ハンディキャップゲームに高度な統計を使用してカレッジフットボールに賭ける方法
あなたは私たちが私たちの物語の多くでそれらを参照して見てきました。 そして、あなたは少し言語と数字によってオフにスローされる可能性があります。 しかし、心配しないでください。 大学フットボールの高度な統計は、彼らが見えるほど複雑ではありません。
Oddsmakersと賭け市場はすでに彼らのプロセスに考えられるすべての統計を考慮しています。 しかし、鋭い滞在し、彼らに追いつくために、ここではベッターが知っておくべき高度な統計があります。
完全レビュー
私はすべての統計をリストすることはできませんし、リストしませんが、これはあなた自身でそれらを解釈する方法のガイドとして役立つはずです。 これらの統計の多くは、”チームによる高度な指標”の下に収容されていますCollegeFootballData.com…..
上級統計でカレッジフットボールに賭ける方法
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- 同じ統計、異なる解釈
- すべてのレート
- ターンオーバーの再考
- 5つの主要な高度な統計
- 対戦ベースのメトリック
- ベッティングトータル
カレッジフットボールのベッターが使用する”高度な”統計の中には、それほど高度ではないものもあります。 彼らは私たちが永遠に使用してきた統計のちょうど異なる解釈です。 それは開始するには良い場所です。
同じ統計、新しい解釈：YPP対YPG
ゲームあたりのヤード（YPG）は、ゲームの流れ、チームの哲学などの影響を受けます。 代わりに、攻撃と防衛のプレイあたりのヤード（YPP）を見てください。
二年前、オクラホマ州は28-21Sooners残業勝利で軍に対してのみ355ヤードを獲得しました。 特に最終的なハイズマンの勝者Kyler Murrayが率いるオフェンスのために、それほど素晴らしいとは言えません。
しかし、オクラホマはボールを持っていただけで、軍隊はトリプルオプションでボールをコントロールしていたので、わずか40プレーを実行しました。 それはオクラホマ州の防衛の起訴ですが、確かに、ボールを動かすオフェンスの能力ではありません。 この試合でのオフェンスでのプレイあたりのスーナーズの8.88ヤードは優れた数字である。
リバティは417試合で60ヤードを獲得し、オクラホマ州の355ヤードを獲得した。 リバティはオクラホマ州よりも良い犯罪を持っていません。
十分なゲームがプレイされたら、そのオールラウンドの強さを決定するために、攻撃と防衛からプレーごとのチームのヤード差を使用しています。
fbsオフェンスの中央値（トゥレーン）は5を獲得した。2018年のプレイあたり77ヤードなので、それよりも優れたものは平均を上回っています。 オクラホマ州はオフェンスで8.60ヤード（次の最も近いものよりもほぼフルヤード）を記録し、ミシシッピ州はディフェンスで4.13ヤードを記録した。
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なぜすべてのための料金ではありませんか？
プレイあたりのヤードと同様に、ほとんどの大学サッカーの統計は生の数字ではなくレートとして表示されるべきです。 スタイルの違いは、生の数字を大幅に歪める可能性があります。
サックレート、例えば: あなたの防衛は、ゲーム内の四つのサックを持っている場合、それは右、かなり良いですか？ しかし、他のクォーターバックが100回を渡すために戻って落ちたときに四つのサックを持っていた場合、それは良くありません。
完全レビュー
同じことがあなたの犯罪のために行く。 それはスローされることはありませんので、軍は昨シーズン三サックをあきらめました。 ハワイは46をあきらめた、FBSで二番目に多く、それが行うすべてがスローされているので。
あなたが見ている統計は、生の合計ではなく、レートの使用を検討してください。
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ターンオーバー
ターンオーバーはある程度運に基づいています。 大きなサンプルサイズでは、各FBSチームはファンブルの約50％を回復します。 そして、インターセプトになることを守ったパスのFBSの平均はわずか20％を超えています。
しかし、ファンブルの後に長方形のボールがどのように跳ね返るか、またはチップパスの後に飛ぶかは、与えられたプレーまたは与えられたゲームでランダム
ハボックがターンオーバーに与える影響：ハボックは、ディフェンスがタックルを記録したり、ファンブルを強制したり、パスを守ったりするプレーと定義されています。 私たちのコリン-ウィルソンは、大混乱を引き起こすチームに賭けるのが大好きで、それを最もよくコーチする特定の守備コーディネーターがいます。 あなたは常に大混乱を引き起こしている場合は、より多くのターンオーバーを強制します。
しかし、小さなサンプルサイズでターンオーバーを盲目的に見て、それがそのチームのコーチングや能力の産物であると仮定しないでください。 チームが異常に肯定的な売上高マージンを一年持っている場合、それは多くの場合、翌年にクラッシュしてくるでしょう。
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大学サッカーを賭けるための主要な高度な統計
OK、今本当の高度な統計に。
コネリーとサッカーの部外者は、サッカーチームの成功を五つの要因に煮詰めました。
- 効率性（成功率）
- 爆発性（IsoPPP）
- フィールドポジション
- フィニッシュドライブ（40内のトリップあたりのポイント）
- ターンオーバー
これらの要因が結集してS&P+これは、勝敗ではなく、プレイバイプレイのパフォーマンスに基づいて1-130からfbsチームを評価します。 S&P+数は通常、ポイントスプレッドに非常に近いです。
成功率（効率）: サッカーの部外者によって作成され、それは最初のダウンで必要なヤードの50％、第二のダウンで70％、第三と第四のダウンで100％を獲得すると定義されています。
基本的に、鎖を動かすのにどのくらいの頻度で自分自身を良い位置に置くのですか？ 成功率はゲームに勝つことに最も高い相関関係を持っています。
爆発性：コーチは今、すべての時間について話しています。 あなたは大きな塊にボールを移動し、そうすることから相手を防ぐことができれば、あなたはゲームの多くを獲得するつもりです。
最高の爆発性尺度はIsoPPP+です。 35ヤードのタッチダウンパスは、スコアに残っているすべてのヤードをカバーするため、非常に貴重です。 たとえボールキャリアが最も近いディフェンダーから15ヤード離れていたとしても、チームがそのプレーで35ヤード以上を獲得することはできませんでした。
CFBStats.com また、10プラスヤードの総プレーのような生の大きなプレー番号を持っています,90プラスヤードへのすべての方法.
