Наш бизнес-партнер Bikinika.COM.UA

Главная › Новости

Метод взвешенной суммы показателей для прогнозирования футбольных матчей

Опубликовано: 04.12.2017

В последнее время спорт привлекает все большее количество людей, аккумулирует значительные финансовые, материальные и интеллектуальные ресурсы, и постепенно превращается в важный элемент экономики. Прогнозирование результатов спортивных соревнований само по себе является важной задачей, составляющей основу букмекерского бизнеса. Кроме того, эта задача может служить хорошим полигоном для тестирования различных методов экстраполяции и прогнозирования результатов процессов в условиях ограниченного статистического материала при большом количестве влияющих факторов, некоторые из которых заранее неизвестны.

Модели и компьютерные программы предсказания результатов спортивных игр разрабатываются на протяжении многих лет. Большинство из них используют стохастические методы описания неопределенности: регрессивный и авторегрессивный анализ, метод Байезиана в комбинации с цепями Маркова и методом Монте-Карло. Особенностями таких моделей являются: достаточно высокая сложность, большое количество допущений, потребность в наличии большого массива статистических данных. Кроме того, эти модели не всегда легко интерпретировать. Существуют также модели, использующие нейронные сети для предсказания результатов футбольного матча. Их можно рассматривать как универсальные аппроксиматоры нелинейных зависимостей, опробованные на экспериментальных данных. Для них также необходимо иметь массивы статистических данных, а физическое значение весов между нейронами после обучения определить нельзя.

Рассмотрим модель оценки рейтинга команд с использованием квалиметрического метода. Квалиметрия – научная дисциплина, в рамках которой изучаются методология и проблематика комплексной, количественной оценки качества объектов любой природы. В данном случае проводится рейтинговая оценка двух футбольных клубов, принимающих участие в матче.