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ポアソンモデルの限界の1つとして、無得点ドローの可能性に関して予測力が不足していることが挙げられます。この記事では、無得点ドローの可能性に対処するためにポアソンモデルを調整する方法を取り上げます。この記事を読んでお確かめください。

情報は、ブックメーカーとベッターの両方にとって大きな価値があります。データが限られている市場や、流動性が低い市場では、ブックメーカーが得られる情報が少なくなることがあります。このとき、優位な情報を持っているベッターにはチャンスが生まれます。この記事では、非対称情報によって利益を上げる方法について説明します。

ベッティング戦略の一部にデータを用いることは、今や常識です。しかし、一部の結果がどんなに素晴らしく見えようと、そうした結果が生まれるプロセスを軽視してはなりません。スポーツベッティングにおけるデータマイニングの問題とは、何でしょうか？続きを読んでお確かめください。

ランダム性と運はベッティングで極めて重要な役割を果たしますが、それでもスキルという要素が入り込んでくる余地はあります。短期的には強運だけで勝てるかもしれませんが、長期的には技術がなければ勝てないでしょう。それでは、どうすれば素早く技術を習得できるのでしょうか？そしてなぜ、ベッティングでは技術が重要なのでしょうか？続きを読んでお確かめください。

ピナクルのベッティングリソースでは2017年に、通算1000本目となるベッティング記事を公開しました。ベッティングリソースには幅広いスポーツに関する、バラエティに富んだ記事が掲載されており、ベッターは膨大な記事の中から、好きなものを選んで読むことができます。それでは、2017年に最も人気があった記事はどれでしょうか？続きを読んでご確認ください。

応用数学の教授であるDavid Sumpter氏は、この記事のパート1で、低価格ドローを基にしたベッティングモデルを構築する方法について説明しました。パート2では、予想ゴール数を使ってブックメーカーのオッズに対抗する方法を説明します。果たして、そのようなことができるのでしょうか。答えを知りたければ、ぜひご一読ください。

ベッティングの起源は数千年前になると言われています。現在までにベットの方法やベットの対象は劇的に変化しましたが、「不確定性」という性質は今でも変わりません。ベッターが不確定性や確率の意味について理解しておかなければならないのは当然ですが、ある出来事が発生する確率（今まで使われていた、一般的な確率）を量子確率で説明することはできるのでしょうか。続きを読んでお確かめください。

一部のベッターは、打倒ブックメーカーという最終的な目的をもって何年もスキルを磨いています。中には別の仕事を目指して頑張っていて、そのスキルをベッティングに流用している人もいます。ベッティングに関して、人それぞれ異なる道を歩んでいるかもしれませんが、道のりは同じ場所から始まっています。それが学校です。では、ベッティングについて教室でどんなことを学べるでしょうか? 続きを読んでお確かめください。

サッカーファンはシーズン中のインターナショナルブレイク（国際マッチによるシーズン中断）を嫌いがちですが、明敏なベッターにとっては、分析に値するデータサンプルを取得できる時期でもあります。シーズン中のインターナショナルブレイクは、特定チームのパフォーマンスに影響を及ぼすのでしょうか？続きを読んでお確かめください。

最も基本的なレベルでは、ベッティングでお金を稼ぐには、2つのものが必要です。それは技術と運です。多くのベッターは運の影響を認めようとしません。また、自分の技術を評価することも見落としがちです。この記事では、ベッティング技術を評価する様々な方法と、そのアプローチによってどう結果が異なるのかを理解することがなぜ重要かを説明します。