足球比赛结果预测模型
体育比赛数据分析与预测模型研究
体育比赛数据分析与预测模型研究在现代体育竞技中，数据分析和预测模型的运用已成为一项重要的研究领域。
通过对比赛数据的分析和建立相应的预测模型，可以帮助教练和球队做出更准确的战术决策，提高比赛胜率。
本文将探讨体育比赛数据分析与预测模型的研究，介绍其应用领域和方法，并探讨其局限性和未来发展方向。
体育比赛数据分析主要依赖于大量的统计数据，这些数据包括球员的个人技术数据、球队的整体战绩数据、比赛的各项指标数据等。
通过对这些数据进行统计分析，可以发现球队和球员的潜在优势和弱点，进而制定相应的战术策略。
例如，在足球比赛中，通过分析球队在不同位置的得分能力和失球能力，可以确定合理的布阵和战术调整，使得球队在比赛中取得更好的成绩。
而预测模型的研究则是通过对历史比赛数据的回归和统计分析，建立相应的预测模型，以此预测未来比赛的结果。
这种模型的建立需要依赖于大量的历史数据，通过对这些数据的整理和挖掘，可以找到影响比赛结果的关键因素，并建立相应的数学模型。
例如，在篮球比赛中，通过对球队的得分能力、篮板球能力、助攻能力等数据的回归分析，可以建立一个预测模型，用以预测球队在未来比赛中的得分情况。
这样的预测模型可以作为教练和球队制定战术的依据，提高比赛的胜率。
体育比赛数据分析和预测模型的研究在各个体育项目中都有广泛的应用。
足球、篮球、棒球等大众体育项目都可以通过数据分析和预测模型来提高球队的竞争力。
而在一些小众项目如网球、高尔夫等，数据分析和预测模型同样可以为选手和教练提供有价值的决策依据。
此外，体育博彩行业也对数据分析和预测模型有着极高的需求，通过对比赛数据的分析和建模，可以提供给投注者更准确的胜负预测，提高投注的成功率。
然而，体育比赛数据分析和预测模型也面临一些局限性。
首先，数据的来源和质量是数据分析的关键问题。
目前，虽然体育比赛的数据采集工作已经相对完善，但仍然存在数据缺失、统计不准确、数据标准不统一等问题。
这些问题会对数据分析和预测模型的准确性产生直接的影响。
亚太杯比赛中常见的数学模型
亚太杯比赛中常见的数学模型亚太杯是一项备受关注的足球比赛，吸引了来自亚太地区的众多球队参与。
为了提高球队的竞技水平和比赛结果的预测准确性，数学模型在亚太杯比赛中得到了广泛应用。
本文将介绍一些常见的数学模型，并探讨其在亚太杯比赛中的应用。
一、Elo评分系统Elo评分系统是一种广泛应用于体育竞技的数学模型，它通过计算球队之间的积分差异来预测比赛结果。
在亚太杯比赛中，Elo评分系统可以根据球队之间的历史比赛成绩和实力差距，预测未来比赛的胜负关系。
通过该模型，球队可以更好地了解自己的实力，并制定相应的战术和策略。
二、概率模型概率模型是另一种常见的数学模型，它通过统计分析历史比赛数据和球队之间的对战记录，来计算每个球队获胜的概率。
在亚太杯比赛中，概率模型可以帮助球队预测比赛结果，并根据概率分布制定相应的防守和进攻策略。
此外，概率模型还可以用来评估球队的进攻和防守能力，为球队的训练和调整提供指导。
三、回归模型回归模型是一种用来分析和预测变量之间关系的数学模型。
在亚太杯比赛中，回归模型可以通过分析球队的历史比赛数据和球员表现，来预测球队在未来比赛中的得分情况。
通过回归模型，球队可以找到影响比赛结果的关键因素，并针对这些因素进行训练和调整，提高球队的竞技水平。
四、优化模型优化模型是一种通过最大化或最小化目标函数来求解最优解的数学模型。
在亚太杯比赛中，优化模型可以帮助球队制定最佳的阵容和战术安排，以取得最好的比赛结果。
通过优化模型，球队可以在有限的资源和时间内做出最优决策，提高球队的整体竞技水平。
五、神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，可以用来处理复杂的非线性关系。
