ピタゴラス勝率による勝敗判定は微妙だ。
まず計算が間違っていたことをお詫びします。
ホームとアウエイで別々に計算するところを、ナニを間違ったのか ”おかしなこと” になっていました。正しくは以下となります。
別にホームアウエイあわせて ”100%にならなくてもいい” のでした。そういうものなんですね。別々に勝率を出すだけであって、総合的に数値をみる、出すシステムではありません。
結果はオールシングル予想で 8枠 の正解でした。
なんか微妙なところです。めっちゃ悪いかといえば、そうでもない。良いか?といえばそうでもない。まあ平凡じゃないかな。
ドローに関しては一部おもしろいかも?
鹿島ーF東京、それから 京都ー北九州 はともに引き分けでした。この2試合に関してはそれぞれの勝率、数値が比較的近いです。こういう場合ではドローの可能性が高いことを示唆しているのかもしれませんね。
横浜C-福岡 は僅差ですが 決着はついているので信頼度についてはやっぱり ”?” かな。ピタゴラス確率システムでは引き分けははっきり示されないので、他の予想手法も取り入れて考えないと実用的ではないです。
課題は得失点の過去データ量だと思うが、さて?
この ”得失点の過去データ量” というのは計算に使うデータをどの範囲に限定するか?という問題です。今回のケースでは今季全てのリーグ戦得失点状況から計算しています。
ご存知のようにサッカーはシーズン中、かなり浮き沈みがあります。主要戦力の怪我、それから移籍、監督交代による戦術変化、それにともなう選手起用法などなど、いろいろ変化します。
いろいろ区切り(何節から何節までとか)を考えて計算させると結果はずいぶん変わってくると思いますね。フツーに考えれば直近のデータを重視したほうが良い予想ができる可能性は高いと思います。比較検討を試してみる価値はあるかもしれない。
結論
ピタゴラス確率による勝敗判定は微妙だが、やり方を工夫して予測精度を向上させる余地はある。
(あいまいな表現ですまない)
興味があればチャレンジしてみてください。なにか良い発見があれば教えて欲しいけど、教えてくれなくてもいいです。
おわり。
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