Прогнозы на футбол на сегодня и на завтра бесплатно от Scores24.live

Прогнозы на футбол на сегодня и на завтра бесплатно от Scores24.live

МатчиПрогнозыТрендыЛиги

• Футбол

• Матчи

• Прогнозы

• Тренды

• Лиги

Мои матчи

Нажмите напротив матча, чтобы начать получать уведомления и следить за матчем

ГлавнаяПрогнозыФутбол

Лучшие

Футбол

Баскетбол

Теннис

Хоккей

Волейбол

Гандбол

Бейсбол

Американский футбол

Регби

ММА

Футзал

Снукер

CS:GO

Все (1367)Сегодня (320)Завтра (1000)

Англия

Премьер-лига(9 матчей)

11 мар15:00

Прогноз на

:

Лестер Сити

Челси

Читать прогноз

84%

11 мар15:00

Прогноз на

:

Лидс Юнайтед

Брайтон

Читать прогноз

86%

11 мар15:00

Прогноз на

:

Эвертон

Брентфорд

Читать прогноз

81%

11 мар15:00

Прогноз на

:

Тоттенхэм

Ноттингем Форест

Читать прогноз

82%

11 мар17:30

Прогноз на

:

Кристал Пэлас

Манчестер Сити

Читать прогноз

102

12 мар14:00

Прогноз на

:

Фулхэм

Арсенал

Читать прогноз

1. 82

Германия

Бундеслига(8 матчей)

11 мар14:30

Прогноз на

:

Герта

Майнц 05

Читать прогноз

87%

11 мар14:30

Прогноз на

:

Лейпциг

Боруссия Менхенгладбах

Читать прогноз

84%

11 мар14:30

Прогноз на

:

Айнтрахт Франкфурт

Штутгарт

Читать прогноз

89%

11 мар14:30

Прогноз на

:

Бавария Мюнхен

Аугсбург

Читать прогноз

108

11 мар17:30

Прогноз на

:

Шальке 04

Боруссия Дортмунд

Читать прогноз

112

12 мар14:30

Прогноз на

:

Фрайбург

Хоффенхайм

Читать прогноз

10

Испания

Ла Лига(7 матчей)

11 мар15:15

Прогноз на

:

Эльче

Вальядолид

Читать прогноз

37

11 мар17:30

Прогноз на

:

Сельта

Райо Вальекано

Читать прогноз

16

11 мар20:00

Прогноз на

:

Валенсия

Осасуна

Читать прогноз

29

12 мар13:00

Прогноз на

:

Мальорка

Реал Сосьедад

Читать прогноз

2. 27

12 мар15:15

Прогноз на

:

Севилья

Альмерия

Читать прогноз

1.94

12 мар17:30

Прогноз на

:

Вильярреал

Бетис

Читать прогноз

1.97

Италия

Серия А(7 матчей)

11 мар17:00

Прогноз на

:

Наполи

Аталанта

Читать прогноз

88%

11 мар19:45

Прогноз на

:

Болонья

Лацио

Читать прогноз

48

12 мар11:30

Прогноз на

:

Лечче

Торино

Читать прогноз

2. 13

12 мар14:00

Прогноз на

:

Кремонезе

Фиорентина

Читать прогноз

1.89

12 мар14:00

Прогноз на

:

Верона

Монца

Читать прогноз

2.12

12 мар17:00

Прогноз на

:

Рома

Сассуоло

Читать прогноз

2.07

Нидерланды

Эредивизи(8 матчей)

11 мар15:30

Прогноз на

:

Эммен

Эксельсиор

Читать прогноз

1.73

11 мар17:45

Прогноз на

:

Фортуна

Твенте

Читать прогноз

1. 9

11 мар19:00

Прогноз на

:

АЗ

Гронинген

Читать прогноз

30

11 мар20:00

Прогноз на

:

Спарта

Витесс

Читать прогноз

1.91

12 мар11:15

Прогноз на

:

НЕК Неймеген

Утрехт

Читать прогноз

1.85

12 мар13:30

Прогноз на

:

Херенвен

Аякс

Читать прогноз

1.72

Португалия

Примейра-лига(7 матчей)

11 мар15:30

Прогноз на

:

Пасуш

Санта Клара

Читать прогноз

2. 03

11 мар15:30

Прогноз на

:

Шавеш

Портимоненсе

Читать прогноз

2.06

11 мар18:00

Прогноз на

:

Витория Гимарайнш

Арука

Читать прогноз

1.64

11 мар20:30

Прогноз на

:

Визела

Брага

Читать прогноз

2.02

12 мар15:30

Прогноз на

:

Риу Аве

Жил Висенте

Читать прогноз

1.52

12 мар18:00

Прогноз на

:

Маритиму

Бенфика

Читать прогноз

1.75

Россия

Премьер-лига(4 матча)

11 мар16:00

Прогноз на

:

Краснодар

Динамо

Читать прогноз

16

12 мар11:00

Прогноз на

:

Зенит

Химки

Читать прогноз

1. 76

12 мар13:30

Прогноз на

:

ЦСКА

Крылья Советов

Читать прогноз

1.82

12 мар16:30

Прогноз на

:

Ростов

Нижний Новгород

Читать прогноз

1.87

Франция

Лига 1(9 матчей)

11 мар16:00

Прогноз на

:

Осер

Ренн

Читать прогноз

47

11 мар20:00

Прогноз на

:

Брест

ПСЖ

Читать прогноз

91%

12 мар12:00

Прогноз на

:

Клермон

Ланс

Читать прогноз

1. 63

12 мар14:00

Прогноз на

:

Анже

Тулуза

Читать прогноз

2

12 мар14:00

Прогноз на

:

Аяччо

Монпелье

Читать прогноз

1.96

12 мар14:00

Прогноз на

:

Лорьян

Труа

Читать прогноз

2.08

Мы используем файлы cookie. Вы соглашаетесь с Пользовательским соглашением, продолжая пользоваться сайтом.

Математические прогнозы на футбол | xGscore

Забирайте #ЭкспрессДня
в нашем Telegram канале

t.me/xgscore

xGscore — это современная платформа для анализа футбольных матчей. Наш сервис предоставляет точные математические прогнозы на футбол, основанные на десятках статистических данных, включая показатели xG.

Футбол состоит из чисел: счет, время, статистика, скорость, трансферная стоимость, коэффициент, прибыль. Каждому, кто хочет понимать футбол, а тем более зарабатывать на нем, просто необходимо хорошо дружить с числами. Миссия xGscore — предоставлять эти числа в удобном формате, чтобы вы могли использовать их в ставках.

Ежедневно наша команда публикует прогнозы на топовые европейские чемпионаты, а также Лигу Чемпионов и Лигу Европы. Для каждой игры нашим пользователям доступны:

• Сравнение статистики команд
• Рейтинг команды
• Оценка текущей формы
• Продвинутая статистика xG
• Результаты и оценки последних матчей
• Состояние атаки и защиты
• Прогноз на ожидаемый счет
• Собственные вероятности и коэффициенты событий
• Коэффициенты букмекеров
• Выгодные прогнозы от профессионалов
• Ставки по трендам или сериям

Существует мнение, что успех в ставках, зависит только от удачи. Но это не так. Букмекеры зарабатывают миллионы не потому, что они удачливее, чем игрок, а благодаря точным вычислениям и математике. Конторы получают прибыль не во время проигрыша беттора, а в сам момент заключения пари. Это им удается сделать благодаря небольшой манипуляции с коэффициентами. Букмекерские линии изначально занижены на 3-5%, это значение в мире ставок называется маржой. Чем маржа больше, тем меньше прибыли получит игрок сделав ставку.

Таким образом, чтобы обыграть букмекера, нужно также строить прогнозы на основе математики и полагаться на удачу лишь в крайних случаях.

Первое, что необходимо сделать — это найти максимальный коэффициент, чтобы минимизировать влияние маржи на наш банк. В этом может помочь калькулятор маржи. Профессионалы, обычно, не ставят на исход, если маржа превышает 3%.

Второе и самое главное — находить футбольные события, вероятность на проход которых больше вероятности, даваемой букмекером. Если игроку удастся прогнозировать лучше хотя б на 5-7% это будет прекрасным показателем. Особенно при большом количестве ставок на длинной дистанции, так как процент выигрыша в это случае будет расти в геометрической прогрессии.

