- यहाँ पेनल्टी की कोई दर प्रकाशित नहीं है: हमारे इस्तेमाल किए डाउनलोड योग्य डेटा में पेनल्टी या VAR के फ़ैसले शामिल नहीं हैं।
- फ़ाउल मापे जा सकते हैं: 16 लीगों में प्रति मैच 25.2, नीदरलैंड में 20.9 से लेकर ग्रीस में 30.1 तक।
- दुर्लभ घटना के लिए बहुत मैच चाहिए: किसी रेफरी के 30 मैचों में एक पेनल्टी ज़्यादा या कम होने से औसत काफ़ी हिल जाता है।
इस लेख को सहेज लें: आप इसे अपने अगले पसंदीदा मैच से पहले खोलना चाहेंगे, रेफरी का इतिहास माँगने वाले प्रॉम्प्ट के साथ।
आपकी प्रगति इसी ब्राउज़र में सेव रहती है।
क्या किसी रेफरी की पेनल्टी मापी जा सकती हैं?
यह डेटा में सबसे छोटा और ईमानदारी में सबसे लंबा लेख है।
हम आपको «सबसे ज़्यादा पेनल्टी देने वाला रेफरी» बताना चाहते थे।
हम नहीं बता सकते, और हम इसका कारण समझाते हैं।
football-data.co.uk की जो सार्वजनिक फ़ाइलें हम इस्तेमाल करते हैं, उनमें गोल, कार्ड, फ़ाउल, कॉर्नर और ऑड्स हैं।
उनमें पेनल्टी नहीं हैं।
उनमें VAR के फ़ैसले भी नहीं हैं।
ईमानदार सीमा: हम किसी रेफरी की पेनल्टी या VAR की दर प्रकाशित नहीं करेंगे।
हमारे पास वह डेटा नहीं है, और उसे गढ़ना न होने से भी बुरा होगा।
आगे सोचने का एक ढाँचा है, साथ में फ़ाउल, जो मापे जा सकते हैं।
यह दांव की सलाह नहीं है और सिर्फ़ 18 साल से ऊपर के लोगों के लिए है।
हम क्या माप सकते हैं: प्रति मैच फ़ाउल?
फ़ाउल फ़ाइलों में मौजूद हैं।
हमने 2018/19 से 2026/27 तक की 16 यूरोपीय लीगों के 39,376 मैच लिए।
औसत प्रति मैच 25.2 फ़ाउल है।
घरेलू टीम 12.4 फ़ाउल करती है और मेहमान टीम 12.7।
हर फ़ाउल पर औसतन 0.17 येलो कार्ड आते हैं।
यानी हर छह फ़ाउल पर एक।
| लीग | मैच | प्रति मैच फ़ाउल | प्रति फ़ाउल येलो कार्ड |
|---|---|---|---|
| Belgium (B1) | 1,853 | 23.2 | 0.17 |
| Bundesliga (D1) | 2,204 | 22.6 | 0.17 |
| Bundesliga 2 (D2) | 2,223 | 24.4 | 0.18 |
| Premier League (E0) | 2,740 | 21.4 | 0.17 |
| Championship (E1) | 4,007 | 22.5 | 0.16 |
| Ligue 1 (F1) | 2,409 | 24.8 | 0.15 |
| Ligue 2 (F2) | 2,498 | 27.3 | 0.14 |
| Greece (G1) | 1,483 | 30.1 | 0.17 |
| Serie A (I1) | 2,750 | 25.5 | 0.17 |
| Serie B (I2) | 2,710 | 29.4 | 0.17 |
| Netherlands (N1) | 2,158 | 20.9 | 0.15 |
| Portugal (P1) | 2,223 | 29.1 | 0.18 |
| Scotland (SC0) | 1,613 | 23.3 | 0.16 |
| LaLiga (SP1) | 2,759 | 26.0 | 0.19 |
| Segunda (SP2) | 3,334 | 27.7 | 0.18 |
| Turkey (T1) | 2,412 | 25.9 | 0.18 |
नीदरलैंड में प्रति मैच 20.9 फ़ाउल होते हैं।
ग्रीस में 30.1।
यह नौ से ज़्यादा फ़ाउल का अंतर है।
लीग अब भी सबसे बड़ा कारक है।
लेकिन ध्यान रहे: मैदान के बीच का फ़ाउल एरिया के अंदर के फ़ाउल जैसा नहीं होता।
जो फ़ाउल हम गिनते हैं, वे यह नहीं बताते कि कहाँ हुए।
हम उनसे पेनल्टी का अनुमान नहीं लगा सकते।
क्या एक रेफरी से दूसरे रेफरी में फ़ाउल बदलते हैं?
