用于美国职业棒球大联盟应用的层次贝叶斯 Bradley-Terry 模型
应用统计
2017-12-19 v1
摘要
统计推断中面临的一个常见问题是依据成对比较得出结论，即两个对象相互竞争且其中一个被判定为胜者。此类问题的一种概率方法是 Bradley-Terry 模型，该模型最早由 Zermelo 于 1929 年研究，后由 Bradley 和 Terry 于 1952 年重新发现。此类模型一个显而易见的应用领域是体育赛事，尤其是美国职业棒球大联盟（Major League Baseball）。鉴于此，我们描述了一种适用于排序与预测问题的层次贝叶斯版 Bradley-Terry 模型，并将这些应用领域的结果与标准极大似然方法进行比较。我们的贝叶斯方法优于基于 MLE 的对应方法，同时易于构建、实现和解释。
引用
@article{arxiv.1712.05879,
title = {Hierarchical Bayesian Bradley-Terry for Applications in Major League Baseball},
author = {Gabriel C. Phelan and John T. Whelan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.05879},
year = {2017}
}