Моделирование футбольных матчей

9

В Dixon, Coles ( 1997 ) они использовали оценку максимального правдоподобия для двух модифицированных независимых моделей Пуассона в (4.3) для моделирования результатов в футболе.

Я пытаюсь использовать R для того, чтобы «воспроизвести» альфа и бета, а также параметры домашнего эффекта (стр. 274, Таблица 4) без использования каких-либо пакетов (использование обычных независимых моделей Пуассона тоже подойдет). Я пытался использовать bivpoisпакет, но я не уверен, как изменить его параметры.

Я был бы очень признателен, если бы кто-нибудь мог помочь мне с кодом R для моделирования данных - результаты из домашней и выездной команды в сезоне 2012/13 в английской премьер-лиге.

SooBin
источник
По сути, вы хотите, чтобы кто-то написал код 4.5 (хотя вы говорите 4.3) из этой статьи для использования в команде Optim R? Разве Stack Overflow не место для того, чтобы задавать подобные вопросы?
Билл
1
@ SooBin, мне было бы интересно узнать, насколько применим этот метод до сих пор, прочитав его некоторое время назад.
Андрей

Ответы:

2

В статье, которую вы читаете, неявно используются и β i для ссылки на параметры атаки и защиты, как описано Maher (1982) .αiβi

Основное отличие состоит в том, что Махер использует четыре параметра для каждой команды (домашняя атака, домашняя защита, атака на выезде и защита на выезде), а Диксон и Коулз используют параметры атаки и защиты и еще один параметр для представления преимущества дома.

Эндрю
источник
0

λMLE=1ni=1nki

... что касается воспроизведения их изменений в распределении Пуассона (быстрый взгляд говорит мне, что он стал зависимым от времени и двумерным), я сомневаюсь, что кто-нибудь сделает это за вас. Вам гораздо лучше использовать инструменты, которые действительно имеют смысл.

dumdidum
источник
6
Добро пожаловать на сайт, @dumdidum. Просто сказать «инструменты, которые действительно имеют смысл» недостаточно для ответа. Если бы вы могли сказать: а) почему инструменты Диксона Коулза не имеют смысла и б) какие инструменты имеют смысл, то это был бы хороший ответ. В противном случае это должен быть комментарий.
Питер Флом
@ Dumdidum Я знаю MLE для распределения Пуассона, но мне просто интересно, как оценить альфа и бета, а также домашние параметры в (4.4). Спасибо за ответ.
SooBin
3
Я согласен с Питером - мне кажется, что это задумано как ответ, но не могли бы вы расширить свой ответ, чтобы сделать его более полным?
Glen_b
0

Вам не нужно двумерного Пуассона. Вы можете определить свою собственную функцию, а затем использовать общий сценарий оптимизации, такой как optim.

Марсело Бьельса
источник
0

Вы можете свободно обращаться к bivpoisпакету R. В моем предыдущем проекте использовался диагональ двумерного яда. Как вы можете сослаться на https://github.com/scibrokes/odds-modelling-and-testing-inefficiency-of-sports-bookmakers .

RYO ENG Лиан Ху
источник
Я не вижу четкой связи по предоставленной вами ссылке.
Майкл Р. Черник