Раньше считалось практически невозможным обыграть контору. Но с наступлением века компьютерных технологий и неограниченным доступом к статистическим данным эта ситуация изменилась. Теперь, чтобы найти выгодную ставку, не нужно тратить часы для поиска и анализа информации. Достаточно написать программное обеспечение с универсальным алгоритмом вычисления прогноза и использовать его на массиве игр.

Именно этим и занимаются наши разработчики и эксперты. Мы — футбольные фанаты с образованием компьютерных инженеров, которые зарабатывают на любимой игре, занимаясь любимым делом. И хотим делиться нашим опытом и результатом с другими. Далее расскажем подробнее как математика и программирование помогают нам в составлении прогнозов.

Также рекомендуем к прочтению авторскую статью от том, как анализировать футбольные матчи. В ней мы подробно рассказываем об устройстве системы прогнозирования xGscore на примере разбора реального матча.

Прогнозы на счет матча

Первоочередной задачей при создании наших прогнозов — вычисление ожидаемого счета матча, что и отражается в названии сайта xGscore (Expected goals score).

Система вычислений работает на алгоритмах нейронной сети. С каждым новым прогнозом модель обучается, применяет всё большее количество исходных данных, анализирует результаты предыдущих ставок и улучшает параметры расчетов.

Чтобы спрогнозировать счет матча, нужно вычислить, сколько каждая из команд забьет и пропустит. Самый простой способ сделать это — посчитать среднее арифметическое забитых и пропущенных голов за сезон. Но такой подход будет иметь очень большую погрешность. Каждый соперник индивидуален, и каждая сыгранная игра зависит от множества различных факторов, которые нельзя просто взять и уравнять. Очевидно что, в игре против топ клубов большее внимание нужно уделять встречам против похожих соперников с верхней части таблицы.

Модель прогнозирования xGscore индивидуально определяет вес каждого прошедшего матча для расчета ожидаемых голов. Вот основные факторы, которые учитывает наш алгоритм:

• Голы и ожидаемые голы (xG)
• Дата и время
• Место встречи (Дома или на выезде)
• Сила соперника
• Уровень турнира

Далее, показатели всех матчей суммируются и формируют забитые и пропущенные голы отдельно для хозяев и гостей. Объединив показатели обеих команд, мы и получим ожидаемый счет матча.

Валуйные ставки

Пол дела сделано. Теперь прогноз на счет матча, необходимо конвертировать в наиболее выгодную ставку. Такие ставки называются валуйными. Вероятность прохода валуйного исхода всегда выше вероятности, которую закладывает букмекер в своем коэффициенте.

Это значит, что нам нужно определить значение вероятности каждого из исходов встречи: побед, ничьи, тоталов, фор и так далее. Для этого мы обращаемся к очередной математической функции, а именно распределению Пуассона. Калькулятор коэффициентов Пуассона доступен на отдельной странице для пользователей нашего сайта, где вы можете подробней о нем узнать и попробовать применить на практике.

Вычислив вероятности событий матча, система анализирует и сопоставляет данные с букмекерскими линиями. В результате чего мы получаем самые валуйнные ставки. Каждую предлагаемую системой ставку дополнительно анализирует эксперт из нашей команды и публикует окончательный прогноз на матч.

Цель нашего сервиса

Основным замыслом разработки xGscore было создание единого всеобъемлющего ресурса, в котором можно найти всю необходимую информацию по матчу для точного прогноза и выгодной ставки.

В ближайшем будущем мы планируем увеличить количество прогнозируемых лиг, расширить необходимый функционал для анализа матча, включая травмы игроков, статистику ROI и тд. Чтобы ускорить процесс разработки, нам нужна ваша поддержка. Поделитесь ссылкой на этот ресурс с людьми, которым он был бы интересен, а также подписывайтесь на наш Телеграм .

Голосование за команду NBA All-Defensive добавлено в справочник по баскетболу

Опубликовано Майком Линчем 10 марта 2023 г. с 1968-69 гг. Команды All-Defensive позволяют фанатам узнать, какие защитники пользовались наибольшим уважением, но не обязательно сообщают нам, кто считался лучшим защитником в данном сезоне. Благодаря исследованию Джоша Элиаса мы добавили голосование за полную историю всех оборонительных команд НБА, что позволяет нам приблизиться к ответу на этот вопрос.

