Чем то с виду похоже Ваша последняя работа,с работой по этому матерьялу,что выше но в эксель.

чемпионат России тоже норм заходит по калькулятору фора (0) гостей 1.95 по математической 1.93 так же акрон динамо обе забьют да математика 1.92 бук 1.95 а вот на тотал 2.5 больше бук 2.3 математика 2.32,оддс рассчеты дают на обе забьют 1.60,на тб 2.5 2.05 занижает оддс.Решил математическую модель и на индивидуальный тотал рассчитать,Спартак итм1,5 математика 1.6 бук 1.80, на итб1.5 математика 2.67 бук.2.00.пока так и оставлю две модели на выходных посмотрю какая работает лучше ту и оставлю.

добавил в математическую модель роспись индивидуального тотала форы и так далее,теперь видно всю картину,так что теперь любые лиги можно заигрывать колумбия ямайка боливия аргентина,все данные получены  по api  sstats.net,там хорошие данные но только я добавил в данные логику и математическую модель,осталось дождаться субботу и восскресенье и проверить ну суббота так себе а вот воскресенье тут проверка любой модели должна быть.

21 час назад, kelbr сказал:

Не знаю может быть кому интересен будет матерьял которым ,я с Вами поделюсь,правда вам самим придеться его перевести на нужный вам язык,тут  два марельяла описание каждого ниже,если кто будет по матерьялу работать дополню его файлом эксель который создан по матерьялу.

# Подробное описание файлов

## 📁 Файл 1: `EstatisticaExcel_(1)[1].pdf`

**Название:** *Análise Estatística com Excel*  
**Автор:** Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro (USP — Университет Сан-Паулу, Бразилия)  
**Язык:** Португальский  
**Назначение:** Учебное пособие по статистическому анализу с использованием Microsoft Excel

### Структура курса (3 модуля):

#### 🔹 Модуль 1: Описательная статистика и вероятность
| Раздел | Содержание |
|--------|-----------|
| **1. Введение** | Обзор тем курса; применение статистики и Excel в бизнесе |
| **2. Описательная статистика** | • Гистограммы, диаграммы Парето, частотные распределения<br>• Меры центра: среднее, медиана, мода<br>• Меры вариации: размах, стандартное отклонение, дисперсия, коэффициент вариации, z-оценка, квартили, процентили<br>• Boxplot (ящик с усами) |
| **3. Вероятность** | • Основы теории вероятностей<br>• Дискретные распределения: биномиальное, Пуассона<br>• Непрерывное распределение: нормальное (Гаусса)<br>• Метод Монте-Карло для симуляций |

#### 🔹 Модуль 2: Статистический вывод и многомерный анализ
| Раздел | Содержание |
|--------|-----------|
| **4. Статистический вывод** | • Виды выборок: простые случайные, с/без возврата, распределения выборок<br>• Доверительные интервалы: для средних (σ известно/неизвестно), для пропорций<br>• Проверка гипотез: z-тест, t-тест (одна и две выборки), парный t-тест, тест для пропорций |
| **5. Многомерный анализ** | • Введение в многомерные методы<br>• Корреляция: коэффициент Пирсона, матрица корреляций<br>• Ковариация: матрица ковариаций, модель Марковица для портфельного риска<br>• Регрессионный анализ: простая линейная, нелинейная, множественная регрессия; коэффициент детерминации R² |

#### 🔹 Модуль 3: Анализ временных рядов и контроль качества
| Раздел | Содержание |
|--------|-----------|
| **6. Анализ временных рядов** | • Сглаживание: скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, линейные/квадратичные/экспоненциальные тренды<br>• Метрики точности: MAE, MSE<br>• Сезонные модели, индексы цен |
| **7. Статистический контроль процессов** | • Управление качеством, методология Six Sigma<br>• Контрольные карты: p-карта (доля дефектных), R-карта (размах), X-карта (среднее)<br>• Анализ вариабельности процессов |

### Дополнительные материалы:
- 📊 Таблицы функций Excel: `ПРОЦВП`, `СРЗНАЧ`, `МЕДИАНА`, `СТАНДОТКЛОН`, `ДИСТРБИНОМ`, `НОРМ.РАСП`, `ТЕСТ.Z`, `ТЕСТ.Т`, `ПРЕДСКАЗ` и др.
- 📚 Библиография: Levine, Triola, Corrar, Rotondaro и др.

