. При этом максимальный положительный "баланс" наблюдается в первой четверти.

Применительно к матчу "Нижний Новгород" - "Автодор" исходя из разницы модулей:

"Нижний Новгород":

• Слабая результативность в начале (низкий процент очков в первой четверти)

• Значительное улучшение во второй четверти

• Пик эффективности в третьей четверти

• Стабильное завершение матчей

"Автодор":

• Высокая результативность в первой четверти

• Заметное снижение эффективности в последующих четвертях

• Относительно стабильные показатели в третьей и четвертой четвертях

Такой анализ помогает определить наиболее перспективные четверти для каждой команды и потенциальные возможности для ставок, этот показатель я добавил к статистике.

Важное обновление: теперь анализ дополнен системой рекомендаций!

На основе собранных статистических данных и детального анализа система теперь автоматически формирует рекомендации к ставкам, с указанием вероятностей прохода: 

• На победы в четвертях/половинах, с указанием примерного лидерства по очкам

• На общие тоталы по четвертям/половинам

• На ИТБ/ИТМ по четвертям и половинам

Это позволяет более точно определять перспективные варианты для ставок и минимизировать риски.

В заключении могу с уверенностью заявить о том, что представленный анализ показателей по четвертям открывает широкие возможности для глубокого понимания игры команд. С его помощью можно выявлять характерные особенности выступлений в разных отрезках матча, определять сильные и слабые стороны коллективов. В некоторых случаях такой анализ даже позволяет предугадать общее развитие событий в матче, что делает его эффективным инструментом для прогнозирования.

Однако важно помнить, что итоговый результат всегда зависит от множества переменных - актуальных составов, уровня мотивации команд и других факторов, которые не всегда поддаются точному прогнозированию.

Если вам понравился этот материал, буду признателен за оценку и критику. Просьба подписываться на каналы в ТГ и Дзене- впереди еще много подобных аналитических разборов. Спасибо, что уделили время!

Назад к списку статей