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베터가 사용해야하는 고급 메트릭 : KenPom 또는 Sagarin?


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  • KenPom 및 Sagarin 순위는 대학 농구 경기에 대한 예측을 제공하는 컴퓨터 기반 등급 시스템입니다. 그들은 베터들 사이에서 매우 영향력이 있으며 스포츠 북에서 사용되는 실제 스프레드는 그들의 예측을 고려하는 경향이 있습니다.

  • 종종 KenPom과 Sagarin은 게임에서 일어날 수있는 일에 동의하지만 반 정기적으로도 크게 다릅니다.

  • 불일치가 있고 실제 포인트 스프레드가 중간 어딘가에있을 때 베터는 더 정확한 모델로 사이딩에서 가치를 찾을 수 있습니다. 그러나 그것은 무엇입니까?

점프에서 곧바로 중요한 정보 중 하나를 가져 오도록합시다. 모든 대학 농구 베팅에서이기는 마법의 공식은 없습니다. 규칙적으로 베팅하면 시간을 잃게됩니다.

그러나 역사는 온라인에서 제공되는 예측 시스템을 활용하여 승리 가능성을 높일 수 있음을 보여줍니다.

KenPom 및 Sagarin 랭킹은 무엇입니까?

KenPom과 Sagarin은 모두 수학 기반 순위 시스템으로, 모든 353 Division I 농구 팀에 대한 계층 구조를 제공하고 모든 경기의 승률을 예측합니다.



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KenPom

KenPom 등급 은 대학 농구 베팅에 관해서 매우 영향력이있다. 제작자 Ken Pomeroy의 말에 따르면, "이 시스템의 목적은 부상이나 감정적 요인에 관계없이 오늘 밤 경기를한다면 팀이 얼마나 강할 것인지를 보여주는 것입니다." 래빗 홀에서 너무 멀어지지 않고 그의 랭킹 시스템은 슈팅 퍼센티지, 승률 마진, 일정의 강도와 같은 통계를 통합하여 궁극적으로 Division I의 모든 팀에 대한 공격, 수비 및 전반적인 "효율"수치를 계산합니다. 중립 코트에서 낮은 순위의 팀을 이길 것으로 예상됩니다. 그러나 사이트의 예측 부분은 홈 코트 이점도 고려하므로 KenPom은 게임이 진행되는 위치에 따라 낮은 순위의 팀이 이길 것이라고 자주 예측합니다.

어린 시절에 KenPom은 농구 베터를위한 횡재를 만들었습니다. 경기가 어떻게 진행 될지 (특히 총계 측면에서) 예측하는 스포츠 북보다 더 정확하고 특정 베터가 잡혔습니다. 물론 스포츠 북이이를 깨닫고 배당률을 설정할 때 KenPom을 사용하기 시작한 지 얼마되지 않았습니다.

요즘 에는 심각한 부상이나 경기 중단이 없는 한 KenPom 예측에서 1 ~ 2 점 이상 차이가 나는 평판이 좋은 대학 농구 베팅 사이트 에서 포인트가 퍼지는 경우는 드뭅니다 . 나중에 더 자세히 설명하겠습니다.


사가 린

Sagarin 순위는 KenPom 등급과 동일한 일을하는 것을 목표로하지만, (알고리즘, 따라서 독점하고 있지만 완전히 투명하지) 비율을 촬영 등의 통계에 (로 표시)하지 않는 다른 공식, 하나의 요소를 사용합니다.

Sagarin 순위 페이지 하단 (위에 링크 됨)에는 그 날의 Division I 농구 경기와 세 가지 스프레드가 나열되어 있습니다., 제목이 COMBO, ELO 및 BLUE이며 세 가지 약간 다른 계산을 기반으로합니다.

업데이트 : 최근 사가 린 등급이 일부 변경되었습니다. 2018-19 시즌에 사용 된 모든 Sagarin 예측은“COMBO”예측의 새로운 버전 인“Rating”예측입니다.


베터는 KenPom 및 Sagarin 순위를 어떻게 사용할 수 있습니까?

종종 KenPom과 Sagarin의 예측은 밀접하게 일치하지만 대학 농구가 바쁜 날에는 베터가 거의 항상 예측 결과 가 크게 다른 한두 개의 게임을 찾을 수 있습니다 . KenPom 스프레드와 Sagarin 스프레드 사이에 큰 차이가있을 때 스포츠 북은 KenPom과 편향되는 경향이 있지만 종종 다른 방향으로 선을 약간 음영 처리합니다 . 모든 최신 라인을 보려면 실시간 대학 농구 배당률 을 표시하는이 페이지를 확인하십시오 .

예를 들어 마이애미가 2018 년 1 월 7 일 플로리다 주를 개최했을 때 KenPom은 마이애미 -3.5의 예상 스프레드를, Sagarin은 마이애미 -0.08의 COMBO 스프레드를, 스포츠 북의 라인은 마이애미 -2.5에 마감했습니다. (게임은 기록을 위해 80-74 마이애미 승리 / 커버로 끝났습니다.)