---

## 📁 Файл 2: `series_temporais[1].pdf`

**Название:** *Análise de Séries Temporais* (Анализ временных рядов)  
**Курс:** INE 7001  
**Язык:** Португальский  
**Назначение:** Теоретическое и практическое руководство по моделированию и прогнозированию временных рядов

### Основное содержание:

#### 1️⃣ Введение во временные ряды
- **Определение:** Последовательность наблюдений, упорядоченных во времени через равные интервалы
- **Примеры:** ежедневные температуры, ежемесячные продажи, индексы фондового рынка, ЭЭГ, контрольные карты
- **Ключевая гипотеза:** Существует устойчивая причинно-следственная система, влиявшая на данные в прошлом и способная действовать в будущем

#### 2️⃣ Классическая модель декомпозиции
Временной ряд представляется как комбинация 4 компонентов:

| Компонент | Обозначение | Описание | Примеры |
|-----------|-------------|----------|---------|
| **Тренд** | T | Долгосрочное направление (рост/падение) | демографический рост, изменение потребительских привычек |
| **Циклические колебания** | C | Флуктуации длительностью >1 года с периодичностью | экономические циклы, Эль-Ниньо |
| **Сезонность** | S | Флуктуации <1 года, повторяющиеся ежегодно | праздники, сезоны, налоговые периоды |
| **Случайные колебания** | I | Непредсказуемые события | катастрофы, теракты, политические решения |

**Две формы модели:**
- **Аддитивная:** `Y = T + C + S + I`
- **Мультипликативная:** `Y = T × C × S × I`

#### 3️⃣ Выделение тренда
| Метод | Описание | Формулы/Примечания |
|-------|----------|-------------------|
| **МНК (метод наименьших квадратов)** | Подбор функции: линейной, квадратичной, логарифмической, степенной, экспоненциальной | `T̂ = a + b·t`, `T̂ = a + b·t + c·t²`, `T̂ = a·e^(b·t)` и др. |
| **Скользящие средние** | Усреднение по окну из *n* периодов; для чётных *n* требуется центрирование | Сглаживает краткосрочные колебания |
| **Экспоненциальное сглаживание** | Взвешенное среднее с убывающими весами: `Eᵢ = W·Yᵢ + (1-W)·Eᵢ₋₁` | Параметр *W* ∈ (0,1): ближе к 0 — сглаживание, ближе к 1 — чувствительность к последним данным |

**Метрики точности прогноза:**
- **MAE (EAM):** Средняя абсолютная ошибка
- **MSE (EQM):** Средняя квадратичная ошибка
- **MAPE (EPAM):** Средняя абсолютная процентная ошибка

#### 4️⃣ Выделение сезонности
**Метод отношения к скользящей средней (Ratio-to-Moving-Average):**
1. Рассчитать скользящие средние порядка *k* (4 для квартальных, 12 для месячных данных)
2. Центрировать средние (если *k* чётное)
3. Вычислить сезонные индексы:
   - Аддитивная модель: `Индекс = Y − Скользящая средняя`
   - Мультипликативная модель: `Индекс = Y / Скользящая средняя`
4. Усреднить индексы по одноимённым периодам (все января, все 1-е кварталы и т.д.)
5. Скорректировать индексы:
   - Аддитивная: сумма индексов = 0
   - Мультипликативная: сумма индексов = *k* (число периодов в году)

#### 5️⃣ Циклические и случайные компоненты
- **Аддитивная:** `CI = Y − T − S`
- **Мультипликативная:** `CI = Y / (T × S)`
- Анализ графиков *CI* для выявления циклов: чередование значений выше/ниже нуля (или 1) в течение ≥1 года
- Расчёт индексов циклов для периодов «подъёма» и «спада» (медиана или усреднение без экстремумов)

#### 6️⃣ Рекомпозиция и прогнозирование
- **Аддитивная модель:** `Ŷ = T + C + S`
- **Мультипликативная модель:** `Ŷ = T × C × S`
- Выбор лучшей модели по метрикам точности (MAE/MSE/MAPE)

#### 7️⃣ Развёрнутый пример: экспорт железной руды (Пиндорама)
Пошаговый анализ квартальных данных (2002–2019):
- Подбор тренда (лучший: полином 2-й степени)
- Расчёт сезонных индексов (оба типа моделей)
- Выявление циклов: подъёмы по 3 года, спады по 4 года
- Рекомпозиция и сравнение моделей
- Прогноз на 2020 год

#### 8️⃣ Другие модели (упоминание)
- **Holt-Winters:** аддитивная и мультипликативная версии экспоненциального сглаживания с трендом и сезонностью
- **AR (AutoRegressive):** авторегрессионные модели
- **ARMA / ARIMA:** авторегрессионные модели со скользящим средним и интеграцией (для нестационарных рядов)

---

## 🔍 Сравнение файлов

| Критерий | EstatisticaExcel | series_temporais |
|----------|------------------|------------------|
| **Фокус** | Практика в Excel | Теория и методология |
| **Уровень** | Вводный/прикладной | Академический/углублённый |
| **Временные ряды** | Один из 7 разделов | Основная тема всего документа |
| **Прогнозирование** | Базовые модели тренда | Полная декомпозиция + выбор модели + оценка точности |
| **Язык** | Португальский | Португальский |

Оба документа дополняют друг друга: первый даёт инструменты для реализации в Excel, второй — глубокое понимание методов анализа временных рядов.

