利用恢复性和反持久性预测体育得分动态

职业团队体育为研究社会竞争动态提供了极好的领域。这些比赛构建于简单、明确的规则和回报之上，允许高维的可能行动集和非平凡的得分动态。由此产生的比赛过程及其演化预测是体育专业人士和爱好者极大关注的对象。在本文中，我们考虑团队体育的两个在线预测问题：给定部分观察到的比赛，下一个谁将得分？以及最终谁将获胜？我们提出了新颖的可解释的局内得分生成模型，该模型允许依赖于领先幅度（恢复性）和最后一个得分的队伍（反持久性）。随后，我们将这些模型应用于十年间四个体育联盟的综合局内得分数据。通过评估这些模型的相对拟合优度，我们阐明了驱动每种体育观测得分动态的潜在机制。此外，在这两项预测任务中，我们模型的表现始终优于基线模型，并且我们的模型能对潜在的队伍技能随时间进行定量评估。