为什么有些知友的世界杯预测这么准？
我来上干货，不列公式，不列代码，就能让每个人都可以成为博彩公司的精算师，只要你有足够的耐心和精力。 需要的背景知识是，会点击鼠标，会打字，会高中数学。 必读书《The Economics of Football》（以下简称TEOF，最好是第二版，因为第二版有得失球模型），看完这个你会知道：1、如何用简单的统计模型预测足球比赛；2、如何利用博彩公司的赔率缺陷得到盈利。不过很遗憾，关于2，TEOF的计算结果显示，在包含税率的情况下无法盈利，而不包含税率的情况下盈利率还不如银行活期存款呢。另外，关于1，TEOF收集的是联赛数据，如果想预测世界杯可以部分参照其变量的设计，你也可以自己鼓捣你想要的变量。 必会软件： 1、spss，傻瓜软件，图形界面操作，只需你点击，分析-广义线性模型-广义线性模型，然后在有序响应框里任意选logistic和probit，这两个没啥区别，如果你完成了上述步骤，恭喜你，你已经超越了霍金的预测水平，剩下来的就是按照TEOF所列出的那些变量收集数据或你认为的影响世界杯的比赛水平的数据，倘若你全部数据收集完毕，恭喜你，你已经达到了博彩公司精算师的水平，可以进行胜平负的开盘了。 2、R语言，可惜，R语言尽管是简单的脚本语言，依然会对某些人有一定的障碍，我建议阅读网上的速成教程，特别要掌握如何输入数据。OK，如果你掌握R语言了，可以下载 ，这个包支持的是老版本的R，需要你用Rtool重新编译，你也可以下载 和 ，虽然不是Package，也够你用了。与 的那个模型类似，bivpois包处理的也是泊松模型，包里自带了足球数据的例子（可惜是简单的潜变量），可供你把玩。接下来一样的，和1一样，收集数据。 下面，我来说说 那个泊松模型的不足， 模型是上世纪70年代出现的， 模型那个天然的缺陷就是会低估0进球的概率，以及认为得失球相互独立，实际上得失球有轻微的相关。所以为了克服 模型的缺陷，Ioannis Ntzoufras引入了二元泊松模型，然后考虑到会低估0进球和平局，又加入了零膨胀和对角膨胀的系数（对角膨胀及0:0,1:1,2；2,3:3这类的），然后编写了相应的R package。 进阶： 一种进阶是引入动态模型（状态空间模型），这种模型需要卡曼滤波和MCMC结合进行参数估计，需要你自己编写代码，不适合大众。 另一种进阶是系数缩减（正则化），例如lasso，弹性网，当你设计了一堆变量（而且这堆变量实际意义你并不清楚），你就需要进行系数缩减了。R语言的rms可以处理有序logistic模型的正则化估计。有兴趣的人可以玩玩。至于泊松，需要你写代码。 最后一种进阶也不算是进阶，就是现在流行的机器学习方法（软计算），像神经网络、支持向量机、贝叶斯网之类的。 最后，推荐一个虎扑空间 ，供大家参考。里面设计的都是经典足球预测模型，例如随机方差、时间加权，动态模型，贝叶斯模型，蒙特卡洛模拟