成对比较的可解释脊�回归

成对比较模型，如 Bradley-Terry 和 Thurstone-Mosteller 模型，常用于估计二元比较项目在锦标赛式数据中的相对强度。我们讨论了带脊�惩罚的成对比较模型的估计方法。推导了一种新方法，通过结合经验贝叶斯和复合似然函数，无需重新拟合模型，作为交叉验证脊�调优参数的便捷替代方案。仿真研究表明，新方法相对于普通最大似然估计具有更好的预测准确性。广泛使用的另一种方法，即应用标准减偏惩罚，也被发现能显著提高最大似然的性能；但脊�惩罚，按照本文develop的办法，仍能实现更高的精度。该方法通过应用于英格兰足球主场联赛的 28 个赛季进行了示例说明。