Статистика футбольных матчей 2023 | nb-bet

Показать все матчи

Нидерланды. Эредивизи

Спарта Р

Твенте

сегодня
21:00

Китай. Суперлига

Чанчунь Ятай

Шэньчжэнь Руби

сегодня
14:35

Австрия. Бундеслига

Аустрия Лустенау

Аустрия Вена

сегодня
18:00

Мьянма. Национальная лига

Исп

Сикайн Юнайтед

Китай. Суперлига

Циндао Чжуннэн

Шанхай Шэньхуа

сегодня
14:35

Испания. Сегунда

Алавес

Эйбар

сегодня
22:00

Китай. Суперлига

Чэнду Беттер Сити

Тяньцзинь Тэда

сегодня
14:35

Италия. Серия Б

Кальяри

Бари

сегодня
21:30

Мир. Чемпионат мира до 20 лет

Уругвай U20

Израиль U20

сегодня
20:30

Вьетнам. V-Лига 2

Пху Тхо

Биньфыок

Турция. Первая лига

Пендикспор

Бодрумспор

сегодня
20:00

Ещё больше матчей 👇

Все матчи

16:00

сегодня

Пенанг

Куала-Лумпур

2-й тайм — Ф1 (0)

1.

952

Пенанг — 62% матчей (8/13)80% матчей между собой(4/5)3 матчей между собойподряд… 

Показать ещё

16:00

сегодня

Пенанг

Куала-Лумпур

ИТ2Б (1.5)

1.93

Куала-Лумпур — 54% матчей (7/13)Куала-Лумпур — 4 из последних 6 матчей Куала-Лумпур — 71% гостевых матчей (5/7)… 

Показать ещё

22:00

сегодня

Каукая

Мараньян

П2

3.26 → 1.8-44.8%

19:00

завтра

Збузани

Моторлет Прага

П2

1.87 → 1.23-34.2%

19:00

сегодня

Левадия II

Флора II

П1

2.22 → 1.46-34.2%

01:00

завтра

Принцесса Солимойнс

Умайта

П1

1.93 → 1.31-32.1%

14:00

сегодня

Пхохен

Hoa Binh

П2

4. 38 → 3-31.5%

Вьетнам. V-Лига 2

1

13:00

Пху Тхо

Биньфыок

Мьянма. Национальная лига

1

12:15

Сикайн Юнайтед

Telegram бот

Получай интересные тренды, падения коэффициентов, статистические подборки
и другой контент от нашего бота

Популярные лиги

Англия

.

Премьер-Лига

Испания

.

Примера

Италия

.

Серия А

Россия

.

Премьер-Лига

Германия

.

Бундеслига

Европа

.

Лига Чемпионов

Франция

.

Лига 1

Англия

.

Чемпионшип

Европа

.

Лига Европы

Россия

.

Первая лига

Мы собрали для Вас максимально развернутую статистику футбольных матчей. Используйте фильтры, чтобы отслеживать разные параметры, не пропустить важные матчи и качественно составить прогноз. Следите за предматчевой и лайв статистикой, узнавайте новое о командах, игроках и выданных карточках. Используйте бесплатные и платные инструменты nb-bet.

© 2016-2023 «nb-bet.com» Политика конфиденциальностиПользовательское соглашение

Свидетельство ЭЛ № ФС 77-81163 от 02. 06.2021 г. выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Наименование СМИ: “NB-Bet”. Учредитель: Никоненко Д.Т. Главный редактор: Никоненко Д.Т. Телефон редакции: +7 (910) 516-80-75. Почта редакции: [email protected]

Neymar — Подробная статистика выступлений

Играл в амплуа

5 13 28 53 298

Играл в амплуа

298

ЛВ

ЛВ

298

Матчи в качестве   
Левый Вингер298188141
Центральный нап.		533517
Оттянутый нап.282112
Атак. полузащитник1368
Правый Вингер5—3

Статистика по клубам

Клуб(ы)   
Барселона18610576Пари Сен-Жермен17311877Сантос1347035

Статистика по турнирам

Турнир   
ЛаЛига1236849
Лига 11128250Серия А1035428

Международная карьера

НомерСборнаяДебют 
Бразилия
10 Бразилия 10 авг. 2010 г.12477
Бразилия U20
11 Бразилия U20 18 янв. 2011 г.79
Бразилия U17
11 Бразилия U17 24 окт. 2009 г.31
Бразилия
10 Бразилия Олимпийская 26 июля 2012 г.127

интуиция — Значение полноты статистики?