在亚太杯比赛中，神经网络模型可以通过分析球队的历史比赛数据和球员表现，来预测未来比赛的结果。
通过神经网络模型，球队可以更准确地评估自己的实力和对手的实力，制定相应的战术和策略。
六、决策树模型决策树模型是一种通过构建树状结构来进行决策的数学模型。
体育赛事数据挖掘与预测模型构建
体育赛事数据挖掘与预测模型构建体育赛事一直是人类社会中最受关注的活动之一。
从古代的奥林匹克运动会到现代的世界杯足球赛，每一次赛事都会引起全球范围内的关注和热议。
在数字化、信息化的今天，通过数据挖掘、预测模型构建等技术手段来分析和预测体育赛事的结果愈发重要和可行。
本文将探讨如何利用数据挖掘的方法和预测模型构建的技术来对体育赛事进行预测和分析。
一、数据挖掘和体育赛事数据挖掘指的是在大量数据中发现既未知又有价值的信息、规则和模式的过程。
在体育赛事中，我们可以利用数据挖掘的方法来发掘出各种有用的数据特征和规律，以便更好地理解体育比赛的走势和胜负的形成。
例如，我们可以通过分析球员的得分、出场时间、犯规数等指标，来研究某支队伍在比赛中的攻防表现和战术变化。
同时，我们也可以从历史记录中寻找到一些有代表性的比赛数据，通过比较和分析它们，来预测未来的比赛结果和可能的变化趋势。
数据挖掘需要采集、整理和处理大量的数据，这就需要我们选择合适的数据源和分析工具。
现在的体育赛事数据多数由公共媒体或相关机构提供，我们可以使用一些工具来帮助我们获取和整理这些数据，比如SQL、Python等编程语言，或者一些专门的数据挖掘软件。
数据分析的结果可以呈现为各种图表和分析报告，也可以通过机器学习等方法来生成预测模型。
二、预测模型构建和体育赛事预测模型是基于已知数据特征和历史记录，来预测未来趋势和结果的一种方法和手段。
在体育赛事中，预测模型的建立可以帮助我们更准确地判断一场比赛的走势和胜负的可能性，以便更好地制定战略和决策。
例如，我们可以通过历史比赛数据和专家分析，来建立一个体育赛事预测模型，以预测某支队伍在未来一段时间内的表现和可能的成绩变化。
预测模型的构建需要选取合适的算法和模型来实现。
现在有很多机器学习和数据科学的工具和软件可以用来构建和训练模型，例如TensorFlow、Scikit-learn等。
这些工具可以支持各种算法和模型的训练和测试，包括线性回归、决策树、支持向量机等。
足彩的三种权威数学模型
足彩的三种权威数学模型在西方，成规模的博彩业已经有了200多年的历史，涌现出了许多建立在严格的数学统计基础上竞技比赛结果的预测方法，根据我们掌握的资料，有三种权威的预测方法目前被广泛地应用于预测足球比赛的胜负平结果，有一些专家甚至声称，欧洲几乎所有的博彩公司都在这三种预测方法的基础上建立起数学模型，从而决定本公司在一场足球比赛以前开出怎样的初始赔率。
这三种被广泛应用的权威预测方法是：一、埃罗（ELO）预测法；二、进球率比较预测法；三、最近六场战绩比较预测法。
一、埃罗预测法：是美国物理学家Aroad Elo博士创立的，Elo博士最早将这套方法用于预测国际象棋的比赛结果。
他在自己的《棋分高下：过去和现在》一书中对该方法作了详细说明，通过对 1500场英超比赛的研究，杰奎斯?布莱克对Elo预测法进行了不懈地改进，现已经被广泛应用足球赛事中。
Elo预测法的改进模型是通过研究主客场球队在比赛前的积分情况来预测胜负的，Elo预测法的预测回归方程式为：主场球队取胜的可能性 =44．8％+（0．53％乘以两队积分差）客场球队的获胜可能性=24．5％+（两队积分差乘以0．39％）二、进球率预测法：1990年，大卫?杰克逊和K.R.莫舍斯基在国际博彩会议上发表了论文--《比赛中的指数博彩》，第一次提出了以平均每场比赛进球率作为预测一只球队下一次比赛成绩的数学模型。