EstatisticaExcel_(1)[1].pdf 1.45 MB · 4 загрузки series_temporais[1].pdf 2.5 MB · 4 загрузки

по этому матерьялу есть один интересный файл эксель который обновляеться через сайт footballdata два раза в неделю,что то напоминает если кто помнит был давно на сайте тоже лист такой тоже обновлялся два раза в неделю,не помню как называеться.

чисто посмотреть без разбора всего мутные одним словом.

1 час назад, kelbr сказал:

чисто посмотреть без разбора всего мутные одним словом.

положительные матчи можно оставить рассмотреть но их нужно в лайфе играть где то на 20 минуте кеф будет норм в перерыве брал индонезию она положительная была и в перерыве,а вот украина и так отрицательная так и кеф был мал 1.75,таких матчей сегодня всего 5 два с положительной прошли осталось два но отрицательные.

может кому интересно беларуссия можете с буков сверять 

|         Рынок        |           Исход           | Коэффициент |
| :------------------: | :-----------------------: | :---------: |
|        **1X2**       |          Хозяева          |     3.20    |
|                      |           Ничья           |     3.62    |
|                      |           Гости           |     2.43    |
|   **Двойной шанс**   | Хозяева не проиграют (1X) |     1.70    |
|                      |    Ничьей не будет (12)   |     1.38    |
|                      |  Гости не проиграют (X2)  |     1.46    |
|       **Тотал**      |         Больше 0.5        |     1.07    |
|                      |         Меньше 0.5        |    14.80    |
|                      |          Больше 1         |     1.09    |
|                      |          Меньше 1         |    11.86    |
|                      |         Больше 1.5        |     1.36    |
|                      |         Меньше 1.5        |     3.75    |
|                      |          Больше 2         |     1.57    |
|                      |          Меньше 2         |     2.74    |
|                      |         Больше 2.5        |     2.15    |
|                      |         Меньше 2.5        |     1.87    |
|                      |          Больше 3         |     3.26    |
|                      |          Меньше 3         |     1.44    |
|                      |         Больше 3.5        |     4.23    |
|                      |         Меньше 3.5        |     1.31    |
|                      |          Больше 4         |     8.79    |
|                      |          Меньше 4         |     1.13    |
|                      |         Больше 4.5        |    10.21    |
|                      |         Меньше 4.5        |     1.11    |
| **Фора (Азиатская)** |        Хозяева +1.5       |     1.22    |
|                      |         Гости -1.5        |     5.59    |
|                      |         Хозяева +1        |     1.30    |
|                      |          Гости -1         |     4.29    |
|                      |      Хозяева 0 (DNB)      |     2.31    |
|                      |       Гости 0 (DNB)       |     1.76    |
|                      |         Хозяева -1        |     6.77    |
|                      |          Гости +1         |     1.17    |
|                      |        Хозяева -1.5       |     8.40    |
|                      |         Гости +1.5        |     1.14    |
|    **Обе забьют**    |             Да            |     1.84    |
|                      |            Нет            |     2.19    |
|    **ИТ Хозяева**    |         Больше 0.5        |     1.41    |
|                      |         Меньше 0.5        |     3.42    |
|                      |          Больше 1         |     1.91    |
|                      |          Меньше 1         |     2.10    |
|                      |         Больше 1.5        |     3.11    |
|                      |         Меньше 1.5        |     1.48    |
|                      |          Больше 2         |     7.65    |
|                      |          Меньше 2         |     1.15    |
|                      |         Больше 2.5        |     9.81    |
|                      |         Меньше 2.5        |     1.11    |
|                      |          Больше 3         |    39.52    |
|                      |          Меньше 3         |     1.03    |
|                      |         Больше 3.5        |    42.90    |
|                      |         Меньше 3.5        |     1.02    |
|                      |          Больше 4         |    241.09   |
|                      |          Меньше 4         |     1.00    |
|                      |         Больше 4.5        |    245.82   |
|                      |         Меньше 4.5        |     1.00    |
|     **ИТ Гости**     |         Больше 0.5        |     1.30    |
|                      |         Меньше 0.5        |     4.32    |
|                      |          Больше 1         |     1.59    |
|                      |          Меньше 1         |     2.70    |
|                      |         Больше 1.5        |     2.54    |
|                      |         Меньше 1.5        |     1.65    |
|                      |          Больше 2         |     5.25    |
|                      |          Меньше 2         |     1.24    |
|                      |         Больше 2.5        |     7.01    |
|                      |         Меньше 2.5        |     1.17    |
|                      |          Больше 3         |    23.75    |
|                      |          Меньше 3         |     1.04    |
|                      |         Больше 3.5        |    26.54    |
|                      |         Меньше 3.5        |     1.04    |
|                      |          Больше 4         |    127.83   |
|                      |          Меньше 4         |     1.01    |
|                      |         Больше 4.5        |    131.80   |
|                      |         Меньше 4.5        |     1.01    |
 

