面向足球赛果预测的贝叶斯加权离散时间动态模型
统计方法学
2025-08-11 v1 应用统计
摘要
近年来，足球赛果预测受到广泛关注。尽管如此，现有方法多假设球队的进攻与防守能力随时间保持不变。我们提出一种贝叶斯动态方法，用于基于目标的足球进球模型，采用期间特定的 commensurate 先验灵活加权进攻与防守能力的演变。该方法为每种能力和期间分配独立的时间变动精度，通过 spike and slab 超先验实现自适应收缩。当过去与当前绩效一致时，该方法会借助信息，帮助球队力量；当球队经历重大变更（如转会窗口或教练变更）时，可实现快速调整。我们将该框架整合到六种标准的基于目标的模型中，使用来自德甲、英冠和西甲最近五赛季的数据进行预测绩效评估。与其他离散时间动态模型相比，我们的方法在预测绩效方面表现更佳。该方法已实现于免费开源的 R 包 footBayes 中。
引用
@article{arxiv.2508.05891,
title = {Bayesian weighted discrete-time dynamic models for association football prediction},
author = {Roberto Macrì-Demartino and Leonardo Egidi and Nicola Torelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.05891},
year = {2025}
}