फुटबॉल स्कोर के लिए मॉडलिंग

Question

डिक्सन, कोल्स ( 1997 ) में, उन्होंने फुटबॉल में स्कोर मॉडल करने के लिए (4.3) में दो संशोधित स्वतंत्र पॉइसन मॉडल के लिए अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग किया है।

मैं अल्फा और बीटा के साथ-साथ घरेलू प्रभाव मापदंडों (पृष्ठ 274, तालिका 4) को "पुन: पेश" करने के लिए आर का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, बिना किसी पैकेज का उपयोग किए (सामान्य स्वतंत्र पॉसन मॉडल का उपयोग करके भी ठीक हैं)। मैंने bivpoisपैकेज का उपयोग करने की कोशिश की है लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि इसके मापदंडों को कैसे संशोधित किया जाए।

अगर डेटा को मॉडल करने के लिए आर कोड के साथ कोई भी मेरी मदद कर सकता है तो मैं इसकी बहुत सराहना करूंगा - इंग्लिश प्रीमियर लीग में सीजन 2012/13 के लिए घर और दूर टीम से स्कोर।

Comments

मूल रूप से, आप चाहते हैं कि कोई व्यक्ति R की आशा कमांड में उपयोग के लिए उस पेपर से समीकरण 4.5 (हालांकि आप 4.3 कहें) को कोड करें? क्या इस तरह से सवाल पूछने के लिए स्टैक ओवरफ्लो नहीं है?

— बिल

@SooBin, मुझे यह जानने में दिलचस्पी होगी कि यह विधि अभी भी कितनी लागू है, कुछ समय पहले इसके माध्यम से पढ़कर।

— एंड्रयू

Answer 1

जिस पेपर को आप पढ़ रहे हैं, वह संक्षेप में उपयोग कर रहा है $\alpha_i$ तथा $\beta_i$मैहर (1982) द्वारा वर्णित हमले और रक्षा मापदंडों का उल्लेख करना ।

मुख्य अंतर यह है कि मैहर प्रत्येक टीम के लिए चार मापदंडों (होम अटैक, होम डिफेंस, दूर हमला और दूर रक्षा) का उपयोग करता है, जबकि डिक्सन और कोल्स हमले और रक्षा मापदंडों और एक अन्य पैरामीटर का उपयोग करते हैं जो घरेलू लाभ का प्रतिनिधित्व करते हैं।

Answer 2

Poisson वितरण के लिए MLE बस है: $\lambda_{MLE}= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_i$

.. जहाँ तक पोइसन डिस्ट्रीब्यूशन के लिए उनके फेरबदल को पुन: प्रस्तुत करना है (एक त्वरित रूप मुझे बताता है कि यह समय-निर्भर और द्विभाजन दोनों बन गया है), मुझे संदेह है कि कोई भी आपके लिए ऐसा करेगा। आप वास्तव में समझ में आने वाले उपकरणों का उपयोग करने से बेहतर हैं।

Comments

साइट पर आपका स्वागत है, @dumdidum। सीधे शब्दों में "उपकरण जो वास्तव में समझ में आते हैं" एक उत्तर के लिए पर्याप्त नहीं है। यदि आप कह सकते हैं कि) डिक्सन कोल्स टूल्स का कोई मतलब क्यों नहीं है और बी) क्या टूल्स समझ में आता है तो यह एक अच्छा जवाब होगा। अन्यथा, यह एक टिप्पणी होनी चाहिए।

— पीटर फ्लोम

@dumdidum मैं MLE को एक प्याज़ वितरण के लिए जानता हूं, लेकिन मैं केवल अल्फा और बीटा के साथ-साथ (4.4) में घर के मापदंडों का अनुमान लगाने के तरीके के बारे में सोच रहा हूं। उत्तर के लिए धन्यवाद।

— सूबिन

मैं पीटर से सहमत हूं - मुझे लगता है कि यह एक उत्तर के रूप में अभिप्रेत है, लेकिन क्या आप इसे और अधिक पूर्ण बनाने के लिए, कृपया अपने उत्तर पर विस्तार कर सकते हैं?

— Glen_b -Reinstate Monica

Answer 3

आपको बीवरेट पॉइसन की आवश्यकता नहीं है। आप अपने स्वयं के फ़ंक्शन को परिभाषित कर सकते हैं, और फिर एक सामान्य अनुकूलन स्क्रिप्ट का उपयोग कर सकते हैं जैसे कि आशा।

Answer 4

आप bivpoisR पैकेज का उल्लेख करने के लिए स्वतंत्र हैं । मेरी पिछली परियोजना ने विकर्ण बिवरिएट जहर लागू किया। जैसा कि आप https://github.com/scibrokes/odds-modelling-and-testing-inefficiency-of-sports-bookmakers का उल्लेख कर सकते हैं ।

Comments

मुझे आपके द्वारा दिए गए लिंक से कनेक्शन स्पष्ट रूप से दिखाई नहीं देता है।

— माइकल आर। चेरिक

www2.stat-athens.aueb.gr/~jbn/papers/paper14.htm

— RYO ENG Lian Hu