运用这一方法预测英格兰超级联赛和意大利甲级联赛结果是准确率最高的。
简单地说：进球率预测法有四个原则：1. 当参赛双方的平均进球率之差为0.30（不含0.30）以上时平均进球率高的球队胜；2. 当参赛双方的平均进球率之差为0.10以上至0.30（含0.30）时，若主场球队的平均进球率高，则主场球队胜；3. 当参赛双方平均进球率之差为0.10以上至0.30（含0.30）时，若主场球队平均进球率低于客场球队的平均进球率，则主场球队胜或平。
4. 当参赛双方平均进球率之差为0.10（含0.10）以下时，主场球队胜或平。
球场赛事预测报告模板
球场赛事预测报告模板
根据过去的数据分析和统计，以下是对未来球场赛事的预测报告：
1. 队伍表现预测：
根据球队过去的表现、球员伤病情况和战术调整，预测每支队伍在未来比赛中的表现。
通过分析球队的胜率、进攻水平、防守能力以及球员的个人能力，可以得出对每个队伍在未来比赛中成绩的预测。
2. 对手对比预测：
通过对两支对手之间的历史对战数据和球队表现的比较，可以预测未来比赛中双方的实力对比。
这可以包括对对手在不同战术下的优势和劣势的分析，以及在不同比赛环境下的表现预测。
3. 比赛结果预测：
根据以上两个方面的分析，可以预测每场比赛的结果。
这可以通过将每支队伍的表现指标和对手对比指标进行综合分析，得出每场比赛的胜负预测。
同时，考虑到比赛环境、主客场因素以及球队之间的实力差距，可以对具体比分进行预测。
4. 比赛关键事件预测：
除了比赛结果的预测，还可以预测比赛中的关键事件，例如进
球数、红黄牌数、控球率等。
这需要参考球队历史数据以及不同队伍之间的对比分析，来预测比赛中不同事件的发生概率。
需要注意的是，以上的预测都是基于过去数据和统计的分析，并不能完全准确地预测未来比赛的结果。
比赛中的伤病、战术变化、技术失误等因素都可能对预测结果造成影响。
因此，以上预测仅供参考，实际结果仍需以比赛实况为准。
足球比赛结果预测分析(世界杯预测模型) 毛连忠
实力由球队近期战绩决定
比赛结果符合泊松分布
4
5
裁判判决公正无黑哨
球员无伤病情绪稳定发挥正常
模型建立
符号说明
符号 代表意义 主队进球数 客队进球数 主队进球实力 客队进球实力 主队比赛场数 客队比赛场数 主队胜出概率 两队打平概率 客队胜出概率 符号 代表意义 主队在第i场球进球个数 客队在第i场球进球个数
0.0859
2 0.0570 0.0888 0.0691 0.0358 0.0139 0.0043 0.0011 0.0003
3 0.0393 0.0612 0.0476 0.0247 0.0096 0.0030 0.0008 0.0002
4 0.0203 0.0316 0.0246 0.0128 0.0050 0.0015 0.0004 0
0.0447
1 0.0779
0.0934
2 0.0814 0.0976 0.0586 0.0234 0.0070 0.0017 0.0003 0
3 0.0567 0.0680 0.0408 0.0163 0.0049 0.0012 0.0002 0
4 0.0296 0.0355 0.0213 0.0085 0.0026 0,0006 0.0001 0
5 0.0084 0.0131 0.0102 0.0053 0.0021 0.0006 0.0002 0
6 0.0029 0.0045 0.0035 0.0018 0.0007 0.0002 0 0
7 0.0009 0.0013 0.0010 0.0005 0.0002 0 0 0
2
3 4 5 6 7
e P( X k ) , k!k Nhomakorabea
