Моделювання футбольних результатів

У Dixon, Coles ( 1997 ), вони використали максимальну оцінку ймовірності для двох модифікованих незалежних моделей Пуассона в (4.3) для моделювання балів у футболі.

Я намагаюся використовувати R для того, щоб "відтворити" альфа та бета, а також параметри домашнього ефекту (стор. 274, таблиця 4), не використовуючи жодних пакетів (також використовуються звичайні незалежні моделі Пуассона). Я спробував використовувати bivpoisпакет, але я не впевнений, як змінити його параметри.

Я дуже вдячний, якщо хтось може допомогти мені з кодом R для моделювання даних - забиває команду господарів та гостей гості за сезон 2012/13 в англійській Прем'єр-лізі.

Папір, яку ви читаєте, неявно використовується $\alpha_i$ і $\beta_i$посилатися на параметри атаки та оборони, як описано Maher (1982) .

Основна відмінність полягає в тому, що Махер використовує чотири параметри для кожної команди (атака господарів, захист господарів, атака в гостях та захист в гостях), тоді як Діксон і Коулс використовують параметри атаки та захисту та інший параметр для представлення переваги будинку.

MLE для розповсюдження Пуассона просто: $\lambda_{MLE}= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_i$

.. що стосується відтворення їх змін до розповсюдження Пуассона (швидкий погляд говорить мені, що він став і залежним від часу, і двовимірним), я сумніваюся, хтось зробить це за вас. Вам набагато краще використовувати інструменти, які насправді мають сенс.

Вам не потрібен двовимірний Пуассон. Ви можете визначити власну функцію, а потім скористатися загальним сценарієм оптимізації на зразок optim.

Ви не соромтеся звертатися до bivpoisпакету R. Мій попередній проект застосував діагональну двовалентну отруту. як можна посилатися на https://github.com/scibrokes/odds-modelling-and-testing-inefficiency-of-sports-bookmakers .