Em Dixon, Coles ( 1997 ), eles usaram a estimativa de máxima verossimilhança para os dois modelos independentes de Poisson modificados em (4.3) para modelar as pontuações no futebol.
Estou tentando usar R para "reproduzir" os parâmetros alfa e beta, bem como os parâmetros de efeito doméstico (pág. 274, Tabela 4) sem usar nenhum pacote (os modelos Poisson independentes habituais também são bons). Eu tentei usar o bivpoispacote, mas não tenho certeza de como modificar seus parâmetros.
Eu apreciaria muito se alguém pudesse me ajudar com o código R para modelar os dados - Pontuações da equipe em casa e fora da Temporada 2012/13 na Premier League inglesa.
r
modeling
maximum-likelihood
games
SooBin
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Respostas:
O artigo que você está lendo está usando implicitamente e para se referir aos parâmetros de ataque e defesa, conforme descrito por Maher (1982) .αEu βEu
A principal diferença é que Maher usa quatro parâmetros para cada equipe (ataque em casa, defesa em casa, ataque fora e defesa fora), enquanto Dixon e Coles usam parâmetros de ataque e defesa e outro parâmetro para representar a vantagem em casa.
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O MLE para a distribuição Poisson é simplesmente:λML E= 1n∑ni = 1kEu
.. quanto a reproduzir suas alterações na distribuição de Poisson (uma rápida olhada me diz que se tornou dependente do tempo e bivariada), duvido que alguém faça isso por você. Você está muito melhor usando ferramentas que realmente fazem sentido.
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Você não precisa de Poisson bivariado. Você pode definir sua própria função e, em seguida, usar um script de otimização genérico como optim.
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Você está à vontade para consultar o
bivpoispacote R. Meu projeto anterior aplicou veneno bivariado na diagonal. como você pode consultar https://github.com/scibrokes/odds-modelling-and-testing-inefficiency-of-sports-bookmakers .fonte