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Probabilité de gagner un match au football
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Julien Arlandis
Jun 24, 2018, 4:32:55 AM6/24/18
to
Bonjour,
Comment pourrait on mathématiser ce problème : quelle est la
probabilité de gagner un match au football (sans prolongations) ?
P(victoire) + P(défaite) + P(nul) = 1
P(victoire) = P(défaite)
P(victoire) = [1 - P(nul)]/2.
Problème, on ne connait pas P(nul).
Comment construire un modèle mathématique simple du jeu du football pour
évaluer P(nul) ?
Comment pourrait on mathématiser ce problème : quelle est la
probabilité de gagner un match au football (sans prolongations) ?
P(victoire) + P(défaite) + P(nul) = 1
P(victoire) = P(défaite)
P(victoire) = [1 - P(nul)]/2.
Problème, on ne connait pas P(nul).
Comment construire un modèle mathématique simple du jeu du football pour
évaluer P(nul) ?
robby
Jun 24, 2018, 8:56:41 AM6/24/18
to
Le 24/06/2018 à 10:32, Julien Arlandis a écrit :
> Comment construire un modèle mathématique simple du jeu du football pour
> évaluer P(nul) ?
euh, je ne vois pas comment tu peux esperer faire ça sans injecter un
> Comment construire un modèle mathématique simple du jeu du football pour
> évaluer P(nul) ?
modele de comment les gens jouent, individuellement et collectivement.
--
Fabrice
robby
Jun 24, 2018, 9:11:00 AM6/24/18
to
but par 1/2h, ou plus précisément, un temps moyen entre marquage de buts.
mais ce serait négliger les capacités de défenses de chacun.
-> alors 4 valeurs, en ajoutant pour chaque équipe un temps ou un
coefficient de résistance (alongeant le temps de marquage des autres).
--
Fabrice
zeLittle
Jun 24, 2018, 9:17:13 AM6/24/18
to
Le Sun, 24 Jun 2018 10:32:54 +0200, Julien Arlandis
<julien....@gmail.com> a écrit:
Ama:
1°) Ama, t'es obligé de récolter des stats., pour avoir une distribution
de probabilités marginales équiprobables pour chaque combi. de rencontres:
en clair, c'est toi qui définis ta première distribution (toutes les
probas de victoire de l'un sur l'autre, toutes les probas de défaite de
l'un sur l'autre, et toutes les probas de match nuls, *sans prolongation*
puisque tu y tiens), grâce à un historique.
2°) ensuite, ce sont des probas conditionnelles: selon le résultat du
premier match: tu re-pondères les probas de 1°) du second match à venir,
selon le résultat du premier match.
3°) etc. pour former un réseau Bayésien.
<julien....@gmail.com> a écrit:
1°) Ama, t'es obligé de récolter des stats., pour avoir une distribution
de probabilités marginales équiprobables pour chaque combi. de rencontres:
en clair, c'est toi qui définis ta première distribution (toutes les
probas de victoire de l'un sur l'autre, toutes les probas de défaite de
l'un sur l'autre, et toutes les probas de match nuls, *sans prolongation*
puisque tu y tiens), grâce à un historique.
2°) ensuite, ce sont des probas conditionnelles: selon le résultat du
premier match: tu re-pondères les probas de 1°) du second match à venir,
selon le résultat du premier match.
3°) etc. pour former un réseau Bayésien.
Samuel DEVULDER
Jun 24, 2018, 9:19:26 AM6/24/18
to
Le 24/06/2018 à 10:32, Julien Arlandis a écrit :
> Bonjour,
>
> Comment pourrait on mathématiser ce problème : quelle est la probabilité
> de gagner un match au football (sans prolongations) ?
>
> P(victoire) + P(défaite) + P(nul) = 1
> P(victoire) = P(défaite)
> P(victoire) = [1 - P(nul)]/2.
C'est un système linéaire de 3 équations avec trois inconnues.
>
> Comment pourrait on mathématiser ce problème : quelle est la probabilité
> de gagner un match au football (sans prolongations) ?
>
> P(victoire) + P(défaite) + P(nul) = 1
> P(victoire) = P(défaite)
> P(victoire) = [1 - P(nul)]/2.
Pv + Pd + Pn = 1 (a)
Pv - Pd = 0 (b)
2Pv + Pn = 1 (c)
> Problème, on ne connait pas P(nul).
(calculer le déterminant).
> Comment construire un modèle mathématique simple du jeu du football pour
> évaluer P(nul) ?
de nul P(nul)=1.
Voilà prouvé mathématiquement que le foot c'est nul, mais ça très peu
d'amateurs sont capable de le comprendre.
a+
sam :)
zeLittle
Jun 24, 2018, 9:31:12 AM6/24/18
to
Le Sun, 24 Jun 2018 15:21:58 +0200, zeLittle
<nore...@noreplay.net.invalid> a écrit:
Pour faire des stats sur des groupes d'humains officiellement coachés, je
prendrais aussi la proba "ET ont un bon coach" pour l'utiliser lors de la
re-pondérer du prochain match, connaissant un résultat. En effet, les
coachs vont des superstitieux extrêmes - genre "pour l'instant, ils ne
touchent pas un ballon sur cette ligne, mais ça tient depuis un bon
moment: pourvu que ça dure comme ça" - alors que d'autres sont plutôt des
probabilistes - "ils ne touchent plus un seul ballon sur cette ligne, donc
ça suffit: je change toute la ligne d'un coup"). Sans parler de
l'entraineur qui a en fait autre chose en tête, que la défaite de son
équipe (ça s'est déjà vu :) ).