Прочитать остальную часть этой записи

Опубликовано в Объявления, Награды, Basketball-Reference.com, История | Комментариев нет »

Опубликовано Майком Линчем 6 марта 2023 г.

В конце прошлого года Basketball Reference добавил тренера года НБА, проголосовавшего за 1995-96 годы. Благодаря исследованиям Джоша Элиаса и Роберта Брэдли мы теперь добавили голосование за награду вплоть до сезона 1962-63, который был первым годом награждения. Прочитать остальную часть этой записи

Рубрика: Объявления, Награды, Basketball-Reference.com, Данные | Комментариев нет »

Опубликовано Майком Линчем 22 февраля 2023 г.

Мы рады сообщить, что добавили меткость рук для всех игроков в истории WNBA на страницы игроков в Basketball Reference.
Прочитать остальную часть этой записи

Опубликовано в Объявления, Basketball-Reference.com, Данные | Комментарии к записи «Стреляющая рука» добавлена ​​​​для всех игроков WNBA

. Опубликовано Майком Линчем 20 февраля 2023 г.

Проницательный пользователь недавно заметил, что вычисление истинного процента попаданий, которое мы использовали для подсчета очков в баскетбольном матче в колледже, похоже, немного отличалось от метода, описанного в нашем глоссарии. Оказывается, мы ошибочно использовали константу FT, которую мы используем для профессиональной игры (0,44) в наших очках в колледже, а не 0,475, которые мы прописываем в нашем глоссарии и используем для расчета сезонных и карьерных данных. для игроков.
Прочитайте остальную часть этой записи

Отправленный в Объявлении, CBB в Справочнике Спортивных состязаний, Данные, Вопросы Статистики | Комментарии отключены на незначительное исправление, примененное к нашим оценкам CBB Box

Автор: Джона Гарднер, 15 февраля 2023 г.

Sports Reference с гордостью сообщает о крупном обновлении College Basketball Reference. Мы почти удвоили размер нашей базы данных, добавив статистических данных по баскетболу среди женщин в колледжах, начиная с 2009-2010 гг., , и в ближайшие несколько недель появится еще больше.

Основной целью Sports Reference является демократизация данных, чтобы наши пользователи получали удовольствие от любимых видов спорта, понимали их и делились ими. Наша цель – сделать как можно больше информации о спорте доступной для всех. Мы также стремимся к тому, чтобы наше освещение включало виды спорта, которые традиционно были недостаточно представлены. Таким образом, мы очень рады, что можем предоставить эти данные женским фанатам баскетбола в колледжах по всему Интернету.

Это обновление включает:

• Традиционную статистику очков, подборов и передач
• Расширенная статистика, такая как PER и Win Shares
• Геймлоги и раздельная статистика для игроков
• Расширенная статистика для команд
• Коробка очков для игр
• и многое другое!

Прочитать остальную часть этой записи

Опубликовано в Объявлении, CBB в Спортивной Справке | 1 Комментарий »

Автор: sean, 3 февраля 2023 г.

В октябре прошлого года, когда мы перешли с StatsBomb на данные Stats Perform Opta, одной из характеристик, которую нам пришлось прекратить размещать на сайте, была Progressive Carries. Благодаря помощи Майкла Кейли из подкаста Double Pivot, мы рады снова представить Progressive Carries на сайте. Учитывая расширенный охват данных от Opta, теперь у нас есть эта статистика по более чем 20 соревнованиям (как за текущий, так и за прошлые сезоны), включая большинство ведущих женских футбольных лиг.

Прочитать остальную часть этой записи

Опубликовано в Advanced Stats, Announcement, Expire30d, FBref | Комментарии отключены на FBref: прогрессивные переносы на FBref (и настройка для ведения / взятия на себя)

Опубликовано Майком Линчем 1 февраля 2023 г.

Basketball Reference G-лига на протяжении многих сезонов. Учитывая непопулярность этой функции (плюс время, необходимое для отслеживания этих частых транзакций), мы решили прекратить документирование этих транзакций и будем удалять все такие транзакции за 2022–2023 годы из нашей базы данных. Мы по-прежнему будем вести статистику для всех игроков G-League.