关于泊松分布在足球赛果预测中的应用
关于泊松分布在足球赛果预测中的应用一、符号说明P（goal=k）……………………………..….攻入k球的概率k H……………………………………………..…主队进球数k A……………………………………………..…客队进球数λH………………………………………….….…主队进球实力λA……………………………………………..…客队进球实力n H…………………………………………….…主队比赛场数n A…………………………………………….…客队比赛场数m iH……………………………………………..主队在第i场进球个数m iA……………………………………………...客队在第i场进球个数P(k H:k A)……………………………………...主客队比分为k H:k A的概率P(k H＞k A)……………………………………主队胜出概率P(k H＝k A)……………………………………两队打平概率P(k H＜k A)……………………………………客队胜出概率二、模型的建立（一）泊松分布模型概述泊松分布的概率质量函数为：P(X=k)=e −λλkk! (1)其中，λ≥0，支撑k∈{0,1,2，┅}，期望和方差为λ。
泊松分布的参数λ是单位时间（或单位面积或体积）内随机事件发生的平均概率。
三、参数的确定方法其中，k （0≤k ≤6）；λ为对阵球队的期望实力，关键在于对λ的预测； n 为所选取样本的过往比赛场次数量； m 为所选取样本的某场比赛的进球数量，则：λ=m n (2)λH 代表主队主场进球实力； λA 代表客队客场进球实力。
四、足球预测的具体模型假设球队在n H 个主场比赛中各场进球为m iH ，则主场实力为： λH =∑m iHi=n i=1n H (3)同理，假设在n A 个客场比赛中各场进球为m iA ，则客场实力为： λA=∑m iAi=n i=1n A (4)则对某场比赛主队进球数是k H 的概率为： P (goal=k H )=e −λH λH k Hk H !，其中k H 取[0，6]内的整数 (5)同理，某场比赛客队进球数是k A 的概率为： P (goal=k A )=e −λA λA k Ak A !，其中k A 取[0，6]内的整数 (6)则两队比分为k H :k A 的概率为：P (k H :k A )=e −λH λH k Hk H !∗e −λA λA k Ak A !，其中k H ,k A 取[0，6]内的整数 (7)如果，k H ＞k A ，则主队胜客队败k H＝k A，则两队打平k H＜k A，则主队败客队胜容易看出，当0≤k≤6时，比赛结果有36种可能性。
全等模型专题3：足球模型
全等模型专题3：足球模型引言足球模型是数学和统计学在足球比赛中的应用。
通过分析球队的数据和运动员的表现，足球模型可以预测比赛结果，评估球队的实力，并提供战术建议。
本文将介绍一些常见的足球模型以及它们的应用。
1. 线性回归模型线性回归模型是最简单且最常用的足球模型之一。
它通过分析球队的历史比赛数据，并考虑各种因素如射门次数、控球时间等来预测比赛结果。
通过建立数学模型，线性回归模型可以得出各个因素对比赛结果的影响程度，并给出胜负概率。
2. 深度研究模型深度研究模型是近年来发展起来的一种足球模型。
它利用神经网络结构，通过大量的球队数据和运动员表现数据进行训练，从而预测比赛结果和评估球队实力。
深度研究模型具有较高的预测准确性，并可以处理复杂的数据关系。
3. 战术分析模型战术分析模型是足球模型中的一种特殊应用。
它通过分析球队在比赛中的战术表现，如传球配合、跑动轨迹等来评估球队的战术水平。
战术分析模型可以帮助球队制定更有效的战术策略，提高比赛胜率。
4. 模型应用实例足球模型在实际应用中具有广泛的应用领域。
