13 Statistik Tim NFL Yang Memprediksi Hasil Sebaran Point

statistik

Ketika datang ke handicapping NFL versus penyebaran titik, ada sejumlah statistik yang saya temukan sangat efektif dalam mengungkapkan tren menguntungkan versus garis. 13 teratas tercantum di bawah ini.

ROF, RDE, POF, PDE

Sekitar 65-70% tren yang saya lacak setiap musim melibatkan setidaknya satu, jika tidak dua, dari peringkat fundamental ini, yang didasarkan pada statistik yard-per-play, disesuaikan dengan kekuatan yang sesuai dari lawan yang dihadapi bola88.

Sebagai contoh: ROF tim (peringkat pelanggaran terburu-buru) dihitung dengan mengambil rata-rata yard-per-rush pada pelanggaran, dikurangi total rata-rata pertahanan terburu-buru yang dihadapi musim-to-date.

Lebih khusus lagi, sebuah tim dengan rata-rata 4,3 yard per rush pada pelanggaran, yang mencapai angka ini saat menghadapi sekelompok lawan yang biasanya menyerah 3,8 yard per rush pada pertahanan, akan memiliki peringkat ROF +0,50 ( 4.3 – 3.8).

Contoh lain mungkin: tim yang menyerah bermain 5,0 yard-per-pass melawan pelanggaran yang biasanya rata-rata 5,8 yard-per-pass bermain – peringkat PDE mereka akan menjadi +0,80 (5,8 – 5,0).

Drama seperti QB berlutut dan bola berduri tidak termasuk dalam perhitungan peringkat umpan. Drama pass yang sangat panjang dibatasi pada 60 yard sementara lari besar dibatasi pada 40 yard.

Penelitian saya telah menunjukkan bahwa pengukuran Yard-per-play adalah cara yang paling efektif untuk menganalisis hasil masing-masing lakon dan operan yang lewat, ketika bekerja versus spread poin (dengan margin yang sangat lebar, saya bisa menambahkan).

TMI (Indikator Momentum Tim)

TMI adalah peringkat khusus yang telah saya gunakan sejak 1995 dan merupakan satu-satunya dasar untuk pilihan handicapping saya dari 1995-1999.

TMI mirip dengan ‘Power Ratings’ tradisional dalam arti bahwa mereka memberikan penilaian kekuatan tim di kedua sisi bola; Namun, ada beberapa perbedaan penting, yang terbesar, mereka berfokus terutama pada statistik dari pertandingan terakhir dan bukan seluruh musim. Poin yang dicetak dan dibolehkan bersama dengan Yards-per-Pass dan statistik Points-per-Pass, baik pada pelanggaran maupun pertahanan, diperhitungkan dalam TMI serta sejumlah variabel lainnya.

Tim yang telah menunjukkan serangan seimbang dalam pertandingan terakhir dikombinasikan dengan pertahanan yang kuat versus pass dan run – yang telah diterjemahkan ke dalam diferensial titik positif – akan memiliki TMI tinggi.

Tim yang sering tertinggal dalam kontes baru-baru ini dan harus mengandalkan persentase yang lebih tinggi dari passing passing untuk mengejar ketinggalan, atau telah dimanfaatkan secara defensif melalui drama passing panjang / terburu-buru, akan memiliki TMI INTD, FUMD ( INT dan Fumble diferensial)

Tahukah Anda bahwa, di lebih dari 75% game yang dimainkan sejak 1994, tim dengan diferensial turnover game yang lebih tinggi (INTF + FUMF – INTA – FUMA) adalah tim yang sama yang akhirnya mencakup penyebaran? Dengan statistik ini, tidak mengherankan bahwa intersepsi dan diferensial meleset memainkan peran penting dalam banyak tren yang saya lacak.

Ketika saya berbicara tentang INTD dan FUMD saya biasanya mereferensikan kinerja tim musim-to-date, tetapi, beberapa tren saya melihat statistik ini dari permainan tim yang paling baru juga.

Jelas, semua turnover tidak diciptakan sama dan inilah mengapa penting untuk mengelompokkan intersepsi dan meraba-raba secara terpisah.

LS WP (Persentase Kemenangan Musim Terakhir)

Tanpa pertanyaan, penyebaran poin didasarkan pada apa yang telah dilakukan tim di masa lalu, seperti pada kinerja yang lebih baru, dan tidak ada yang mengukur ini lebih baik daripada tim yang memenangkan persentase dari musim lalu.

Petaruh amatir mengalami kesulitan melepaskan gagasan kekuatan tim yang telah disusun sebelumnya berdasarkan hasil dari musim lalu, dan saya memiliki sejumlah tren efektif yang memanfaatkan fakta ini.

O / U (Atas / Bawah)

Cukup menarik, saya telah menemukan bahwa rata-rata musim tim untuk O / U dan O / U dari permainan terbaru mereka, jauh lebih berguna dalam mengatasi garis saat ini daripada 2 pengukuran yang sama dari penyebaran titik masa lalu.

Selain Over / Unders sebelumnya, pertandingan saat ini antara dua tim yang berpikiran defensif (mis., Di mana O / U adalah CW & CL (Menang dan Kehilangan Kopling)

Ini lebih merupakan ‘situasi’ daripada statistik, tetapi, tim yang keluar dari ‘Kemenangan kopling’ atau ‘Kerugian kopling’ menawarkan banyak peluang untuk mendapat untung ketika faktor-faktor utama lainnya hadir.

‘Kopling Menang’ dapat didefinisikan sebagai situasi di mana: tim menghitung skor akhir pertandingan, baik pada kuarter ke-4 atau perpanjangan waktu, memindahkannya dari posisi terikat atau kalah, ke kemenangan.

Tim yang kalah dalam situasi ini akan diberi kerugian ‘Kopling’.

Banyak statistik dari sebuah tim, permainan terakhir, merupakan prediktor yang kuat untuk hasil sebaran di masa depan tetapi peringkat 2 ini berada di dekat bagian atas.

TOP (Waktu Kepemilikan)

Sementara pada topik statistik yang berguna dari pertandingan tim sebelumnya, akan lalai bagi saya untuk tidak menyebutkan Waktu Kepemilikan dalam nafas yang sama dengan Kopling menang dan kalah.

Statistik seperti total yard dan waktu kepemilikan sering merupakan indikasi yang lebih baik dari tim mana yang bermain lebih baik daripada yang lain poker.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *