富川1995対安養の最初のオーバー/アンダーオッズは2ゴールで、オーバー0.82、アンダー1.05で開始されました。私のモデルの予測オーバー/アンダーは2/2.5ゴールで、実際の初期オッズより0.25ゴール高いです。

この試合は光州戦とは異なります。光州戦では、ディフェンスが総ゴール数を大幅に押し上げましたが、この富川戦は「2ゴールでは浅すぎる、2/2.5がより妥当」という状況に近いです。これは、モデルがこの試合を必ずしもハイスコアゲームと予想しているわけではなく、むしろ2ゴールで開始するのはやや保守的であり、オッズの妥当な中心は2/2.5に傾くべきだと考えていることを意味します。

富川の攻撃は強くありませんが、安養のアウェイでの得点能力がオッズを押し上げました。

この試合を計算する時点で、108のリーグ戦がすでに終了していました。ホームチームは合計116ゴール、アウェイチームは合計131ゴールを記録し、これにより2つの基本的なリーグデータポイントが得られました。

リーグ戦のホームチーム1試合あたりの平均ゴール数：116 ÷ 108 = 1.074ゴール

リーグ戦のアウェイチーム1試合あたりの平均ゴール数：131 ÷ 108 = 1.213ゴール

これら2つの数値が、この計算におけるリーグのベースラインを形成します。

富川はこれまでホーム9試合で7ゴールを挙げ、11ゴールを失点しました。安養はこれまでアウェイ9試合で13ゴールを挙げ、8ゴールを失点しました。

9試合だけでは極端なスコアに影響されやすいため、モデルはリーグ平均データを5試合分取り入れてスムージングを行います。簡単に言えば、チーム自身のパフォーマンスが主要な部分を占め、結果が極端になりすぎるのを防ぐために少量のリーグ平均データが使用されます。

富川のホーム攻撃のスムージング結果は次のとおりです。

（富川のホーム7ゴール + リーグホームチーム平均1.074 × 5） ÷ （9 + 5）

= （7 + 5.370） ÷ 14

= 0.884ゴール

安養のアウェイ守備のスムージング結果は次のとおりです。

（安養のアウェイ失点8 + リーグホームチーム平均1.074 × 5） ÷ 14

= （8 + 5.370） ÷ 14

= 0.955ゴール

これら2つの数値を、リーグのホームチームの1試合あたりの平均ゴール数1.074と比較すると、次のようになります。

富川のホーム攻撃係数：0.884 ÷ 1.074 = 0.823

安養のアウェイ守備失点係数：0.955 ÷ 1.074 = 0.889

したがって、この試合での富川の予想ゴール数は次のとおりです。

1.074 × 0.823 × 0.889 = 0.786ゴール

この結果は、モデルが富川を高く評価していないことを示しています。富川のホーム攻撃はリーグのホームチーム平均を下回っており、安養のアウェイ守備は失点が少ないため、富川自身の予想ゴール数は1未満です。

なぜ安養が総ゴールを2以上に押し上げることができるのでしょうか？

モデルが単純な2ゴールの低オッズを受け入れない真の理由は、安養側にあります。

安養はこれまでアウェイ9試合で13ゴールを挙げました。スムージング後、彼らのアウェイ攻撃データは次のとおりです。

（安養のアウェイ13ゴール + リーグアウェイチーム平均1.213 × 5） ÷ 14

= （13 + 6.065） ÷ 14

= 1.362ゴール

富川はこれまでホーム9試合で11ゴールを失点しました。スムージング後、富川のホーム守備失点データは次のとおりです。

（富川のホーム失点11 + リーグアウェイチーム平均1.213 × 5） ÷ 14

= （11 + 6.065） ÷ 14

= 1.219ゴール

次に、それらをリーグのアウェイチームの1試合あたりの平均ゴール数1.213と比較します。

安養のアウェイ攻撃係数：1.362 ÷ 1.213 = 1.123

富川のホーム守備失点係数：1.219 ÷ 1.213 = 1.005

安養のアウェイ攻撃係数は1.123に達し、リーグのアウェイチーム平均よりも高いです。富川のホーム守備はリーグ平均に近く、特に悪くはありませんが、安養の予想ゴール数を大幅に抑制することもありません。

