埃米利奥·戈梅兹·德尼兹;南希·Dávila-Cárdenes;佩雷斯·桑切斯，何塞·玛丽亚 解释球队在足球比赛中得分的概率模型。预测和回归，并应用于西班牙比赛。 （英语） Zbl 1420.62286号 分拣 43，第1期，95-112（2019）. 摘要：在过去的几十年里，已经发表了许多应用统计方法分析体育数据的研究论文。足球，也称为足球，是世界上最受欢迎的运动之一，以循环赛的形式组织全国锦标赛，比赛结束时得分最多的球队获胜。这项工作的目的是开发一个合适的概率模型，用于研究球队在足球比赛中获得的分数。为此，我们建立了一个离散的概率分布，取值为0表示失败，1表示平局，3表示胜利。我们利用西班牙足球联赛（甲级联赛）2013-14赛季的数据测试了其表现。此外，该模型为预测分数和纳入协变量提供了一个有吸引力的框架，以研究影响团队得分的因素。 引用于2文件 MSC公司： 62J02型 一般非线性回归 62J20型 诊断、线性推理和回归 2015年1月62日 贝叶斯推断 关键词：协变量;足球数据;预测;回归，回归;体育统计;截断分布;加权分布 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Gómez-Déniz}等人，SORT 43，No.1，95-112（2019；Zbl 1420.62286） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Baio，G.和Blangiado，M.（2010年）。足球成绩预测的贝叶斯层次模型。应用统计学杂志，37，253-264·Zbl 1511.62489号 [2] Brillinger，D.（2008）。将2006年巴西系列赛a冠军赛的比赛结果建模为普通值。巴西概率统计杂志，22，89-104·Zbl 1310.62127号 [3] D´naf az，I.和N´uínez，V.（2010）。使用模拟方法计算概率：应用于西班牙足球甲级联赛。SORT，第34页，第181-200页·Zbl 1203.62221号 [4] Fisher，R.（1934年）。确定方法对频率估计的影响。优生学年鉴，6，13-25。 [5] Greenhough，J.、Birch，P.、Chapman，S.和Rowlands，G.（2002年）。足球进球分布和极值统计。物理学A，316，615-624。 [6] Harandi，S.S.和Alamtsaz，M.（2013）。离散alpha-skew-Laplace分布。排序，39，71-84·Zbl 1322.60007号 [7] Hon，L.和Parinduri，R.（2016）。三分规则会让足球更刺激吗？回归不连续设计的证据。《体育经济学杂志》，17，377-395。 [8] Johnson，N.、Kemp，A.和Kotz，S.（2005年）。单变量离散分布John Wiley，INC·Zbl 1092.62010年 [9] Karlis，D.和Ntzoufras，I.（2000年）。关于足球数据建模。学生，3229-244。 [10] Karlis，D.和Ntzoufras，I.（2003年）。使用二元泊松模型分析体育数据。英国皇家统计学会杂志。D辑，《统计学家》，52，133-145·Zbl 1169.91420号 [11] Khatri，C.（1959年）。关于幂级数分布的某些性质。《生物统计学》，46，486-490·Zbl 0090.35604号 [12] Lehmann，E.和G.Casella，G.（1998年）。点估计理论Springer，纽约·Zbl 0916.62017号 [13] Louzada，F.、Suzuki，A.和Salasar，L.B.（2014）。预测英超联赛的比赛结果：哪一个将是最终排名？《数据科学杂志》，12335-254。 [14] Noack，A.（1950）。一类具有离散分布的随机变量。《数理统计年鉴》，21，127-132·Zbl 0036.08601号 [15] Patil，G.和Rao，C.（1978年）。加权分布和大小偏差抽样，适用于野生动物种群和人类家庭。生物计量学，34179-184·Zbl 0384.62014号 [16] P´erez-S´anchez，J.M.、G´omez-D´eniz，E.和D´avila-C´ardenes，N.（2018年）。使用非对称链接的逻辑模型的比较研究：模拟足球客场胜利。对称，10，1-12。 [17] Rue，H.和Salvesen，O.（2006年）。预测和回顾 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。