Im letzten Blogpost habe ich die Maßzahl OTV-S erschaffen, um zu messen, wie stark die Ergebnisse der beteiligten Teams dem Zufall zuzuschreiben sind. Dabei verwende ich gewichtete Torschüsse, und vergleiche dies mit dem tatsächlichen Ergebnis.
So sieht der Stand nach dem 2. Spieltag aus – die Werte sind als Durchschnitt über alle Spiele hinweg berechnet:
Im letzten Blogpost habe ich die Wett-Tabelle und den OTV+1-Index auf Basis der Qualifikation errechnet. Vor der EM hat das Sinn ergeben. Das Hauptaugenmerk dieser Zufallsindikatoren liegt allerdings nicht darauf, rein akademisch die Teams zu ermitteln, die Glück oder Pech hatten; das Ziel besteht darin, solche Teams zu identifizieren, die von der Wettöffentlichkeit wahrscheinlich über- bzw. unterbewertet werden.
Aus diesem Grund ist es nach dem ersten Spieltag der EM nicht weiter sinnvoll, für einen zufallsbasierten Ansatz Daten zu berücksichtigen, die für die Allgemeinheit (vermutlich) keine Rolle mehr spielen. Es bleiben also mit dem Beginn des 2. Spieltags nur noch die Spieldaten der EM selber. Die Probleme mit OTV+1
Morgen beginnt die EM 2016, und aus diesem Anlass habe ich die Wett-Tabelle der teilnehmenden Teams berechnet (nach dem Vorbild der Wett-Tabelle der Bundesliga), sowie die optimale Torverteilung OTV+1. Eine detaillierte Beschreibung der Erstellung der Tabellen findest du in den verlinkten Blogposts.
Bevor ich weiter über Zufallsindikatoren wie OTV+1 oder die Wett-Tabelle schreibe, möchte ich nach einigen Nachfragen per eMail zuerst darauf eingehen, warum Zufallsindikatoren so wertvoll sind: aufgrund der Regression zur Mitte.
|
Autor
Mein Name ist Joachim Marnitz und ich bin seit über einem Jahrzehnt Wettprofi. |
Crimson Corporation | Richtig Wetten. |