<nore...@noreplay.net.invalid> a écrit:
prendrais aussi la proba "ET ont un bon coach" pour l'utiliser lors de la
re-pondérer du prochain match, connaissant un résultat. En effet, les
coachs vont des superstitieux extrêmes - genre "pour l'instant, ils ne
touchent pas un ballon sur cette ligne, mais ça tient depuis un bon
moment: pourvu que ça dure comme ça" - alors que d'autres sont plutôt des
probabilistes - "ils ne touchent plus un seul ballon sur cette ligne, donc
ça suffit: je change toute la ligne d'un coup"). Sans parler de
l'entraineur qui a en fait autre chose en tête, que la défaite de son
équipe (ça s'est déjà vu :) ).
Samuel DEVULDER
Jun 24, 2018, 9:37:01 AM6/24/18
to
Le 24/06/2018 à 10:32, Julien Arlandis a écrit :
> Bonjour,
>
> Comment pourrait on mathématiser ce problème : quelle est la probabilité
> de gagner un match au football (sans prolongations) ?
>
Je ré-écris pour avoir un truc plus simple à écrire:
>
> Comment pourrait on mathématiser ce problème : quelle est la probabilité
> de gagner un match au football (sans prolongations) ?
>
Pv + Pd + Pn = 1 (a)
Pv - Pd = 0 (b)
2Pv + Pn = 1 (c)
Pv - Pd = 0 (b)
2Pv + Pn = 1 (c)
> Problème, on ne connait pas P(nul).
Le problème, c'est surtout que (a)+(b) donne (c). Le système est lié, il
nous manque une contrainte de plus.
>> Comment construire un modèle mathématique simple du jeu du football pour
>> évaluer P(nul) ?
En lisant ceci: https://tinyurl.com/y7g6qlmh, on comprends très vite
qu'on a obligatoirement Pd=0.
Du coup (c) impose que Pn=1, et voilà établi une fois pour toute que le
foot c'est nul!
sam :)
zeLittle
Jun 24, 2018, 9:42:48 AM6/24/18
to
Le Sun, 24 Jun 2018 15:35:57 +0200, zeLittle
<nore...@noreplay.net.invalid> a écrit:
>
>
Celui là, je le pondérerais à P("bon coatching") = 0.5, ie faisant des
changements stochastiques :) .
<nore...@noreplay.net.invalid> a écrit:
>
> Sans parler de l'entraineur qui a en fait autre chose en tête, que la
> défaite de son équipe (ça s'est déjà vu ).
>
Celui là, je le pondérerais à P("bon coatching") = 0.5, ie faisant des
changements stochastiques :) .
Julien Arlandis
Jun 24, 2018, 11:55:04 AM6/24/18
to
il serait intéressant de vérifier si le football peut être modélisé
par des paramètres statistiques comme on sait le faire pour nombre de
phénomènes physiques.
par exemple, si on connait le nombre total de buts marqués sur un
ensemble de maths on pourrait en déduire l'équivalent de l'activité
radioactive, un nombre N qui définit le nombre moyen de buts marqués par
unité de temps.
À partir de ce seul paramètre N on peut bâtir un modèle stochastique
simple qui associe une probabilité pour chaque score, il serait
surprenant que la probabilité de victoire donnée par ce modèle converge
vers la probabilité de victoire statistique.
robby
Jun 24, 2018, 1:52:01 PM6/24/18
to
Le 24/06/2018 à 17:55, Julien Arlandis a écrit :
> En partant de statistiques basées sur un historique de maths officiels,
> il serait intéressant de vérifier si le football peut être modélisé par
> des paramètres statistiques comme on sait le faire pour nombre de
> phénomènes physiques.
> par exemple, si on connait le nombre total de buts marqués sur un
> ensemble de maths on pourrait en déduire l'équivalent de l'activité
> radioactive, un nombre N qui définit le nombre moyen de buts marqués par
> unité de temps.
> À partir de ce seul paramètre N on peut bâtir un modèle stochastique
> simple qui associe une probabilité pour chaque score, il serait
> surprenant que la probabilité de victoire donnée par ce modèle converge
> vers la probabilité de victoire statistique.
en vrai les aléas et le moral joue a fond: cycles et dynamiques issus
> En partant de statistiques basées sur un historique de maths officiels,
> il serait intéressant de vérifier si le football peut être modélisé par
> des paramètres statistiques comme on sait le faire pour nombre de
> phénomènes physiques.
> par exemple, si on connait le nombre total de buts marqués sur un
> ensemble de maths on pourrait en déduire l'équivalent de l'activité
> radioactive, un nombre N qui définit le nombre moyen de buts marqués par
> unité de temps.
> À partir de ce seul paramètre N on peut bâtir un modèle stochastique
> simple qui associe une probabilité pour chaque score, il serait
> surprenant que la probabilité de victoire donnée par ce modèle converge
> vers la probabilité de victoire statistique.
des matchs précédents et de la saison, se font +- "remotiver" a la
mi-temps, sans parler de jouer "a domicile" ou non.
Ce a quoi s'ajoute le fait que l'équipe change un peu: l'entraineur
optimise sa composition au fil du temps.
--
Fabrice
Mohwali Awamar
Jun 24, 2018, 5:22:35 PM6/24/18
to
Si l'adversaire fait pareil , on parvient au hasard pur, raisonnable mais non calculable.Mohwali Awamar.
--------------.
Être libre est n'être dépendant d'aucun stupéfiant.
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Être libre est n'être dépendant d'aucun stupéfiant.
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