Modellierung für Fußballergebnisse

In Dixon, Coles ( 1997 ) haben sie die Maximum-Likelihood-Schätzung für die beiden modifizierten unabhängigen Poisson-Modelle in (4.3) verwendet, um die Ergebnisse im Fußball zu modellieren.

Ich versuche, R zu verwenden, um die Alpha- und Beta-Parameter sowie die Home-Effekt-Parameter (S. 274, Tabelle 4) ohne Verwendung von Paketen zu "reproduzieren" (die Verwendung der üblichen unabhängigen Poisson-Modelle ist ebenfalls in Ordnung). Ich habe versucht, bivpoispackage zu verwenden, bin mir aber nicht sicher, wie ich die Parameter ändern soll.

Ich würde mich sehr freuen, wenn mir jemand mit dem R-Code helfen könnte, die Daten zu modellieren - Ergebnisse der Heim- und Auswärtsmannschaft für die Saison 2012/13 in der englischen Premier League.

Das Papier, das Sie lesen, verwendet implizit und β i, um sich auf die von Maher (1982) beschriebenen Angriffs- und Verteidigungsparameter zu beziehen .$\alpha_i$$\beta_i$

Der Hauptunterschied besteht darin, dass Maher vier Parameter für jedes Team verwendet (Heimangriff, Heimverteidigung, Auswärtsangriff und Auswärtsverteidigung), während Dixon und Coles Angriffs- und Verteidigungsparameter und einen weiteren Parameter verwenden, um den Heimvorteil darzustellen.

$\lambda_{MLE}= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_i$

.. Was die Reproduktion ihrer Änderungen an der Poisson-Distribution angeht (ein kurzer Blick zeigt mir, dass sie sowohl zeitabhängig als auch bivariat geworden ist), bezweifle ich, dass jemand dies für Sie tun wird. Sie sind viel besser dran, wenn Sie Tools verwenden, die tatsächlich Sinn machen.

Sie brauchen keinen bivariaten Poisson. Sie können Ihre eigene Funktion definieren und dann ein generisches Optimierungsskript wie optim verwenden.

Sie können sich gerne auf das bivpoisR-Paket beziehen . In meinem vorherigen Projekt wurde diagonales bivariates Gift angewendet. Weitere Informationen finden Sie unter https://github.com/scibrokes/odds-modelling-and-testing-inefficiency-of-sports-bookmakers .