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Méthode de Monte Carlo
Il a été inventé par le mathématicien polonais Stanislaw Ulam dans les années 1940. Le résultat du match est donné comme l'espérance mathématique:
Résultat = Attente mathématique (X),
Où X représente tous les facteurs qui peuvent mener une équipe au succès : blessures, niveau de jeu, statistiques des confrontations, position dans le tournoi, etc.
Pour résoudre ce problème, le joueur aura également besoin d'une table de nombres aléatoires. La logique sous-jacente est que toute entrée dont la valeur ne peut être déterminée avec précision est déterminée par une distribution aléatoire de nombres, pour laquelle un logiciel spécial est utilisé.
Stratégie de Bayes
Elle a été inventée par le prêtre anglais Thomas Bayes il y a deux siècles, mais elle est toujours d'actualité. Il est basé sur une formule qui ressemble à ceci :
P(A|B) = P(A)*P(B|A) / P(B), où
- P (A) est la probabilité de l'hypothèse A,
- P (B) est la probabilité absolue de l'occurrence de la condition B,
- P (A|B) est la probabilité de l'hypothèse A sous la condition B,
- P (B|A) est la probabilité d'occurrence de l'événement B si A est vrai
Examinons maintenant l'applicabilité de cette formule dans la pratique. Prenons l'exemple du match Chelsea vs Everton du prochain tour de l'APL. La société "1X Bet" offre la victoire des hôtes pour 1.94, c'est-à-dire qu'elle estime leur triomphe à 51.55%. Ce serait la probabilité de P (A).
Supposons que nous sachions que les prévisionnistes estiment à 20 % les chances de pluie ce jour-là. Ceci serait dénoté comme P (B). Nous savons également que la probabilité (P (B|A)) qu'il pleuve pendant un match de football où Chelsea gagne est de 15%. Alors P (A|B) serait compté comme :
P (A|B) = 51,55 % * 15 % / 20 % = 38,66 %.
Chelsea a 38,66% de chances de gagner s'il pleut à ce moment-là - c'est-à-dire qu'ils ont plus de chances de gagner par temps sans nuage. Par conséquent, avec ces informations, le parieur peut changer sa décision.