Prédiction statistique des résultats de football - Définition

Introduction

La prédiction statistique des résultat de football est une méthode utilisée pour les paris sportifs afin de prédire l'issue des matchs de football à l'aide d'outils statistiques. L'objectif de la prédiction statistique match est de battre les prédictions des bookmakers, qui les utilisent pour définir les cotes sur les résultats des matches de football.

L'approche la plus largement utilisée en statistiques de prédiction est le classement. Les systèmes de classement pour le football attribuent un rang à chaque équipe en fonction de leurs résultats de jeu passé, de sorte que le rang le plus élevé est attribué à la meilleure équipe. Le résultat du match peut être prédit en comparant les rangs de l'adversaire. Aujourd'hui, huit différents systèmes de ce classement pour le football existent: Classement mondial de la FIFA, Classement mondial de football Elo, AQB Sports Ratings, Le Roon Ba, InternationalMark, Rsoccer, Mondfoot et Chance de Gol.

Il y a trois principaux inconvénients aux systèmes de prédictions des match de football qui sont fondés sur les systèmes de classement:

1. les rangs assignés aux équipes ne font pas la différence entre leur force en attaque et leur force en défense.
2. les rangs sont basés sur des moyennes accumulées qui ne tiennent pas compte des modifications des compétences au sein des équipes de football.
3. l'objectif principal d'un système de classement n'est pas de prédire les résultats des matchs de football, mais de trier les équipes en fonction de leur performance moyenne.

Une autre approche connue pour la prédiction du football est celle des "systèmes de notation". Alors que les systèmes de classement se réfèrent uniquement à l'ordre des équipes, les systèmes de notation attribue à chaque équipe un indicateur de force en ré-évalué en permanence. En outre, la notation peut être attribué non seulement à une équipe, mais aussi à ses forces d'attaque et de défense, à l'avantage du terrain ou même aux compétences de chaque équipe (selon Stern).

Histoire

Les publications sur des modèles statistiques pour les prévisions de football ont commencé à apparaître à partir des années 90, mais le premier modèle a été proposé plus tôt par Moroney, qui a publié sa première analyse statistique des résultats de match de football en 1956. Selon son analyse, à la fois la Loi de Poisson et la Loi binomiale négative fournissent un bon ajustement des résultats des matchs de football. La série de passe entre les joueurs lors des matches de football a aussi été analysé avec succès en utilisant la distribution binomiale négative par Reep et Benjamin en 1968. Ils ont amélioré ce procédé en 1971, et dans Hill 1974 est indiqué que les résultats du jeu de football sont dans une certaine mesure prévisible et non pas simplement une question de chance.

Le premier modèle pour prédire les résultats des matches de football entre des équipes avec des compétences différentes a été proposé par Maher en 1982. Selon son modèle, les buts que les opposants marquent au cours du jeu sont tirées de la Loi de Poisson. Les paramètres du modèle sont définis par la différence entre les compétences d'attaque et de défense, ajustées par le facteur de l'avantage du terrain. Les méthodes de modélisation du facteur de l'avantage du terrain ont été résumées dans un article de Caurneya et Carron en 1992. La variation temporelle des forces de l'équipe a été analysé par Knorr-Held en 1999. Il a utilisé l'estimation récursive bayésienne pour les notations des équipes de football: cette méthode s'est avérée plus réaliste que la prévision fondée sur des moyennes statistiques.