हाँ, अंग्रेज़ी और स्कॉटिश लीगों के डेटा के अनुसार, जो फ़ाइलों में रेफरी वाली एकमात्र लीगें हैं।
हमने 30 या उससे ज़्यादा मैच वाले 86 रेफरी लिए।
अपनी लीग के औसत से अंतर प्रति मैच −3.3 से +3.2 फ़ाउल तक जाता है।
Premier League में 30 या उससे ज़्यादा मैच वाले रेफरी के बीच दायरा प्रति मैच 18.1 से 23.4 फ़ाउल का है।
उस लीग का औसत 21.4 है।
येलो कार्ड की पूरी कहानी रेफरी और येलो कार्ड में है।
«कुछ रेफरी ज़्यादा फ़ाउल बजाते हैं» पर निष्कर्ष: पुष्ट।
«इससे पेनल्टी का अंदाज़ा लगता है» पर निष्कर्ष: इस डेटा से पता नहीं चल सकता।
दुर्लभ घटना को मापना इतना कठिन क्यों है?
क्योंकि वह कम होती है।
फ़ाउल एक मैच में दर्जनों बार होते हैं।
पेनल्टी, अच्छी से अच्छी हालत में, कुछ मैचों में एक बार होती है।
आइए गणित समझने के लिए जानबूझकर गढ़ी हुई संख्याओं वाला एक उदाहरण देखें।
कल्पना कीजिए कि एक रेफरी के 30 मैच हैं और उसने 8 पेनल्टी दीं।
उसका औसत प्रति मैच 0.27 पेनल्टी है।
| स्थिति (उदाहरण) | पेनल्टी | प्रति मैच | बदलाव |
|---|---|---|---|
| आधार: 30 मैच | 8 | 0.27 | संदर्भ |
| एक पेनल्टी ज़्यादा | 9 | 0.30 | +12% |
| एक पेनल्टी कम | 7 | 0.23 | −13% |
| अनुमानित सामान्य त्रुटि | ±2.8 | ±0.09 | ±35% |
सिर्फ़ एक पेनल्टी के अंतर से औसत 10% से ज़्यादा बदल जाता है।
ऐसी गिनती की सामान्य त्रुटि घटनाओं की संख्या का वर्गमूल होती है।
8 पेनल्टी पर यह लगभग 2.8 है, यानी कुल का 35%।
यह पूरी तालिका एक उदाहरण मात्र है।
ये किसी रेफरी का असली डेटा नहीं हैं।
यह दिखाती है कि कुछ ही सीज़न वाली पेनल्टी रैंकिंग पर भरोसा क्यों बहुत कम किया जा सकता है।
मैच से पहले रेफरी के बारे में क्या देखें?
अगर आप अपना ढाँचा बनाना चाहते हैं, तो यह उन चीज़ों की सूची है जो आपके पास होनी चाहिए।
हर बिंदु में यह भी है कि आज उसे कितना मापा जा सकता है।
| क्या देखें | सार्वजनिक डेटा? | कठिनाई |
|---|---|---|
| प्रति मैच फ़ाउल | हाँ, football-data में | कम |
| प्रति मैच येलो कार्ड | हाँ, football-data में | कम |
| प्रति मैच पेनल्टी | खोजना पड़ेगा | ज़्यादा |
| VAR की समीक्षाएँ | आंशिक, लीग पर निर्भर | ज़्यादा |
| अंदाज़: खेल चलने देता है या रोकता है | धारणा, डेटा नहीं | मध्यम |
- नमूना: उसने उस लीग में कितने मैच कराए और कितने सीज़न में।
- संदर्भ: मैच बराबरी के थे, नॉकआउट के थे या बहुत कुछ दांव पर था।
- स्रोत: हर आँकड़ा कहाँ से आता है और क्या आप उसे खोल सकते हैं।
- तुलना: लीग के औसत के सामने वह कैसा दिखता है।
- ऑड्स: सट्टेबाज़ी कंपनी आपको क्या देती है और क्या उस भाव में वह पहले से शामिल है जो आप जानते हैं।
AI से किसी रेफरी का इतिहास कैसे माँगें?
वेब सर्च वाला AI आपसे तेज़ स्रोत जुटा सकता है।
लेकिन उसके दो जोखिम हैं: आँकड़े गढ़ना और सीज़न मिला देना।
प्रॉम्प्ट को उसे ये दोनों चीज़ें मना करनी होंगी।
फ़ुटबॉल डेटा विश्लेषक की तरह काम करो। मैं तुम्हें एक रेफरी और एक लीग दे रहा हूँ: [रेफरी] [लीग] में। वेब पर पिछले तीन सीज़न का उसका इतिहास खोजो। मुझे प्रति मैच दी गई पेनल्टी, प्रति मैच कार्ड और प्रति मैच फ़ाउल दो। हर आँकड़े के लिए लिंक के साथ स्रोत, अवधि और बताओ कि उसमें कितने मैच शामिल हैं। अगर कोई आँकड़ा ऐसे स्रोत में न दिखे जिसे तुम खोल सको, तो «डेटा नहीं» लिखो। अनुमान मत लगाना और खाली जगह मत भरना। अंत में बताओ कि किन आँकड़ों को हाथ से जाँचना ठीक रहेगा। दांव की कोई सिफ़ारिश मत करना।
पेनल्टी और VAR पर दांव लगाने के क्या जोखिम हैं?
