Женский футбол. Ставки на Чемпионат Мира. Аналитика

В основных европейских чемпионатах сезон завершен, сборные провели очередные поединки отборочного цикла Евро-2016 и только в Западном полушарии продолжают играть — там проходит Кубок Америки. А в это же время в Северной Америке проходит другой турнир, остающийся в стороне от внимания большинства любителей футбола — женский Чемпионат Мира. На данный момент практически завершена групповая стадия и впереди плей-офф. В этой статье мы попытаемся предугадать победителя этого турнира.

В этом году в Канаде впервые принимает участие в мировом первенстве не 16 команд, а 24. Они поделены на шесть групп по четыре сборные в каждой. По две лучшие команды выходят в 1/8 финала, где к ним присоединяются еще четыре команды, показавшие лучшие результаты среди третьих сборных каждой группы. Конечно, у женского футбола есть своя специфика и здесь, в отличие от футбола мужского, разница в классе даже на таком уровне, как Чемпионат Мира, порой зашкаливающая. Например, в первой же игре немки отправили десять безответных мячей в ворота сборной Кот-д'Ивуара. А потом была еще победа Швейцарии над Эквадором со счетом 10:1.

Главной проблемой, с которой сталкиваются любители спортивных ставок, когда хотят поставить на женский футбол — недостаточно статистических данных для проведения качественного анализа. Тем не менее, и в данном случае можно найти выход, если использовать несколько важных показателей оценки силы команд для прогнозирования.

Рейтинг ФИФА

Конечно, место, которое та или иная сборная занимает в мировом рейтинге, имеет важное значение и может в общих чертах подсказать игроку, кто на каком уровне находится. Например, на данный момент в лидерах мирового рейтинга сборные Германии и США, которых разделяет всего десять рейтинговых баллов. Эти команды, как правило, уверенно разделываются с уступающими в классе противниками, нередко учиняя им форменные разгромы. Однако, если говорить, например, о прогнозе результата очной встречи этих команд, то могут возникнуть определенные сложности, так как в этой ситуации рейтинг однозначного ответа дать не сможет.

Распределение Пуассона

Игроки со стажем используют в процессе анализа такой инструмент, как модель Пуассона. В данном случае речь идет о ретроспективном анализе матчей с похожими исходными данными относительного того поединка, на который делается прогноз. Например, в матче между первой и пятой командами рейтинга на основе данных, собранных начиная с 2012 года, более сильная команда, должна победить, причем добиваясь преимущества в среднем в 1,15 гола. А средняя результативность таких матчей должна составлять 2,9 гола за игру. Распределение Пуассона позволяет получить данные о вероятности победы каждой из команд при подобных вводных. В частности, приведенные данные говорят о том, что вероятность победы более сильной команды можно оценивать в 64%, если матч проходит на нейтральном поле. А если первой команде рейтинга будет противостоять десятая по силе команда, то вероятность победы фаворита возрастает уже до 75%. При этом средняя результативность таких матчей составляет 3,3 гола. При игре между первой и 15-й командами вероятность победы фаворита увеличивается до 83% при средней результативности игры в 3,7 гола. Наконец, матч против 20-й команды рейтинга в 89% случаев завершится победой более сильной команды. Кстати, возвращаясь к упомянутому выше матчу между сборными Германии и Кот-д'Ивуара, стоит отметить, что немки тогда забили в ворота 67-й сборной мирового рейтинга чуть больше голов, чем можно было ожидать в соответствии со статистическими расчетами. Ниже представлена таблица с рассчитанной вероятностью победы той или иной команды над соперником в соответствии с занимаемым местом в мировом рейтинге.

Из таблицы видно, что, например, команда, занимающая пятое место в мировом рейтинге, должна обыгрывать команду, занимающую десятое место, с вероятностью в 52% при средней результативности в 2,95 гола за игру. А против команд, занимающих 15-е место, пятые сборные мира должны выигрывать в 60% случаев при средней результативности в 3,0 гола, что, к примеру, выше, чем вероятность победы десятой команды над 20-й, хотя разница в строчках рейтинга одинакова.

В Чемпионате Мира в Канаде принимают участие почти все сборные из Топ-20. На групповой стадии, как правило, обходится без сюрпризов и в плей-офф останутся все самые сильные. И здесь приведенная модель может помочь повысить качество прогнозов. Например, в матче между Англией и Францией у Трехцветных было кажущееся преимущество — за три последних сезона они забивали в среднем по 2,7 гола, а пропускали только по 0,6 мяча за игру, тогда как англичанки забивали в среднем по 2,5 гола при 0,9 пропущенных. То есть разница голов в среднем за игру у Франции (2,1) лучше, чем у Англии (1,6). Однако, Франция занимает 18-е место в мировом рейтинге, а Англия — 25-е. И в реальности именно французы победили в этой игре — с минимальным счетом 1:0.

Есть ли недостатки у такого подхода к анализу? Кончено, да. Например, многие команды в преддверии Чемпионата Мира проводят много матчей против значительно уступающих в классе команд, тем самым внося определенный сумбур в чистоту статистических данных. Скажем, Таиланд с 2012 года забил больше голов, чем пропустил, а средний рейтинг его соперников был 50. А сборная Кот-д'Ивуара при такой же среднеигровой разнице голов проводила матчи с еще менее сильными соперниками. Так что дополнительный параметр в форме среднего уровня соперников за выбранный отрезок времени крайне важен и, возможно, в нужное время он подскажет, что именно Таиланд победит в матче с Кот-д'Ивуаром, как, собственно, это и произошло.