ポアソン回帰-サッカーのゴールを予測する

ポアソン回帰は、一定の間隔内で発生するイベント (この場合はサッカーのゴール) の数を予測するために広く使用されている統計手法です。 ポアソン分布は、イベントが独立して一定の平均速度で発生することを前提としています。 サッカーのコンテキストでは、これは、試合で各チームが得点したゴールの数がランダムであると想定され、ポアソンの分布に従うことを意味します。

ポアソン回帰を使用してサッカーのゴールを予測するには、次の手順に従います。

履歴データの収集: 各チームが得点したゴール数、攻撃力と防御力、およびゴールスコアリングに影響を与える可能性のあるその他の関連要因など、過去の試合に関するデータを収集します。

平均を計算する: 分析している履歴期間中に各チームが得点したゴールの平均数を決定します。 さらに、 (すべてのチームで) 試合で得点したゴールの平均数を計算します。

モデルを定義する: 関連する予測子を使用してポアソン回帰モデルを設定します。 一般的な予測因子には、チームの強さ (攻撃と防御) 、ホームアドバンテージ、および直接対決の記録が含まれます。

推定パラメーター: ポアソン回帰モデルを履歴データに適合させ、各予測変数のパラメーター (係数) を推定します。 このプロセスは、予測変数と得点されたゴール数との関係を判断するのに役立ちます。

予測を行う: 推定パラメーターを使用して、今後の一致に関連するデータをポアソン回帰モデルに入力します。 モデルは、各チームの目標の予測数を生成します。

精度を評価する: 予測を一致の実際の結果と比較して、モデルの精度を評価します。 予測変数を調整するか、追加のデータを組み込んで、必要に応じてモデルを改良します。

サッカーのゴール予測に適用する場合、ポアソン回帰にはいくつかの制限があることに注意することが重要です。

サッカーはプレーヤー間の多数の相互作用を伴うダイナミックなゲームであるため、ゴールは独立して得点されることを前提としていますが、実際には当てはまらない場合があります。

ポアソンの分布は、サッカーのような低得点のスポーツには適していない可能性があります。サッカーでは、ゴールの分布が通常のポアソンの分布よりも歪んでいることがよくあります。

これらの制限にもかかわらず、ポアソン回帰は、特に他の方法やモデルと組み合わせた場合、サッカーのゴールを予測するための有用な出発点を提供できます。

Football Antは、サッカーの目標数を予測するためのポアソン配布方法を提供します