Опубликовано в Объявлениях, Basketball-Reference.com | Справочник по баскетболу больше не отслеживает транзакции G-League

Опубликовано Майком Линчем 31 января 2023 г.

Время от времени Baseball-Reference получает обновления исторических записей из надежных источников. Они передаются нам через бейсбольное бюро Чедвика, которое получает обновления от легендарного спортивного исследователя Пита Палмера.

Как правило, таких обновлений больше всего, когда наши друзья из Retrosheet публикуют данные о новых сезонах. Однако ранее в этом месяце мы загрузили небольшое обновление, которое заслуживает упоминания и дальнейших размышлений с нашей стороны о том, как лучше поступить.
Прочитать остальную часть этой записи

Опубликовано в Объявления, Baseball-Reference.com, Данные | Комментарии отключены на изменениях в OBP, OPS в 1920-х и 1930-х годах

Опубликовано Адамом Даровски 24 января 2023 г.

За последние несколько месяцев мы значительно укрепили нашу команду инженеров четырьмя новыми штатными сотрудниками.

• Бен Возняк , Инженер-программист , присоединился к Sports Reference в конце 2022 года. Бен живет в Милуоки и ранее работал инженером-программистом в Brady Corporation. В первую очередь он фанат спорта в Чикаго, особенно Cubs and Bears. Подпишитесь на него в Твиттере @ben_woz.
• Джонатан Мур , Инженер-программист , присоединился к Sports Reference в конце 2022 года. Он учился в Университете штата Иллинойс и Университете Тафтса. Джонатан живет в Бостоне и ранее работал в компании Left Hook, Inc. инженером по интеграции. Он родом из Блумингтон-Нормал, штат Иллинойс, и является фанатом Chicago Sports.
• Мэтью Карр , Инженер-программист , присоединился к Sports Reference в начале 2023 года. Он живет в Торонто, Канада, и ранее работал разработчиком полного стека в сфере здравоохранения. Он присутствовал на сальто Джоуи Бэтса и является фанатом Raptors, Jays и Leafs.
• Джо Зобель , Инженер-программист , присоединился к Sports Reference в начале 2023 года после стажировки летом 2022 года. Он вырос в пригороде Чикаго и окончил Университет Пердью со степенью в области вычислительной техники. Он спортивный фанат Чикаго и Пердью.

Добро пожаловать в команду, Бен, Джонатан, Мэтью и Джо!

Джо является примером нашей программы летней стажировки, которая ведет к найму на полную ставку. Если вы заинтересованы в нашей программе стажировки, мы в настоящее время нанимаем семь летних стажеров на 2023 год (в области данных, проектирования, маркетинга и продуктов). Это оплачиваемые стажировки.

Опубликовано в Объявления | Комментариев нет на Sports Reference расширяет команду инженеров четырьмя новыми инженерами. для поиска статистики игроков по играм. Что ж, теперь мы рады представить командную версию этого инструмента для всех видов спорта Stathead!

Раньше у пользователей бейсбола был инструмент Team Span Finder, но теперь он доступен и для баскетбола, футбола и хоккея. С помощью Team Span Finder вы можете:

• Искать общие статистические данные за последовательный период игр
• См. такие записи, как «наибольшее количество очков за любой период из 10 игр»
• Отфильтруйте диапазоны по диапазонам, таким как начало или конец сезона, или сузьте поиск по команде, игровым обстоятельствам и т. д.
• Используйте фильтр Postseason для поиска периодов Postseason

Короче говоря, все те же великолепные функции и параметры поиска, которые были у вас в Player Span Finder, теперь доступны на уровне команды. Ищите любые игры, чтобы обнаружить замечательные рекорды в Stathead, вашем полном доступе к базе данных Sports Reference.

Опубликовано в Stathead | Комментариев к записи Team Span Finders добавлено в Stathead

Демография отрасли — Ассоциация фэнтези-спорта и игр

Введение

Ассоциация фэнтези-спорта и игр гордится тем, что предоставляет отрасли и нашим членам самые точные, актуальные и важные показатели, помогающие принимать бизнес-решения. Вся подробная статистика бесплатна для наших членов. Это лишь одно из многих преимуществ для участников, предлагаемых нашей ассоциацией.

