FIFA排名：评估与改进路径
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2022-01-04 v1 机器学习
应用统计
摘要
在这项工作中，我们研究了国际足球联合会（Fédération Internationale de Football Association, FIFA）使用的排名算法；我们分析了其当前使用的参数，展示了可从中推导出的形式化概率模型，并对后者进行了优化。特别地，通过分析自2018年该算法引入以来的比赛，我们得出结论：算法中使用的比赛“重要性”（按FIFA定义）从算法预测能力的角度来看适得其反。我们还假定该算法根植于形式化建模原理，其中1970年提出的Davidson模型似乎是一个优秀的候选者，且保留了当前所用算法的形式。结果表明，通过使用主场优势和对比赛平局的显式建模，算法的预测能力得到显著提升。通过引入以净胜球对结果进行加权，可获得温和但显著的改进，尽管这并非根植于形式化建模原理，但与当前算法兼容，并可针对足球比赛的特征进行调优。
引用
@article{arxiv.2201.00691,
title = {FIFA ranking: Evaluation and path forward},
author = {Leszek Szczecinski and Iris-Ioana Roatis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.00691},
year = {2022}
}