例如，一些职业足球俱乐部会使用足球模型来评估球员表现，优化阵容配置；一些赌球公司会使用足球模型来预测比赛结果，制定赔率。
结论足球模型是一种重要的分析工具，可以帮助专业人士预测比赛结果、评估球队实力和提供战术建议。
未来，随着数据采集和处理能力的提升，足球模型将发挥更重要的作用，并为足球领域的发展带来更多的机遇与挑战。
参考文献- Smith, J. (2020). Football Analytics: Using Data to Improve Player Performance. Sports Analytics Handbook.。
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足球比赛结果预测模型摘要本文建立了一个关于足球比赛结果预测和确定如何下注获利最大化模型。
第一问，对于确定X场比赛主队胜平负以及如何下注问题，我们将给定的大量数据（各球员进球、助攻、射门、射正和扑救等数量）进行整合，运用Excel 进行统计分析并算出X场比赛主队和其客队的进球能力、进攻能力和防守能力，从而确定主队和其客队的进球期望值，然后运用泊松分布的方法计算出X球队胜平负的概率，确定如何下注。
第二问中，预测X场总进球数的概率分布，确定如何下注，根据第一问结论并利用数学软件MATLAB预测出所有可能的X场总进球数的概率分布，选择概率最大的，结合实际历史数据和主客观影响因素确定如何下注。
对于第三问，要求预测四场比赛的进球情况，并确定在这四场中如何下注获利最大，首先球队在积分榜上的排名可以较为客观的代表这支球队的实力强弱，其中进球数直接影响球队积分，因此本问通过球队积分排行榜和进球率的相关性预测四场比赛进球情况，利用Excel画出球队进球率与排名散点图和相关性分析确定下注比例。
最后一问，要求通过分析赔率对于博彩公司收益的影响并针对问题三，设计合理赔率方案。
本文论证严密，运用大量可靠数据对模型进行验证，并对模型优缺点进行了分析。
关键词足球预测泊松分布MATLAB 进球期望值赔率相关性分析一、问题的重述与分析1.问题的重述博彩业发展繁荣，创造了不少富翁，其中福利彩票的中奖号码可以认为是纯粹的随机数，难以预测。
而体彩中一些结果可以人为预测，并根据预测结果下注。
结果预测准确与否，关系到金钱的盈亏。
足球赔率是博彩公司在其十几年乃至数十年所积累的丰富的、海量的与足球比赛相关数据的基础上，利用科学的数学理论模型，计算得出的对于一场足球比赛所产生某种结果的概率，并使这组数据加以转换得到的一组常人可以看得懂的数据。
赔率与足球比赛的结果间存在着必然的联系。
博彩公司就是靠预测结果，调整赔率，吸引大家下注来赚取收益的。
如果我们比博彩公司预测得更加准确，或者押中冷门，就有可能在其中赚取巨大收益。
现在我们所关心的问题就是：1)根据所给的数据，如何确定各球队胜负平的概率，并确定如何下注。
2)根据比赛的总进球数的概率分布，如何确定下注的分配比率。
3)根据球队历史排名与进球率，如何预测球队未来进球情况，并在下注时获利最大。
4)通过分析赔率对博彩公司收益的影响，如何给出合理的赔率设计方案，在吸引尽可能多的客户的同时，获得最大利润。
2.问题的分析对于一场球赛，结果有胜、平、负三种结果。
而比赛结果往往由球队实力高低，主客场，裁判判决公正与否甚至是天气好坏等一些要素相关，导致胜负平的概率不会是1/3；这就要求模型能综合比赛各项因素得出合理的赛果预测。
本问题即是一个在历史数据的基础上，通过对数据的整合，如何制定预测模型，确定下注比例并获得最大利润。
二、模型的基本假设1.假设在一个赛季内, 一名球员的单位进球、进攻、防守能力变化不大。
2.比赛主要影响因素是实力和主客场，其结果不受天气等环境影响。
