用于排球局分差预测的贝叶斯模型
应用统计
2021-06-23 v5
摘要
本文旨在研究并开发贝叶斯模型，以分析由局分差记录的排球比赛结果。由于结果变量(局分差)取从-3到3的离散值这一特殊性，我们无法考虑基于足球等其他运动中常用的泊松或二项假设的 standard 模型。因此，首要挑战是构建适用于每场排球比赛局分差的模型。此处我们考虑两种主要方法：a) 有序多项逻辑回归模型；b) 基于Skellam分布截断版本的模型。对于第一种模型，我们将局分差视为多项逻辑回归模型框架下的有序响应变量。关于第二种模型，我们调整Skellam分布以考虑排球规则。我们使用与Karlis & Ntzoufras (2003)相同的协变量结构对两个模型进行拟合与比较。两个模型均在贝叶斯框架下拟合、说明并比较，所用数据来自希腊国家男子排球甲级联赛A1的2016/17赛季常规赛和季后赛。
引用
@article{arxiv.1911.04541,
title = {Bayesian models for prediction of the set-difference in volleyball},
author = {Ioannis Ntzoufras and Vasilis Palaskas and Sotiris Drikos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.04541},
year = {2021}
}
备注
IMA Journal of Management Mathematics, 2021