спросил

Изменено 4 года, 4 месяца назад

Просмотрено 17 тысяч раз

$\begingroup$

Из Википедии:

Статистика $s$ называется полной для распределения $X$, если для каждой измеримой функции $g$ (которая не должна зависеть от параметра $θ$) выполняется следующая импликация: $$ \mathbb{E}_\theta[g(s(X))] = 0, \forallθ \text{ следует, что }P_θ(g(s(X)) = 0) = 1, \forall θ.

$$ Статистика $s$ называется ограниченно полной, если импликация верна для всех ограниченных функций $g$.

Я прочитал и согласен с Сианом и Фанероном в том, что полная статистика означает, что «может быть только одна несмещенная оценка, основанная на ней».

  1. Но я не понимаю, что Википедия говорит в начале той же статьи:

    По сути, оно (полнота есть свойство статистики) является условием, которое гарантирует, что все параметры распределения вероятностей, представляющие модель, могут быть оценены на основе статистики: оно гарантирует, что

    распределения , соответствующие разным значениям параметров, различны.

    • В каком смысле (и почему) полнота «обеспечивает, что распределения, соответствующие разным значениям параметров, различны»? являются ли «распределения» распределениями полной статистики?

    • В каком смысле (и почему) полнота «гарантирует, что все параметры распределения вероятностей, представляющие модель, могут быть оценены на основе статистики»?

  2. [Необязательно: что означает «ограниченная полнота» по сравнению с полнотой?]

  • математическая статистика
  • интуиция
  • полная статистика
$\endgroup$

5

$\begingroup$

Это очень хороший вопрос, над которым я уже некоторое время бился. Вот как я решил об этом подумать:

Возьмем противоположное определение из Википедии (что совсем не меняет логического смысла):

\begin{align} {\ rm If} \ quad & \ neg \ \ forall \ theta \ P (g (T (x)) = 0) = 1 \\ {\ rm then} \ quad & \ neg \ \ forall \ theta \ E (g (T (x))) = 0 \end{align}

Другими словами, если существует такое значение параметра, что $g(T(x))$ почти наверняка не равно $0$, то существует такое значение параметра, что ожидаемое значение этой статистики равно не $0$.

Хм. Что это вообще значит?

Давайте спросим, ​​что происходит, когда $T(x)$ НЕ является полным…

НЕполная статистика $T(x)$ будет иметь хотя бы одно значение параметра, такое что $g(T(x)) $ почти наверняка не равно $0$ для этого значения, и все же его ожидаемое значение равно $0$ для всех значений параметров (включая это).

Другими словами, существуют значения $\theta$, для которых $g(T(x))$ имеет нетривиальное распределение вокруг себя (имеет некоторую случайную вариацию), и тем не менее ожидаемое значение $ g(T(x))$ равно всегда $0$ — оно не меняется, независимо от того, насколько $\theta$ отличается.

Полная статистика, с другой стороны, сместится в своем ожидаемом значении в конце концов, если $g(T(x))$ нетривиально распределено и центрировано в $0$ для некоторого $\theta$.

Иными словами, если мы найдем функцию $g(\cdot)$, ожидаемое значение которой равно нулю для некоторого значения $\theta$ (скажем, $\theta_0$) и имеет нетривиальное распределение при данном значении $\theta$, то должно существовать другое значение $\theta$ (скажем, $\theta_1 \ne \theta_0$), которое приводит к другому математическому ожиданию $g(T(x))$.

Это означает, что мы действительно можем использовать эту статистику для проверки гипотез и информативной оценки в контексте предполагаемого распределения наших данных. Мы хотим иметь возможность сосредоточить его вокруг гипотетического значения $\theta$ и получить математическое ожидание 0 для этого гипотетического значения $\theta$, но не для всех других значений $\theta$. Но если статистика неполная, мы, возможно, не сможем этого сделать: мы не сможем отвергнуть какие-либо гипотетические значения $\theta$. Но тогда мы не можем построить доверительные интервалы и провести статистическую оценку.

$\endgroup$

1

$\begingroup$

Геометрически полнота означает примерно следующее: если вектор $g(T)$ ортогонален п.ф.р. $f_\theta$ из $T$ для каждого $\theta$, $$\mathbb E_\theta g(T) = \langle g(T),f_\theta\rangle=0$$ тогда $g(T)=0$, т. е. функции $f_\theta$ при изменении $\theta$ охватывают все пространство функций из $T$. Так что в каком-то смысле было бы более естественно сказать, что

$\theta$ завершена для $T$

чем мы говорим,

$T$ завершена для $\theta$ .

Таким образом, не так уж и странно, что константная функция будет «полной»!

Может поможет пример.

