Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5
42 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau intermédiaire
Les apprenants doivent avoir une certaine familiarité avec Python avant de commencer ce cours. Nous recommandons la spécialisation Python pour tout le monde.
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce cours, l'apprenant apprendra à générer des prévisions de résultats de matchs dans les sports professionnels en utilisant Python. L'accent est mis sur l'enseignement de la méthode de régression logistique comme moyen de modéliser les résultats des matchs, en utilisant des données sur les dépenses des équipes. L'apprenant est guidé dans le processus de modélisation des résultats passés, puis dans l'utilisation du modèle pour prévoir les résultats des matchs qui n'ont pas encore été joués. Le cours montrera à l'apprenant comment évaluer la fiabilité d'un modèle en utilisant des données sur les cotes de paris. L'analyse est d'abord appliquée à la Premier League anglaise, puis à la NBA et à la NHL. Le cours donne également un aperçu de la relation entre l'analyse des données et les jeux d'argent, son histoire et les questions sociales qui se posent en relation avec les paris sportifs, y compris les risques personnels.
Ce module présente les modèles de régression dans le traitement des variables de résultats catégoriels dans les compétitions sportives (c'est-à-dire, victoire, match nul, défaite). Il explique le modèle de probabilité linéaire (MPL) en termes de fondements théoriques, d'applications informatiques et de limites empiriques. Ensuite, le module présente et démontre que la régression logistique est un meilleur substitut au MPL pour les variables dépendantes catégorielles.
Inclus
8 vidéos8 lectures2 devoirs6 laboratoires non notés
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8 vidéos•Total 86 minutes
Introduction aux modèles de prédiction•2 minutes
Résultat binaire et régression Partie 1•9 minutes
Résultat binaire et régression Partie 2•12 minutes
Régression logistique Partie 1•12 minutes
Régression logistique, partie 2•16 minutes
Régression logistique ordonnée Partie 1•7 minutes
Régression logistique ordonnée - Partie 2•12 minutes
Modélisation prédictive - Les bases de la prévision•17 minutes
8 lectures•Total 75 minutes
Modèles de prédiction Syllabus du cours•10 minutes
Aidez-nous à mieux vous connaître•5 minutes
Aperçu de la mission•10 minutes
Instructions pour le travail - Partie 1•10 minutes
Semaine 1 - Partie 1 - Exemple de cahier•10 minutes
Instructions pour le travail - Partie 2•10 minutes
Semaine 1 - Partie 2 - Exemple de cahier•10 minutes
Semaine 1 R Contenu•10 minutes
2 devoirs•Total 60 minutes
Semaine 1 - Quiz 1•30 minutes
Semaine 1 - Quiz 2•30 minutes
6 laboratoires non notés•Total 360 minutes
1.1. Modèle LPM et modèle Logit•60 minutes
1.2. Régression logit ordonnée•60 minutes
1.3. Modélisation prédictive - Les bases de la prévision•60 minutes
Solutions pour l'auto-test de la semaine 1•60 minutes
Devoir 1 - Partie 1 - Espace de travail•60 minutes
Devoir 1 - Partie 2 - Espace de travail•60 minutes
Semaine 2
Module 2•7 heures à terminer
Détails du module
Ce module explore la relation entre les probabilités et les marchés de paris. Il explique le concept de cotes et la relation entre les cotes et les probabilités. Il développe ensuite une mesure de l'exactitude des cotes de paris à l'aide d'exemples sportifs et évalue la signification de l'efficacité sur les marchés de paris.
Inclus
6 vidéos3 lectures1 devoir5 laboratoires non notés
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6 vidéos•Total 89 minutes
Marchés des jeux de hasard et des paris•19 minutes
Odd et types de paris•17 minutes
Cotes de paris et probabilités de victoire•20 minutes
Évaluer les cotes des paris à l'aide des scores du Brier Partie 1•8 minutes
Évaluer les cotes des paris à l'aide des scores du Brier Partie 2•12 minutes
Efficience du marché et victoire sur le bookmaker•13 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Aperçu de la mission•10 minutes
Semaine 2 - Exemple de carnet de notes•10 minutes
Semaine 2 R Contenu•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz de la semaine 2•30 minutes
5 laboratoires non notés•Total 300 minutes
2.1. Cotes de paris et probabilités de victoire•60 minutes
2.2. Évaluation des cotes de paris à l'aide des scores de Brier•60 minutes
Autotest : Cotes de paris et probabilités de gain•60 minutes
Autotest : Evaluer les probabilités de paris à l'aide des scores de Brier•60 minutes
Espace de travail de l'exercice 2•60 minutes
Semaine 3
Module 3•9 heures à terminer
Détails du module
Ce module montre comment prévoir les résultats des matchs de football de l'EPL à l'aide d'un modèle logit ordonné et d'informations publiquement disponibles. Il évalue la précision de ces prévisions par rapport aux cotes des paris et montre qu'elles sont remarquablement précises.