우리는 같은 날 애리조나 주 유타 경기에서 비슷한 것을 보았습니다. KenPom은 ASU -2를 가졌습니다. Sagarin은 ASU -5.4를 가졌습니다. 스프레드는 ASU -3.0이되었습니다. (게임은 80-77 푸시로 끝났습니다.)

상대적으로 작은 (그러나 증가하는) 표본 크기에서 KenPom 순위가 이러한 상황에서 더 정확하다는 것이 우리의 경험입니다. 우리는 현재 예상 결과가 Sagarin과 KenPom이 다른 2018-19 시즌의 (대부분) 파워 컨퍼런스 게임을 추적하고 있습니다.

전체 결과 / 데이터는이 페이지 맨 아래에 제공됩니다. 간단히 말해 결과는 다음과 같습니다.


주요 부상시 어떻게해야합니까?

KenPom 및 Sagarin의 한 가지 제한은 일반적으로 부상을 설명하지 않는다는 것입니다. 스타 플레이어가 쓰러져도 그의 팀에 대한 계산은 수정되지 않습니다. KenPom과 Sagarin은 모두 내일 플로어를 차지한 팀이 지난주와 지난달에 플로어를 차지한 팀과 같을 것이라고 가정합니다.

그것은 베터에게 나쁜 소식이 아닙니다. 스포츠 북은 부상 뉴스에 대한 최신 정보를 유지하고 배당률에 반영하는 데 매우 능숙하지만, 때때로 정보를 놓치고 스프레드를 조정하는 데 사용할 수있는 경험적 증거를 (즉시) 얻지 못합니다. 그들은 베터와 마찬가지로 기본적으로 스타 플레이어의 패배가 그의 팀에 어떤 영향을 미칠지 추측해야 할 것이며, 항상 이에 능하지는 않습니다.

2017-18 SEC 컨퍼런스 일정의 첫 경기에서 No. 5 Texas A & M은 9-3 Crimson Tide 팀과 대결하기 위해 앨라배마로 이동했습니다. Aggies는 부상 버그로 인해 큰 타격을 받았으며 최근 예상보다 가까운 게임을했습니다. 마침내 조금 더 건강해지기 시작한 그들은 알라바마로 향하는 작은 1.5 포인트 도로 즐겨 찾기였습니다. 이 스프레드는 72-70 Texas A & M 승리를 예견 한 KenPom의 라인과 일치했습니다.

경기가 시작되기 최소 16 시간 전, 득점 왕 DJ Hogg가 3 위 득점자 인 Admon Gilder와 함께 적합하지 않을 것이라는 소식이 전해졌습니다. 호그 부상 소식 이전에 스프레드가 정해 졌는지는 확실하지 않지만 소식이 나온 후에도 잠시 동안 알라바마를 1.5 점 홈 약자로 삼을 수 있다는 것은 분명합니다.

결국, 라인은 대부분의 구경꾼들에게 여전히 앨라배마를 과소 평가하고 죽은 애기 스를 과대 평가하는 선택 게임으로 조정되었습니다. (나는 개인적으로 Tide에 $ 50 베팅을하고 79-57 Alabama 승리를 위해 웃었다.)

또 다른 주목할만한 예는 2017-18 Notre Dame 팀입니다. 아일랜드는 2017 년 말 Bonzie 콜슨 득점 선두 잃었을 때, 스포츠 북은 처음에 스프레드를 이동 방법 아일랜드의 종말을 예측, 너무 멀리 노트르담의 상대를 향해. Colson이없는 첫 경기 (NC State와의 경기)에서 KenPom의 ND -12 예측은 반으로 줄었지만 Notre Dame은 30 점 승리를 거두었습니다.

다음 번에 Syracuse에 갔을 때 ND -1의 KenPom 라인은 Orange에 유리한 6.5 포인트 스프레드로 바뀌 었습니다. 다시 말하지만, 아일랜드 인은 51-49 연속으로 승리를 거두었습니다. Sportsbooks는 팀이 별없이 어떻게 보일지 몰랐고 과잉 반응을 보였습니다. Colson은 (넓은 마진으로) 그들의 선두 득점자 일뿐만 아니라 그들의 선두 리바 운더이자 실제 인테리어 존재 일 뿐이 기 때문에 아일랜드 선수가 훨씬 더 나빠질 것이라고 생각할만한 충분한 이유가있었습니다.

그러나 Mike Brey 팀은 거의 항상 괜찮 기 때문에 아일랜드 인이 괜찮을 것이라고 생각할 이유도있었습니다.

베터는 이러한 상황을 매일 활용하지 못할 것입니다. 그러나 부상 뉴스에주의를 기울이고 사용 가능한 메트릭을 사용하면 보상을 거둘 수 있습니다. Teams의 Twitter 계정은 지역 블로그의 게임 미리보기와 마찬가지로 부상 소식을 추적하는 좋은 방법입니다. CBS Sports 및 ESPN과 같은 전국 사이트에는 353 개 팀을 모두 다룰 수있는 리소스가 없습니다.


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