Предположим, что $X$ и $Y$ — независимые и одинаково распределенные бернуллиевские ($\theta$) случайные величины, принимающие значения в $\{0,1\}$, и $Z=X-Y$. Тогда $Z$ является неполным для $\theta$, потому что, взяв $g=\text{identity}$, $$\mathbb E_\theta(Z)=0$$ для всех $0<\theta<1$, но тем не менее $\mathbb P_\theta(Z=0)\ne 1$.

$\endgroup$

1

$\begingroup$

Я нашел это очень полезным:

Определение: статистика $T$ называется полной , если $E_\theta[g(T)] = 0$ для всех $\theta$ и некоторой функции $ g$ следует, что $P_\theta(g(T) = 0) = 1$ для всех $\theta$.

Думайте об этом как об аналоге векторов и независимо от того, образуют ли векторы {$v_1, \ldots , v_n$} полный набор (= основу) векторного пространства.

  • Если они охватывают все пространство, любой $v$ можно представить в виде линейной комбинации этих векторов: $v = \sum_j a_j \cdot v_j$.
  • Кроме того, если вектор $w$ ортогонален всем векторам $v_j$, то $w = 0$.

Чтобы установить связь с определением полноты, рассмотрим случай дискретного распределения вероятностей. Начнем с того, что выпишем условие полноты $$ 0 = E_\theta[g(t)] = \sum_t g(t) \cdot P_\theta(T = t) = \sum_j g(t_j) \cdot P_\theta(T = t_j) = \begin{bматрица} г(т_1)\\ г(т_2)\\ \ldots\\ г(т_п)\\ \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} p_\тета(t_1)\\ p_\тета(t_2)\\ \ldots\\ p_\тета(t_n)\\ \end{bmatrix} $$ для всех $\тета$. Здесь мы выразили сумму как скалярное произведение двух векторов $$(г(t_1), г(t_2),…)$$ и $$(p_\theta(t_1), p_\theta(t_2),…)$$, где $p_\theta(t_j) = P_\theta(T = t_j) \ne 0$ — мы рассматриваем только положительные вероятности, потому что если $p(t_j) = 0$, это ничего не говорит нам о функции $g(t_j)$. Теперь мы видим аналогию с условием ортогональности, рассмотренным выше.

В принципе может случиться так, что $g(t_j)$ не равны нулю, но их сумма равна нулю. Однако, как заявил Лхант, это возможно только в том случае, если

  • вектор вероятности $(p_\theta(t_1), p_\theta(t_2),…)$ либо вообще не меняется, если $\theta$ разнообразен,
  • или если он изменяется «простым способом», например. он переходит от одного значения для всех $j$ к другому значению для всех $j$,
  • или если он изменится «коррелированным образом», что было бы кошмаром для обработки.

Таким образом, взаимная отмена терминов возможна только в том случае, если распределение вероятностей дает либо «скучный набор базисных векторов», либо кошмар.

Напротив, если распределение вероятностей обеспечивает «достаточно богатый набор базисных векторов», уравнение для ожидаемого значения подразумевает $g(t_j) = 0$ почти везде . Под почти везде мы подразумеваем, что может быть множество с нулевой вероятностью, где $g(t_j) \ne 0$ — т.е. в случае непрерывного распределения вероятностей это может быть набор отдельных точек.

Мы также видим, что терминология несколько вводит в заблуждение. Было бы точнее назвать семейство распределений $p_\theta(\cdot)$ полным (а не статистикой $T$), как указано в исходном вопросе. В любом случае полнота означает, что набор распределений для всех возможных значений $\theta$ обеспечивает достаточно богатый набор векторов.

$\endgroup$

самообучение — Каковы полные достаточные статистические данные?

спросил

Изменено 2 года, 10 месяцев назад

Просмотрено 12 тысяч раз

$\begingroup$

У меня возникли проблемы с пониманием полной достаточной статистики?

Пусть $T=\Sigma x_i$ — достаточная статистика.

Если $E[g(T)]=0$ с вероятностью 1 для некоторой функции $g$, то это полная достаточная статистика.

Но что это значит? Я видел примеры униформы и Бернулли (стр. 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf), но это не интуитивно понятно, я еще больше запутался, увидев интеграцию.

Может ли кто-нибудь объяснить просто и понятно?

  • самообучение
  • оценка
  • интуиция
  • теория принятия решений
$\endgroup$

0

$\begingroup$

По сути, это означает, что никакая нетривиальная функция статистики не имеет постоянного среднего значения.

Само по себе это может быть не очень информативно. Возможно, один из способов взглянуть на полезность такого понятия связан с теоремой Лемана-Шеффе (Cox-Hinkley, Theoretical Statistics, p. 31): «В общем, если достаточная статистика ограниченно полна, она минимальна. достаточно. Обратное неверно».

No related posts.