Erreurs courantes commises par les bookmakers dans la modélisation des résultats d'esports révélées par DATA.BET

Posted : 05 July 2024

Les disciplines d'esports ont toujours posé des défis plus importants pour la modélisation que les sports traditionnels en raison de leur complexité et des changements fréquents des règles du jeu, et Counter-Strike 2 (CS2) ne fait pas exception. Cette complexité entraîne souvent des difficultés pour les bookmakers à prendre en compte toutes les nuances du jeu.

Prédire avec précision l'issue d'un match nécessite une analyse multi-couches, prenant en compte divers facteurs tels que les statistiques des équipes et les choix de cartes. Aujourd'hui, Yurii Lysenko, principal scientifique des données chez DATA.BET, mettra en lumière les erreurs courantes commises par les bookmakers lorsqu'ils établissent des cotes pour CS2 et les raisons de ces erreurs.

Une erreur fréquente est le manque de considération pour les statistiques des cartes et l'impact du choix de la carte. Les bookmakers négligent souvent les statistiques détaillées des cartes ou considèrent à tort l'avantage du choix de la carte comme une constante à travers différents niveaux de match. En réalité, la probabilité de gagner sur une carte choisie est plus élevée dans les matchs de haut niveau par rapport à ceux de niveau inférieur, car les équipes professionnelles choisissent leurs cartes de manière plus stratégique. Cela se traduit par une probabilité de victoire légèrement plus élevée pour les matchs de haut niveau (55 %) comparativement aux matchs de niveau inférieur (54 %).

Une autre erreur courante est de modéliser les cartes suivantes indépendamment en fonction du résultat de la première carte. Bien qu'il puisse sembler logique de modéliser la carte suivante de manière autonome, les statistiques bayésiennes indiquent que les forces des équipes doivent être ajustées en fonction du résultat de la première carte. Des ajustements doivent être effectués après chaque manche gagnée pour tenir compte des effets cumulatifs, notamment lorsqu'il y a une différence significative dans le nombre de manches gagnées.

Les bookmakers ont également tendance à négliger le niveau de l'équipe lors de l'ajustement des forces après une manche gagnée. Cela se produit souvent parce que les bookmakers manquent de confiance totale dans leurs cotes initiales, les amenant à affiner leurs prédictions pendant le match. Cependant, la confiance dans les cotes devrait être beaucoup plus élevée pour les équipes ayant une grande expérience des matchs de haut niveau par rapport aux nouvelles équipes avec des données limitées. En conséquence, des ajustements minimes sont nécessaires pour les matchs de haut niveau, tandis que des ajustements plus significatifs sont nécessaires pour les nouvelles équipes.

Ces erreurs peuvent conduire à des prédictions incorrectes pour le gagnant de la carte suivante, en particulier lorsqu'une équipe a déjà gagné la première carte, ainsi qu'à des inexactitudes dans la prédiction du nombre total de cartes jouées dans un match. Les chances d'un résultat 2-0 ou 0-2 augmentent car l'équipe gagnant la première carte est plus susceptible de gagner la carte suivante.

Par conséquent, les probabilités de résultats 2-1 ou 1-2 diminuent lorsque ces facteurs sont pris en compte. Chez DATA.BET, ces problèmes sont abordés grâce à des techniques de modélisation des cartes complètes pour fournir des solutions de paris sur les esports plus précises.

Erreurs courantes commises par les bookmakers dans la modélisation des résultats d'esports révélées par DATA.BET

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