Краткий обзор отрасли

(Примечание: информация на этой странице взята из нескольких исследований, каждое из которых посвящено немного разным предметам. Некоторые из них проводились в США и Канаде (12+), некоторые только в США (18 лет). +), некоторые из них были людьми, которые идентифицировали себя как серьезные фэнтези-игроки или игроки, делающие ставки на спорт, поэтому, пожалуйста, учтите некоторые незначительные расхождения при объединении цифр по категориям)0003

• 67% мужчин, 33% женщин
• 48% в возрасте от 18 до 34 лет
• 66% работают полный рабочий день
• 69% зарабатывают более 40 000 долларов

Игроки, делающие ставки на спорт

• 66% мужчин, 34% женщин
• 45% в возрасте от 18 до 34 лет
• 62% работают полный рабочий день
• 69% зарабатывают более 40 000 долларов

В настоящее время 24% американцев в возрасте 18+ участвуют в ставках на спорт. А 20% американцев в возрасте 18+ занимаются фэнтези-спортом.

Количество фэнтези-спорта выросло с 13% в 2014 году, а количество ставок на спорт выросло с 19% в 2019 году.

в 2022 г. игроки, делающие ставки на спорт, играли в фэнтези-спорт по сравнению с 75% в 2018 г.

Во что играют игроки в фэнтези-спорт на протяжении сезона?

• 54% фэнтези-участников играют в фэнтези-футбол.
• 25% играют в фэнтези-бейсбол
• 22% играют в фэнтези-баскетбол (НБА)
• 18% Футбол NCAA
• 14% Баскетбол NCAA
• 14% КЛФ
• 14% НАСКАР
• 14% USFL
• 13% НХЛ
• 12% Киберспорт
• 12% Футбол
• 11% ММА
• 11% Гольф
• 6% Бахлор

На какие виды спорта чаще всего делают ставки?

• 60% НФЛ
• 41% НБА
• 31% МЛБ
• 29% Футбол NCAA
• 28% Баскетбол NCAA
• 22% Бокс
• 20% НХЛ
• 20% ММА
• 16% Профессиональные футбольные лиги
• 14% Гольф
• 14% Киберспорт
• 12% НАСКАР
• 11% Международные футбольные турниры
• 11% Теннис
• 5% КЛЛ

В 2018 году наше исследование показало, что 79% фэнтези-игроков заявили, что есть по крайней мере хорошая вероятность того, что они будут делать ставки на спорт, если и когда будет принят закон о легализации этого в их штате.

Наше исследование 2017 года показало, что средний игрок в фэнтези-спорт ежегодно тратит значительную сумму на исследовательские материалы, подписки, вечеринки, сборы и многое другое.

К ним относятся:

• 73% фэнтези-игроков, которые платят за неденежные призы (например, трофей или пояс)
• 84% фэнтези-игроков устраивают драфт-пати. Средние расходы на вечеринку лиги составляют 653 доллара.
• на этих вечеринках драфта 93% лиг тратят деньги на еду (средние расходы лиги 180 долларов), 91% покупают алкоголь (189 долларов), 86% покупают газировку (100 долларов) и 73% тратят на живые выступления (160 долларов).
• 68% фэнтези-игроков тратят деньги на наказание лиги (например, татуировку, трофей унитаза и т. д.)

В 2022 году 62,5 миллиона человек занимались фэнтези-спортом в США и Канаде.

Year	Estimated Number of Players
1988	500,000
1991-1994	1 – 3 Million
2003	15. 2 Million
2004	13,5 млн
2005	12,6 млн
2006	18 Million
2007	19.4 Million
2008	29.9 Million
2009	28.4 Million
2010	32 Million
2011	35.9 Million
2014	41.5 Million
2015	56.8 Million
2016	57.4 Million
2017	59.3 Million
2022	62.5 Million

FIGURE 1. Number of fantasy sports players by year

Year	Estimated Number of Players
2015	42 млн.
2016	42,8 млн
2017	43,28383333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333338333333н.