したがって、この試合での安養の予想ゴール数は次のとおりです。

1.213 × 1.123 × 1.005 = 1.368ゴール

最後に、両チームの予想ゴール数を合計します。

富川 0.786ゴール + 安養 1.368ゴール

= 合計 2.154ゴール

モデルの試合の総予想ゴール数は2.154ゴールです。この数値は2.5ゴールで開始する必要があるほど高くはありませんが、単なる低い2ゴールの構造よりも明らかに多いです。したがって、モデルが提示する妥当な初期オッズは2/2.5ゴールであり、ブックメーカーが実際に開始した2ゴールではありません。

2.154の予想ゴールはどのようなスコアを生み出すでしょうか？

両チームの予想ゴール数を得た後、ポアソン分布を使用して異なるスコアの確率を計算します。

公式は次のとおりです。

チームがkゴールを決める確率

= e^(-予想ゴール数) × 予想ゴール数^k ÷ k!

特定のスコアの確率

= 富川がxゴールを決める確率 × 安養がyゴールを決める確率

この試合で確率が高いスコアは次のとおりです。

富川 0-1 安養：15.9%

富川 1-1 安養：12.5%

富川 0-0 安養：11.6%

富川 0-2 安養：10.9%

富川 1-0 安養：9.1%

スコア分布から、安養が1ゴールを決める確率が最も高く、富川の予想ゴール数は低いです。したがって、この試合は典型的な点の取り合いの試合ではなく、「安養が得点の主な源となり、富川がそれを補完する」という構造です。

なぜモデルは2ゴールよりも2/2.5がより妥当だと考えるのでしょうか？

両チームの予想ゴール数を合計すると、試合の総ゴール数は平均約2.154のポアソン分布に従います。

具体的な計算は次のとおりです。

0ゴールの確率：11.6%

1ゴールの確率：25.0%

2ゴールの確率：26.9%

したがって：

0-1ゴールの確率：11.6% + 25.0% = 36.6%

ちょうど2ゴールの確率：26.9%

3ゴール以上の確率：36.5%

この分布が重要です。3ゴール以上の確率は36.5%、0-1ゴールの確率は36.6%で、ほぼ対称的です。同時に、ちょうど2ゴールの確率は26.9%に達します。

オッズが2ゴールで、オーバー0.82、アンダー1.05で開始された場合、ブックメーカーはオッズを2ゴールに設定していますが、低いオーバーオッズを通じてゴールの上限に注意を払っていることを示しています。言い換えれば、ブックメーカーが2ゴールで開始したからといって、総ゴール数を完全に過小評価しているわけではなく、低いオーバーオッズを使用して事前にリスクを軽減しているのです。

モデルの判断は次のとおりです。試合の総予想ゴール数が2.154ゴールに達し、ちょうど2ゴールの確率が27%に近いことを考えると、オッズの中心を2/2.5に置くのがより適切です。2ゴールのオッズでは「ちょうど2ゴール」がプッシュになりますが、2/2.5のオッズではこの部分がオーバーにとって半負け、アンダーにとって半勝ちとなり、この試合の実際のゴール構造をよりよく反映します。

初期オッズの結論

ブックメーカーは実際にオーバー0.82、アンダー1.05で2ゴールのオッズで開始しましたが、モデルが予測する妥当な初期オッズは2/2.5ゴールです。

富川のホーム攻撃は強くなく、予想ゴール数はわずか0.786ゴールであるため、モデルはこの試合を2.5ゴールまで押し上げませんでした。しかし、安養のアウェイ攻撃パフォーマンスはリーグのアウェイチーム平均よりも高く、アウェイ攻撃係数は1.123で、安養の予想ゴール数は1.368ゴールに達します。両チーム合計の予想ゴール数は2.154ゴールです。

したがって、この試合の初期オーバー/アンダーオッズのより妥当な位置は2/2.5ゴールであると私は考えます。ブックメーカーが2ゴールで開始したのはモデルの予想よりも1段階低く、モデルの判断を決定する核心的な要因は富川のホーム攻撃ではなく、安養のアウェイ攻撃能力です。

AI翻訳。

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