关于泊松分布在足球赛果预测中的应用-五星文库
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关于泊松分布在足球赛果预测中的应用
导读：如何利用泊松分布来计算进球数(8:35:54)泊松分布结合，可以计算足球比赛中可能的进球数，玩家将发现使用泊松分布计算足球比赛的可能赛果既简单又实用，泊松分布解释泊松分布是一个数学概念，如何使用泊松分布计算足球赛果在使用泊松计算可能的赛果前，我们使用各队在2013/14英超赛季参加的38场比赛的赛果，计算攻击和防守实力计算主场和客场平均进球数根据上一赛季的赛果计算攻击和防
如何利用泊松分布来计算进球数
( 18:35:54)泊松分布结合历史数据，可以计算足球比赛中可能的进球数。玩家将发现使用泊松分布计算足球比赛的可能赛果既简单又实用。泊松分布解释泊松分布是一个数学概念，将平均值换算成可变结果的概率。例如，中国每场比赛平均进1.7个球。将此信息输入泊松公式中，将显示此平均值相当于切尔西在18.3%的时间里进0球，31%的时间进1球，26.4%的时间进2球，15%的时间进3球。如何使用泊松分布计算足球赛果在使用泊松计算可能的赛果前，我们需要计算在比赛中各队可能的平均进球数。得出的平均值用于判断各队的“攻击”和“防守实力”，然后两相比较。计算攻击和防守实力时，选择代表性数据范围非常重要――若太长，数据将偏离队伍目前的实力，若太短，异常值会使数据倾斜。为进行分析，我们使用各队在2013/14英超赛季参加的38场比赛的赛果。计算攻击和防守实力计算主场和客场平均进球数根据上一赛季的赛果计算攻击和防守实力时，首先要决定每支球队在主场和在客场的平均进球数。使用上一赛季的总进球数除以比赛场数进行计算：主场赛季进球数/比赛场数（赛季内）客场赛季进球数/比赛场数（赛季内）2013/14赛季， 主场为598/380，客场为454/380，相当于主场每场比赛平均进1.574个球，客场每场比赛平均进1.195个球。主场平均进球数：1.574客场平均进球数：1.195上述平均值之差构成球队的“攻击实力”。我们还需要知道球队的平均输球数。这只需将上述数字互换位置就可以（因为主队进球数将等于客队输球数）：主场平均输球数：1.195客场平均输球数：1.574我们现在可以使用上述数字，计算日比赛的曼彻斯特联队和斯旺西市队的攻击和防守实力。预测曼彻斯特联队的进球数计算曼彻斯特联队的攻击实力：使用上一赛季主队主场进球数（曼彻斯特联队：29球）除以主场比赛场数（29/19）：1.526使用此值除以赛季每场比赛平均主队进球数（1.526/1.574），得出“攻击实力”：0.970。这显示出曼彻斯特联队主场进球数比上赛季假设的“平均”英超球队低3.05%。计算斯旺西市队的防守实力：使用上一赛季客队客场输球数除（斯旺西：28球）除以客场比赛场数（28/19）：1.474。使用此值除以客队每场比赛平均输球数，得出“防守实力”：0.936。因此，这突出斯旺西输球数比“平均”英超球队低6.35%。我们现在可以使用以下公式，计算主队可能的进球数：曼彻斯特联队的进球数 = 曼
彻斯特联队攻击 x 斯旺西队防守 x 平均进球数在此情况下是0.970* 0.936 * 1.574，等于曼彻斯特联队进1.429球。预测斯旺西的进球数计算斯旺西的攻击实力：使用上一赛季客队客场进球数（斯旺西：21球）除以客场比赛场数（21/19）：1.105使用此值除以赛季每场比赛平均客队进球数（1.105/1.195），得出“攻击实力”：0.925。这显示出斯旺西队客场进球数比假设的“平均”英超球队低7.53%。计算曼彻斯特联队的防守实力：使用上一赛季主队主场输球数（曼彻斯特联队：21球）除以主场比赛场数（21/19）：1.105。使用此值除以赛季每场比赛主队平均输球数（1.105/1.195），得出“防守实力”： 0.925。曼彻斯特联队主场输球数比“平均”英超球队高7.53%。我们现在可以使用以下公式，计算客队可能的进球数：斯旺西队的进球数 = 斯旺西队攻击 x 曼彻斯特联队防守 x 平均进球数在此情况下是0.925* 0.925 * 1.195，等于斯旺西进1.022球。泊松分布博彩 C 预测多个比赛结果当然，没有比赛分数是1.429 vs. 1.022的――这只是平均数。泊松分布是法国数学家西莫恩?德尼?泊松发明的公式，允许我们使用这些数据计算各球队的各种进球结果的概率。结果如下表所示：公式如下：P(x; μ) = (e-μ) (μx) / x，但是，我们可以使用在线工具，例如 泊松分布计算器 为我们完成大部分计算。我们只需在随机变量(x)类别中输入不同的进球结果(0-5)，在平均胜率中输入球队得分可能性（例如，斯旺西为1.022），计算器将计算该分数的机率。曼彻斯特联队 vs. 斯旺西队的泊松分布进球
23.95% 34.23%
1.19%斯旺西
35.99% 36.78%
0.33%此示例显示，曼彻斯特联队不得分的机率为23.95%，但是他们进1球的机率为34.23%，进2球的机率为24.46%。另一方面，斯旺西不得分的机率为35.99%，进1球的机率为36.78% ，进2球的机率为18.79%。希望球队进五球？曼彻斯特联队的概率为1.19%，斯旺西队为0.33%。由于两个分数是独立的（从数学上讲），你可以看到预计的分数为1 C 1。如果将两个概率相乘，将得出1-1结果的概率―― 0.125或12.59%。现在你知道如何计算结果了，你应该比较你的结果和博彩公司的赔率，看看他们的差距。示例：比较平局根据我们的模型，以上例子显示1-1平局的发生机率是12.59%。但是如何你想要投注“平局”而不是单个得分结果，该怎么做？您需要计算 所有 不同的平局比分―
― 0-0、1-1、2-2、3-3、4-4、5-5等等的概率。只需计算所有可能的平局组合的概率，然后把他们加起来。将得出发生平局的机率，无论分数是多数。当然，实际上有无数种平局可能性（例如两队各进10球），但是5-5以上平局的机率很小，在模型中可以忽略不计。对于曼联 C 斯西旺比赛而言，所有平局加起来的概率是0.266或26.6%。Pinnacle Sports的赔率是5.530（18.08%隐含概率）。因此，如果上一赛季的成绩是本赛季成绩的完美指标，那么支持平局似乎更加有利，因为模型显示这种结果的发生概率要比Pinnacle Sports赔率暗示的概率高。很遗憾，实际上没有那么简单，因为纯泊松分析有某些局限。泊松分布的局限泊松分布是简单的预测模型，不考虑大量因素。情景因素――例如俱乐部情况、比赛状态等――和转会窗期间各队队员变更的主观评估被完全忽略。在此情况下，这意味着曼彻斯特联队第一场英超比赛换了新教练路易斯.范加尔这个巨大的未知因素被完全忽略。此外还忽略了关联因素：例如被广泛认可的球场情结，显示某些比赛有得高分或低分的趋势。这是低级别联赛中尤其重要的方面，给予玩家压倒博彩公司的优势，而在大型联赛中则较难获得优势，考虑到代化博彩公司拥有的专业知识。
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这个我不知道啊
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