40ヤード内のトリップあたりのポイント（フィニッシュドライブ）：20ヤードのラインで定義されている”レッドゾーン”は一種の任意です。 40ヤードのラインは、チームがフィールドゴールや最終的にはタッチダウンを介してポイントを獲得することができるときであるため、より良い尺度です。
チームがヤードラインで1位と10位を獲得することを期待している点を見てください。 それは本当にあなたの対戦相手の40に到達するとレベルをオフに開始します。
フィールドの位置：特別なチームは明らかにこれの巨大な部分ですが、犯罪と防御はここでお互いをオフに供給します。 守備は相手がボールを下に動かすことができないので、アラバマの攻撃は常に良いフィールド位置を持っています。 オハイオ州のオフェンスは非常に効率的であり、めったに防衛が有利な状況にあることを3アウトを行くことはありません。
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対戦ベースのメトリック
多すぎるので、それらをすべて一覧表示することはできません。 しかし、特定の高度な統計を使用して、あるチームが優れており、あるチームが苦労している対戦を見つけ、それに基づいて部分的に賭けをすることがで このすべてのデータは、”チーム別の高度な指標”の下にありますCollegeFootballData.com.
機会率対モノ率: チャンス率は、ランニングバックが五ヤードを獲得することを運ぶの割合です。 これらの最初の5ヤードを獲得することは、攻撃的なラインプレーの産物であると考えられています。 原料率は防衛がscrimmageのラインでまたはの後ろのプレーヤーに取り組むかどの位の割りである。
だから、機会率が低い攻撃ラインと、スタッフ率が高い防御ラインがある場合、防御に有利な不一致があります。
爆発性対爆発性：ディフェンスに対して大きなプレーをしやすくするオフェンス。
調整済みサック率と調整済みサック率: 攻撃ラインの統計は完璧ではありませんが、これは支配的な守備ラインを見つけるための良い方法です。
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オーバー/アンダースはどうですか？
私は大学サッカーでundersを賭けのはるかに大きなファンです。 あなただけの偉大なパント、レッドゾーンで11ヤードとターンオーバーのために行く三つの連続した実行プレーを愛するために自分自身を再調整する必要があ
ペース指標を使用してオーバーとアンダーの値を見つける方法があります。
毎分プレー：チームはどのくらい早くボールをスナップするためにラインに到達していますか？ より多くの演劇およびより多くの所有物はより多くのポイントを意味する。 CFBAnalyticsは、ゲームごとの所有物や所持ごとの演劇のようないくつかの他の良いテンポ対策を持っています。
問題は、市場がすでにこれらのペース数を考慮しているため、チームが通常のペースを変える可能性があると思う機会を見つける必要があることです。 いずれかの新しいコーチ/スキームとシーズン前に、または特定のゲームのために。
調整されたペース：チームがどのくらい速くプレーし、どのくらいの頻度で走ったり通過したりするかを調整します。 あなたがたくさん投げる場合は当然のことながら、クロックが不完全に停止するので、あなたはより多くの演劇を実行します。
標準ダウンラン率：チームが期待しているときにボールを実行する頻度。 アンダースを賭けるとき、私はボールを実行するチームが好きです。 それは時計を動かし続けます。
逆に、チームが最初のダウンで相手に渡すのが好きな防御があります。 チームは、標準ダウンズ（130FBSチームの130）昨シーズンにミシガン州に走ったことはありません。 チームはボウリンググリーンに対して実行するのが大好き,しかし、(第二の130).
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結論として…
カレッジフットボールの高度な統計はNFLほど遠くはありません。 そして、どこにもMLBの近くに。
しかし、ベッターが使用するための豊富な情報があります。
高度な統計を見つける場所
CollegeFootballData.com
CollegeFootballData.com 基本的な統計から期待ポイントと成功率のような高度な指標にすべてのための素晴らしいリソースです。
Excel、R、または他の場所で独自の分析を行うことに興味がある場合は、プレイバイプレイデータも用意されています。
com
Bill Connelly—以前はSB Nationで、現在はESPNで—カレッジフットボールの最高の高度な指標の多くのゲートキーパーです。 彼の作品の多くはまだ適用可能です。
FootballOutsiders.com
FOは多くの先進的なNFLメトリックを開拓し、大学でも同じことをしました。 彼らの大学の統計の多くは、週6まで利用できません。
CFBAnalytics.com
このランキングマトリックスのようなクールなもの、テンポの良いデータなどがあります。
CFB教授
私はTwitterや他の場所で素晴らしい大学サッカー分析を行うので、他の多くの独立した声を除いて悪い感じがしますが、私が特に好きな男はAdam McClintockです。 彼は他に公に利用可能なものにはかなりユニークであるコーディネーターとplaycallersをグレーディング作業の多くを行います。 そのデータのいくつかは、彼がTwitterで出し、他のものは、あなたがmonth2月のために得ることができる彼のPatreon、上にあります。
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