Fedorok, on 26 December 2016 - 19:43, сказал:
Ещё раз вас спрошу, берём к примеру кэф 1,5 на футбол, на П1....чем он отличается от кэфа 1,5 например, выставленного 1-ого сентября на некую команду и выставленного на 26 октября на другую команду в одном чемпионате, и чем он отличается от кэфа 1,5, выставленного на третью команду в 3-ей лиге Гондураса на третью команду, при том, что частота захода этого кэфа в общем и целом соответствует своей вероятности в любом случае, шо в гондурасе, шо в конго?
Кефф 1.5 соответствует некому набору событий в котором если можно различить пары (каким-то критерием) то может оказаться что если два множества создали примерно равных по объёму то там частоты уже не 1/1.5. Вы пытаетесь кефф приписать каждой игре и постулируете (без доказательства) что вот можно считать что игра А-Б с кефом 1.5 это тоже самое что игра С-Д с кефом 1.5 но если эти пары у нас в разных кучах которые получились когда мы какой-то признак добавили к самому кефу то там будут другие ведь частоты захода пусть допустим одна частота больше чем 1/1.5 ну тогда ж понятно что вот эту кучу и надо пытаться пробивать
ну а как вы поймёте это если кучи не создадите...но так как у нас нет игр из будущего то остаётся только создавать эти кучи на ретро данных.
А то что кеффф в одной лиге это тоже самое что в другой это вообще не так... возьмите АПЛ сезон 2010г или ещё там какой-то например и итальяшек
потом возьмите кефф П1 в диапазон 1.95--2.05 да посмотрите что там будет, но так как игр мало получится то естественно эту цифру нельзя в полной мере употребить для умозаключений так как там всегда присутствует дисперсия и число заходов может колебаться...вот для этого и пытаются создать большие выборки чтоб там более точно получить суждение о частоте захода событий. Потом по поводу оценок 1/р которые суть кефф ну вот как можно проверить кефф конторы---можно выделить узкую полосу около кефа и посмотреть на достаточном объёме экспериментальную частоту. Так я же тут пояснял что я могу спокойно сделать модель которая будет иметь точность не хуже конторы на таком же примерно объёме если вот я свой кефф буду брать но тогда кефы конторы некоторые они вообще будут выходить за полосу которую я своей моделью сделаю ну вот я сделаю 1.47--1.53 и будет у меня средняя около 1.5 так вот у конторы средняя тоже ведь может оказаться 1.5 но тока там кефы будут типа так 1.33 и 1.65 ну вот средний будет 1.5 правильно ну и в кучу навалите кефоф 1.35 и 1.65 по 1000 штук и посмотрите какая частота будет ну вот и будет она около (1/1.35+1/1.65)/2 а кефф будет 2*1.35*1.65/(1.35+1.65)=1.485 теперь представьте что контора особо не парится а даёт вот этот кефф 1.485 на все матчи которые мы в кучу свалили--с кефами 1.35 и 1.65 ...так если вы не различаете кефы то разумеется вы видите в линии 1.485 и думаете что все матчи с таким кефом вот они и есть мля 1.485.....а теперь представьте что например 1.35 это синие трусы а 1.65--красные (вместо трусов можно другой критерий брать) так вот иной критерий (модель допустим игрока которую используем для принятия решений) будет делить кучу возможно так---
300 кефоф с реальной 1.35+ 700 кефоф с 1.65 скажет что это какой-то кефф он даже не равен вот этому может быть---частота у нас в куче будет (300/1.35+700/1.65)/(300+700) а кефф ей соответствующий около 1.547 так вот если мы станем брать эту кучу по кефу 1.485 то мы просрём....
у нас модель если покажет на эту вот кучу кефф 1.5 то мы отвергнем 1.485 понимаете...Вы ещё посидите подумайте над этим вот--как наши решения и критерии дербанят кучи контор которые допустим по полосам можно выделить БК но можнои наоборот---как кефы конторы как разделяющая линия или плоскость дербанит полосу наших оценок...сама процедура принятия решения--это и есть способ деления понимаете...у нас вообще могут не два множества быть а много...и я для простоты взял 300 и 700 там может быть как угодно.... Разбирайтесььь--это интересно и будет больше понимания что кефф это тока цифера которая на матче ни чего не показывает а показывает на куче.