Практически почти всички компютърни програми дават сходни прогностични резултати, които са нещо от рода на:

·       Познати победи за домакина: между 35% и 67%

·       Познати равества: между 18% и 37%

·       Познати победи за госта: между 21% и 43%

От рационална практическа гледна точка най-прекият път за увеличение на ROI е познаването на равенствата, които традиционно имат коефициенти над 3.00 и на срещите с коефициент над 2.50.

Нашият анализ вкл.чрез използване на метода на линеарната регресия показа, че прогностичните бъгове се минимизират при поява на вероятност за равенство. Тоест ако имаме среща на която сме заложили за победа на домакина и тя е с коефициент 2.55, а крайният резултат излезе победа на госта – това е фатален за използваният математически алгоритъм дефект, но интересното е че при изравняване на силите на двата отбора, което дава често равенствата %-тът на тези фатални дефекти намаля. Естествено тук винаги ще е актуален проблемът за сензитивността и специфичността на използваният метод да установяване на равенствата, но това вече е индивидуален подход на разработчика на математическият алгоритъм...

Другите чести условия за поява на равенство е силата на госта, да не може да преодолее преимуществото на домакина, както и липсата на разлика между броя на отбелязани и получени голове при домакина или госта, като тук при този вариант лека преимущество има състоянието на домакина – той, често има водещата роля в предикцията.

Естествено в прогностиката на равенствата чудеса не могат да се очакват, но една познаваемост от около 50% и малко над 50% си е повече от прилична, както сами виждате на скрийншота...