- ऊँचा वैरिएंस: एक दुर्लभ घटना बीस मैचों में न दिखे और एक ही मैच में दो बार दिख जाए, ऐसा हो सकता है।
- मार्केट के नियम: कुछ कंपनियाँ सिर्फ़ निर्धारित समय की पेनल्टी गिनती हैं, कुछ शूटआउट या VAR की वजह से दोहराई गई पेनल्टी भी शामिल करती हैं।
- देर से मिलने वाली जानकारी: रेफरी की पुष्टि कुछ दिन पहले होती है और तब तक ऑड्स हिल चुके होते हैं।
- अस्पष्ट डेटा: हर स्रोत अलग ढंग से गिनता है, और AI सीज़न मिला देते हैं।
- याद का झुकाव: आपको विवादित पेनल्टी याद रहती हैं, उन हज़ारों मैचों की नहीं जिनमें एक भी नहीं थी।
अगर आज़माना ही है, तो छोटी रकम इस्तेमाल करें।
हर दांव और हर स्रोत को लिखकर रखें।
याद रखें कि दांव लगाने में जोखिम है और यह केवल 18 साल से ऊपर के लोगों के लिए है।
आगे क्या पढ़ें
अगर आप देखना चाहते हैं कि रेफरी के बारे में क्या मापा जा सकता है, तो रेफरी और येलो कार्ड: कितना असर डालता है से शुरू करें।
यह इन दो लेखों की जोड़ी का असली डेटा वाला हिस्सा है।
लीग-दर-लीग कार्ड की आवृत्ति के लिए 39,856 मैचों के साथ कार्ड के आँकड़े है।
कॉर्नर के लिए कॉर्नर: परखे गए मिथक है।
और अपना सहायक बनाने के लिए देखें कि दांव के लिए अपना AI कैसे बनाएँ।
पूरा सफ़र दांव के लिए AI की गाइड में है।
हम अपने पिक कैसे मापते हैं, यह देखने के लिए दांव का Jornal है।
दांव लगाने में जोखिम है और यह केवल 18 साल से ऊपर के लोगों के लिए है।
अगर आपको लगे कि आप नियंत्रण खो रहे हैं, तो मदद लें।
पिछला डेटा आगे के लिए कोई गारंटी नहीं देता।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
कौन-सा रेफरी सबसे ज़्यादा पेनल्टी देता है?
हमारे इस्तेमाल किए डेटा से यह पता नहीं चल सकता।
football-data.co.uk की फ़ाइलों में प्रति मैच पेनल्टी नहीं होतीं।
आपको ऐसा स्रोत चाहिए जो उन्हें दर्ज करता हो, और हर रेफरी का बड़ा नमूना भी।
बिना स्रोत वाली किसी भी रैंकिंग पर शक करें।
क्या VAR ने पेनल्टी वाले दांव बदल दिए?
इस डेटा से मापा नहीं जा सकता।
हमारे पास प्रति मैच पेनल्टी या VAR के फ़ैसले नहीं हैं।
जो ज़रूर बदला है, वह यह कि खेल रुकने का समय और समीक्षाएँ बढ़ी हैं, जिसे हर मार्केट के नियमों में पढ़ लेना ठीक रहता है।
एक मैच में कितने फ़ाउल होते हैं?
औसतन 25.2, 2018/19 से 2026/27 के बीच 16 लीगों के 39,376 मैचों में।
घरेलू टीम 12.4 और मेहमान टीम 12.7 फ़ाउल करती है।
लीग के हिसाब से बहुत फ़र्क है: नीदरलैंड में 20.9 और ग्रीस में 30.1।
क्या फ़ाउल पेनल्टी का पूर्वानुमान देते हैं?
ऐसा कहने के लिए कोई डेटा नहीं है।
हमारी फ़ाइलों के फ़ाउल मैदान की जगह नहीं बताते।
एरिया के अंदर का फ़ाउल मैदान के बीच के फ़ाउल से बिल्कुल अलग बात है।
क्या AI मुझे किसी रेफरी का पेनल्टी इतिहास दे सकता है?
वेब सर्च हो तो वह कोशिश कर सकता है।
उससे हर आँकड़े का स्रोत, सीज़न और मैचों की संख्या माँगें।
अगर वह इन्हें न दे सके, तो उस संख्या का इस्तेमाल न करें।
कम से कम एक आँकड़ा हमेशा हाथ से जाँच लें।
क्या पेनल्टी पर दांव लगाना ठीक है?
यह दुर्लभ घटनाओं का मार्केट है, जिसमें वैरिएंस बहुत ज़्यादा होता है।
कुछ मैचों की छोटी सी लकीर कुछ नहीं बताती।
सिर्फ़ उतना लगाएँ जितना आप खो सकते हैं, और तभी जब आप 18 साल से ऊपर हों।