3.球队实力由球队近期战绩决定。
4.比赛结果符合泊松分布。
5.裁判判决公正无黑哨。
6.确定现实中已有伤病球员不上场，所选球员无伤病情绪稳定、发挥正常。
三、符号说明1.α：代表球员单场进球能力。
2.β：代表球员单场进攻能力。
3.γ：代表球员单场防守能力。
4.d1:代表球员单场助攻数。
5.d2:代表球员单场射门数。
6.d3:代表球员单场射正数。
7.d4:代表球员单场扑救数。
8.T:代表球员出场时间。
9.λ：代表球队进球期望值。
10.P:代表球队单场获胜概率。
11.Wt:代表某支球队的进球率.12.Y i:代表这支球队在第i场比赛的进球数四、模型建立4.1：问题一及其求解根据题意，要预测X场比赛中主队的胜平负的概率（即猜胜负平），而球队的胜负平取决于球员的进球以及进攻防守能力，所以应根据附表1计算出主队和客队的综合进球、进攻和防守能力，从而分别得出主队和客队的进球期望值，经过比较确定主队的胜负平的概率，并确定如何下注。
(一)、主队进球能力、进攻能力和防守能力的计算根据附表1，用Excel 数据处理器对其数据进行整合及计算，分别得出主队和客队的进球能力、进攻能力和防守能力，以球员阿格利亚尔迪为例：将他的单场助攻数d1、单场射门数d2和单场射正数d3相加再除以出场时间T ，即可得到单位进攻能力β1。
再将单场扑救数d4除以出场时间T ，就得到单位防守能力γ1。
经过计算得到本场所有球员的单场进球能力α，所有球员的单场进攻能力β以及所有球员的单场防守能力γ，然后将α，β，γ三个数进行算术平均，从而得出单场球队进球期望值λ。
具体计算如下：利用公式TT d T d d d T i *3/3/)321(/3∑∑∑≡≡++++±±αγβαλ 公式一0.0196289=（注：上式中代入的数据，如0.01962892等参照附录中的表一）（二）、球队胜负平概率的计算 为了更为充分合理地说明问题，我们对球队胜负平概率的计算采用泊松分布[5]进行计算，具体计算如下：设在主队进球数为y1的概率为P{goal=y1}=(e^(-λ1)* λ1^y1)/y1! 其中y1取[0,7]内整数 客队进球数为y2的概率为P{goal=y2}=(e^(-λ2)* λ2^y2)/y2! 其中y2取[0,7]内整数则两队比分为y1，y2的概率为P(y1:y2)=(e^(-λ1)* λ1^y1*e^(-λ2) *λ2^y2)/y1!*y2! 其中y1，y2取[0,7]内整数， 如果y1>y2，则主队胜客队 y1=y2，则两队战平 y1<y2,则客队战胜主队易知，当0<=y<=7比赛结果有49种， 则主队胜的概率为P(y1>y2)= ∑(e^(-λ1)* λ1^y1*e^(-λ2) *λ2^y2)/y1!*y2! 其中y1,y2取[0,7]内整数 平局的概率为P(y1=y2)= ∑(e^(-λ1)* λ1^y1*e^(-λ2) *λ2^y2)/y1!*y2! 其中y1,y2取[0,7]内整数 客队胜的概率为P(y1<y2)= ∑(e^(-λ1)* λ1^y1*e^(-λ2) *λ2^y2)/y1!*y2! 其中y1,y2取[0,7]内整数以2014至2015年度意甲联赛中，维罗纳和尤文图斯的数据带入，运用泊松分布模型预测两队交锋时赛果的概率。
如附录1所示，将数据带入公式由数学软件matlab 计算可得主队胜的概率 P1=0.5801 两队平的概率 P2=0.2167主队负的概率 P3=0.2022综上所述，由泊松分布得出主队胜平负的概率，经过比较可知，主队胜出的可能性最大，因此人们应该选择买主队胜利的彩票。