славия мазырь неман ☝️

вот смотрю на два матча бундес лига и италия,вроде с виду все идеально,а по рассчетам в одном матче дом недооценивают в другом гостей,но почему то это только видно по рассетам возможно ошибка в рассчетах глянем.

29 минут назад, kelbr сказал:

вот смотрю на два матча бундес лига и италия,вроде с виду все идеально,а по рассчетам в одном матче дом недооценивают в другом гостей,но почему то это только видно по рассетам возможно ошибка в рассчетах глянем.

Если бы букмеккеры не учитывали силу ии, то давно бы все бк разорили. Так что как и 5 лет назад, так и сейчас, и через 5 лет мы так же будем тестить в 10 раз умнее ИИ, но по-прежнему получать минимальный профит по кассе ))

2 часа назад, sdf сказал:

Если бы букмеккеры не учитывали силу ии, то давно бы все бк разорили. Так что как и 5 лет назад, так и сейчас, и через 5 лет мы так же будем тестить в 10 раз умнее ИИ, но по-прежнему получать минимальный профит по кассе ))

ну во первых бк были созданы до создания искуственного интелекта,и букмекеру достаточно маржу взвентить что бы на дистануции вас прибить,ии это всего навсего инструмент который помогает просчитать большие обьемы данных строить и моделировать события,просто букмекеры становяться более точными в оценки события не более,вот взять самого удачного букмкера он максимум 65% событий где верно рассчитывает но 35% он просто  рассчитывает  и добавляет не х...ую маржу 18-25% и вот и все,ему все равно кто выграет или кто забьет он с вас заберет за оказаную вам услугу свои деньги и все и как вы его банкротить собрались своими деньгами.спорт стал быстрее ввели вар и так далее все это сказываеться и в рассчетах.вы уже не первый раз пишите и везде у вас бук и ии вина всему,я с вами не согласен.одно скажу что математику ни кто не отменял с приходом ии.

3 часа назад, sdf сказал:

Если бы букмеккеры не учитывали силу ии, то давно бы все бк разорили. Так что как и 5 лет назад, так и сейчас, и через 5 лет мы так же будем тестить в 10 раз умнее ИИ, но по-прежнему получать минимальный профит по кассе ))

а так я вообще то имел другое ввиду,а не рассказы про ии,вот что я имел ввуду что математическая модель видит Лейпциг большим победителем чем глико-2 и букмекер.
мат.мод. 1.36 5.76 11.12        фора -1.5 2.12  фора +1.5 1.89
глико-2  1.45 5.26 8.33         фора -1.5 2.30  фора +1.5 1.77         
букмекер 1.53 4.40 6.00      фора -1.5 2.30  фора +1.5 1.60

В 23.04.2026 в 21:46, kelbr сказал:

Чем то с виду похоже Ваша последняя работа,с работой по этому матерьялу,что выше но в эксель.

а эту таблицу скинуть можете?

 

9 часов назад, kelbr сказал:

ну во первых бк были созданы до создания искуственного интелекта,и букмекеру достаточно маржу взвентить что бы на дистануции вас прибить,ии это всего навсего инструмент который помогает просчитать большие обьемы данных строить и моделировать события,просто букмекеры становяться более точными в оценки события не более,вот взять самого удачного букмкера он максимум 65% событий где верно рассчитывает но 35% он просто  рассчитывает  и добавляет не х...ую маржу 18-25% и вот и все,ему все равно кто выграет или кто забьет он с вас заберет за оказаную вам услугу свои деньги и все и как вы его банкротить собрались своими деньгами.спорт стал быстрее ввели вар и так далее все это сказываеться и в рассчетах.вы уже не первый раз пишите и везде у вас бук и ии вина всему,я с вами не согласен.одно скажу что математику ни кто не отменял с приходом ии.

агентов перепробовал кучу, кстати. Лучше всего работают в тройке ребята...и даже может оставлю только двух....Прикольно когда они начинают спорить с друг другом или со мной...интересно

здесь обратку возьму

пока примитивно анализирует...глянем как угадывает

вот это уже интересно, хоть я и не согласен)

пока хватит)

2 часа назад, good_bye сказал:

 

+