Sobre o Instituto
Probabilidade aplicada, ciência atuarial e modelagem esportiva quantitativa
Applied Probability Institute é o nome editorial de Sports Betting Math. O projeto educativo explica odds, hipóteses e cálculos de probabilidade. As assinaturas organizam temas e não representam cargos acadêmicos verificados nem revisão externa por pares.
Equipe de Pesquisa
Divisão de Análise de Odds SBM
Assinatura editorial: odds e modelos de margem
Membro: Applied Probability Institute
Esta assinatura agrupa artigos sobre normalização de odds, valor esperado e preços. Não identifica uma pessoa nem comprova credenciais acadêmicas.
Lab de Modelagem Estocástica SBM
Assinatura editorial: modelos de partidas e banca
Membro: Applied Probability Institute
Esta assinatura agrupa artigos sobre Poisson, Kelly e simulação. É um rótulo editorial, não prova de um laboratório com equipe ou qualificações verificadas.
Metodologia Aberta e Auditável
Os artigos explicam fórmulas, hipóteses e exemplos. Estudos empíricos selecionados fornecem dados e scripts para verificar resultados.
Preços de mercado convertidos em odds decimais normalizadas e probabilidades implícitas nos formatos europeu, americano e fracionário.
Normalize preços de mercados completos sob um modelo Multiplicativo, Aditivo, Power ou Shin definido. O resultado é uma estimativa de probabilidade, não verdade observada.
Motores de expectativa de gols executam simulações bivariadas de Poisson para projetar 1X2, Over/Under e placares exatos.
Kelly maximiza o crescimento logarítmico esperado sob probabilidades e pagamentos definidos. Não limita o drawdown nem garante lucro realizado.
Applied Probability Institute
Política de Código Aberto
Estudos selecionados incluem dados e scripts para download; os artigos apresentam fórmulas e exemplos de código. Consulte os arquivos e as hipóteses de cada estudo.
Conflito de Interesses e Ética
O site combina educação matemática com links de afiliado para operadoras. Esses links podem gerar remuneração; sua presença não comprova odds favoráveis nem desempenho validado dos modelos.