Errores comunes que cometen los corredores de apuestas al modelar resultados de esports revelados por DATA.BET

Posted : 05 July 2024

Las disciplinas de esports siempre han planteado mayores desafíos para la modelación en comparación con los deportes tradicionales debido a su complejidad y a los cambios frecuentes en las reglas del juego, y Counter-Strike 2 (CS2) no es una excepción. Esta complejidad a menudo resulta en dificultades para los corredores de apuestas al considerar todas las sutilezas del juego.

Predecir con precisión el resultado de un juego requiere un análisis en múltiples capas, considerando varios factores como las estadísticas del equipo y la elección de mapas. Hoy, Yurii Lysenko, principal científico de datos en DATA.BET, destacará los errores comunes que cometen los corredores de apuestas al establecer probabilidades para CS2 y las razones detrás de estos errores.

Un problema frecuente es la desconsideración de las estadísticas de los mapas y el impacto de la selección de mapas. Los corredores de apuestas a menudo pasan por alto las estadísticas detalladas de los mapas o tratan incorrectamente la ventaja de la elección del mapa como una constante a través de diferentes niveles de partidos. En realidad, la probabilidad de ganar en un mapa seleccionado es mayor en los partidos de alto nivel en comparación con los partidos de nivel inferior, ya que los equipos profesionales hacen sus elecciones de mapas de manera más estratégica. Esto resulta en una probabilidad de victoria ligeramente mayor para los partidos de alto nivel (55%) en comparación con los partidos de nivel inferior (54%).

Otro error común es modelar los mapas subsiguientes de manera independiente según el resultado del primer mapa. Aunque pueda parecer lógico modelar el siguiente mapa de manera autónoma, las estadísticas bayesianas indican que las fortalezas de los equipos deben ajustarse según el resultado del primer mapa. Los ajustes deben hacerse después de cada ronda ganada para tener en cuenta los efectos acumulativos, especialmente cuando hay una diferencia significativa en el número de rondas ganadas.

Los corredores de apuestas también tienden a descuidar el nivel del equipo al ajustar las fortalezas de los equipos después de una ronda ganada. Esto ocurre con frecuencia porque los corredores de apuestas carecen de confianza total en sus probabilidades iniciales, llevándolos a refinar sus predicciones durante el juego. Sin embargo, la confianza en las probabilidades debería ser mucho mayor para los equipos con amplia experiencia en partidos de alto nivel en comparación con los equipos nuevos con datos limitados. Como resultado, se necesitan ajustes mínimos para los partidos de alto nivel, mientras que se requieren ajustes más significativos para los equipos nuevos.

Estos errores pueden llevar a predicciones incorrectas para el ganador del siguiente mapa, especialmente cuando un equipo ya ha ganado el primer mapa, así como a inexactitudes en la predicción del número total de mapas jugados en un partido. Las probabilidades de un resultado 2-0 o 0-2 aumentan porque el equipo que gana el primer mapa tiene más probabilidades de ganar el siguiente mapa.

Consecuentemente, las probabilidades de resultados 2-1 o 1-2 disminuyen cuando se consideran estos factores. En DATA.BET, estos problemas se abordan mediante técnicas de modelación de mapas integrales para proporcionar soluciones de apuestas en esports más precisas.

Errores comunes que cometen los corredores de apuestas al modelar resultados de esports revelados por DATA.BET

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