От теории к практике
Ну что, набросал я тут модель, которая положения из поста выше выполняет. По факту это одна функция, под названием get_match, которой ты в качестве параметров скармливаешь
- силу команд,
- меру того, как много голов будет в матче,
- а также меру того, какой будет разброс результатов.

И она тебе выдаёт тебе счёт матча. Разумеется, всегда разный, у нас же есть фактор случайности.

В качестве меры силы команд буду брать рейтинги вот с этого сайта , вроде нормально люди там считают.

Понятно, что если один раз запустить эту функцию, будет какой-то счёт, не то, чтобы кому-то интересный. Интересно, что получается на больших данных? Запускаю эту фунцию 10 000 раз, смотрю как часто тот или иной счёт встречается.

На ком начнём? Ну вот у нас есть “Манчестер Сити”, лидер рейтинга, требл берут, а “Астон Виле” проигрывают. Конечно, с них начнём. Для контраста давайте возьмём кого-то послабее, пусть будет "Брендфорд", середняк английской лиги. Рейтинг у них значительно ниже гранда, они должны, по идее, регулярно горожанам проигрывать. Как выйдет на практике?

По горизонтальной оси - разница счёта (“+1” или “-3”) по отношению к более сильной команде. По вертикальной оси - сколько раз такой результат (из 10 000 симуляций) случился.

Правая часть графика - это когда “Сити” больше повезло. Левая - когда повезло “Брендфорду”.

Ну, в целом, вышло как мы и ожидали. Наиболее вероятный результат - победа 3-0. Но его вероятность - всего лишь около 24%. Вероятность того, что фавориты победят - 79%. В 21% у нас будет неожиданный результат. Вероятность сенсации (победы андердогов со счётом 3-0 или крупнее) меньше 1%, но она есть. На то она и сенсация.
Вероятность 4 самых популярных результатов при этом у нас 57%, что уже немало.

Продолжение следует
#аналитика #футбол