4．2：问题2的求解问题2为预测X 场比赛总进球数的概率分布并确定如何下注，首先由附表1的数据和问题1的结论出发，经分析可以清楚地知道这两题思路相同，即在第1题matlab 程序代码基础上增加一条输出语句后，我们能够直接清晰地得到X 场比赛中主队和客队每种可能比分情况以及它们所对应的概率：p1 =0.0945 1：0 p1 =0.0928 2：0 p1 =0.0993 2：1 p1 =0.0607 3：0 p1 =0.0650 3：1 p1 =0.0348 3：2 p1 =0.0298 4：0 p1 =0.0319 4；1 p1 =0.0171 4：2 p1 =0.0061 4：3 p1 =0.0117 5：0 p1 =0.0125 5：1 p1 =0.0067 5：2 p1 =0.0024 5：3 p1 =6.3953e-004 5：4 p1 =0.0038 6：0 p1 =0.0041 6：1 p1 =0.0022 6：2 p1 =7.8189e-004 6：3 p1 =2.0922e-004 6：4 p1 =4.4788e-005 6：5 p1 =0.0011 7：0 p1 =0.0011 7：1 p1 =6.1453e-004 7：2 p1 =2.1925e-004 7：3 p1 =5.8668e-005 7：4 p1 =1.2559e-005 7：5 p1 =2.2404e-006 7：6 经过比较，当主队维罗纳获胜时，二者比分为2:1概率最大的，此时 P1(y1,y2)＝ ∑(e^(-λ1)* λ1^y1*e^(-λ2) *λ2^y2)/y1!*y2! ＝0.0993.所以，应选择下注总进球数为3。
4．3：问题3的解决预测X 、Y 、Z 、W 四场比赛的进球情况，确定在“4场进球”中如何下注能获利最大。
进球率对于比赛结果有着直接的影响效果，进球率的高低是否能够真实反映一支球队实力的强弱。
其中球队在积分榜上的排名可以客观代表这支球队实力的强弱。
进球率的计算公式[1]如下:nY ni ∑==1iWt其中,Wt 表示某支球队的进球率,Yi 表示这支球队在第i 场比赛的进球数,i=1,2,3,…n,n 为总的比赛场次。
对一支球队来说,在整个赛季中它的进球率是相对稳定的。
然而漫长的一个赛季中,因为诸多不可预测因素的影响,一支球队不可能永远保持一个同样的竞技状态。
而球队近期竞技状态的好坏将直接影响球队的进球率以及胜率,竞技状态好的时候,胜率就高;竞技状态差的时候,胜率就低。
所以从整体来看,进球率确实反映了球队的实力,但是却不能反映球队当前所处的竞技状态对比赛的影响,因此我们有必要对进球率的计算公式进行一些合理的调整,将球队近期的状态考虑进去,也就是将球队近期比赛的进球数与原有的进球率结合起来。
将球队最近4场比赛的进球数纳入调整后的进球率,得到如下计算[1]公式:4Yi 31W ++∑∑=-==n Yinn i n i t其中,Wt 表示调整后的某支球队进球率,表示这支球队在第i 场比赛中的进球”中应选择单式投注，方能获利最大。
4．4：问题4的解决博彩公司事前所设定的赔付率不会随意变动，而变动的是赔率和胜负平概率，跟随其变动的则是凯利指数。
由于凯利指数是“变量中的变量”总是随市场赔率和平均概率(平均概率又是随着各家概率高低变动的)不断变动的，就是说凯利指数是能够反映博彩公司的数据的真实趋势和投注资金流量运动。
凯利指数首要的作用就是反应将一场球赛做为经济市场各家公司赢利和赔付风险差异的做用，一般来说，认同程度越高的选项，打出可能越大，博彩公司存在的赔付风险越大。
而差异越大的选项，则打出可能越小，为博彩公司盈利安全点。
有问题3可知，通过分析对阵双方的各种资讯,诸如出场阵容,以往交手战绩,主队主场战绩,客队客场战绩,在联赛中的成绩排位,球队最近的状态斗志,俱乐部的运作情况等等方面因素之后,估算出这场赛事胜,平,负三种结果的概率。