Внешние фактор и вероятность победы аутсайдера
Продолжаем крутить модель. С классом, допустим, разобрались.

Теперь более сложная вещь. На что влияет разброс результатов.
Беру снова нашу старую пару, “Сити” - “Брендфорд” и запускаю модель с разной дисперсией. Получаю вот такой результат.

По горизонтальной оси - результат, по вертикальной - как часто он случился, цветом обозначаем разную дисперсию (например, погоду).

Всё то же самое, но при большой дисперсии разброс результатов шире. Можно сказать, что счёт 5-0 в обе стороны становится вероятнее.

Из этого напрямую следует другая интересная штука. Чем выше дисперсия, тем выше вероятность “неожаданного” результат: победы аутсайдера или ничьи. Об этом я выше уже писал. Теперь это нагляднее.

Отдельно отмечу, что вероятность самого популярного результата относительно небольшая, но уже топ-4 - вполне себе

Продолжение следует