Inclus
7 vidéos3 lectures1 devoir6 laboratoires non notés
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7 vidéos•Total 93 minutes
Prévision des résultats de l'EPL : 1. Salaires et Transfermarket Partie 1•8 minutes
Prévision des résultats de l'EPL : 1. Salaires et Transfermarket Partie 2•12 minutes
Prévision des résultats de l'EPL : Prédiction à l'intérieur de l'échantillon Partie 1•17 minutes
Prévision des résultats de l'EPL : Prédiction à l'intérieur de l'échantillon Partie 2•12 minutes
Prévision des résultats de l'EPL : Prévisions hors échantillon Partie 1•16 minutes
Prévision des résultats de l'EPL : Prévisions hors échantillon Partie 2•14 minutes
Prévision des résultats de l'EPL : Prévision du classement de la ligue•14 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Aperçu de la mission•10 minutes
Semaine 3 - Exemple de carnet de notes•10 minutes
Semaine 3 R Contenu•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz de la semaine 3•30 minutes
6 laboratoires non notés•Total 360 minutes
3.1. TMValeurs et salaires - 2011-2018•60 minutes
3.2. Prédictions à l'intérieur de l'échantillon - Notre modèle contre le bookmaker•60 minutes
3.3. Prévision des résultats de l'EPL•60 minutes
3.4. Le tableau prévisionnel de la Premier League pour 2019-20•60 minutes
Autotest : TMValeurs et salaires - 2011-2018•60 minutes
Espace de travail de l'affectation 3•60 minutes
Semaine 4
Module 4•6 heures à terminer
Détails du module
Ce module évalue l'efficacité du modèle de prévision de l'EPL abordé la semaine précédente en reproduisant le modèle dans le contexte de trois ligues de sports d'équipe nord-américaines (c'est-à-dire la NHL, la NBA et la MLB). Plus précisément, ce module montre comment prévoir les résultats des matchs de la saison régulière de la NHL, de la NBA et de la MLB à l'aide d'un modèle logit ordonné et d'informations accessibles au public. Il évalue la précision de ces prévisions par rapport aux cotes des paris.
Inclus
4 vidéos4 lectures1 devoir4 laboratoires non notés
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4 vidéos•Total 69 minutes
Modèle de prévision : MLB•20 minutes
Modèle de prévision : NHL Partie 1•17 minutes
Modèle de prévision : NHL Partie 2•7 minutes
Modèle de prévision : NBA•26 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
Aperçu de la mission•10 minutes
Instructions pour le travail•10 minutes
Semaine 4 - Exemples de carnets•10 minutes
Semaine 4 R Contenu•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz de la semaine 4•30 minutes
4 laboratoires non notés•Total 240 minutes
4.1. Modèle de prévision de la LNH•60 minutes
4.2. Modèle de prévision de la MLB•60 minutes
4.3. Modèle de prévision de la NBA•60 minutes
Espace de travail de l'affectation 4•60 minutes
Semaine 5
Module 5•1 heure à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous examinons les conséquences historiques et sociales des jeux d'argent, ainsi que la relation entre les jeux d'argent et les statistiques. Les jeux d'argent sont étudiés du point de vue de différents systèmes éthiques et religieux. Les problèmes liés au jeu excessif sont étudiés et évalués
Inclus
7 vidéos1 lecture
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7 vidéos•Total 81 minutes
Les jeux de hasard et le développement de la théorie des probabilités•17 minutes
Jeux de hasard, moralité et sports Partie 1•14 minutes
Jeux d'argent, moralité et sports Partie 2•8 minutes
Politique sociale et jeux d'argent dans le domaine du sport•13 minutes
Jeu excessif Partie 1•7 minutes
Jeu problématique - Partie 2•10 minutes
Matchs truqués, jeux d'argent et sports•13 minutes
1 lecture•Total 5 minutes
Enquête post-cours•5 minutes
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La mission de l'université du Michigan est de servir les habitants du Michigan et le monde entier en occupant une place prépondérante dans la création, la communication, la préservation et l'application des connaissances, de l'art et des valeurs académiques, et en formant des dirigeants et des citoyens qui défieront le présent et enrichiront l'avenir.
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Avis des étudiants
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B
BB
4·
Révisé le 10 juil. 2023
I found the material from weeks 2 and 4 very interesting!
W
WV
5·
Révisé le 11 avr. 2024
Very interesting course, even though some of the data prep is kind of weird it's nice to see things done a bit differently
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