世界杯数据分析预测方法,世界杯数据分析预测方法

泊松回归，并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模。泊松回归模型有时（特别是当用作列联表模型时）又被称作对数-线性模型。

2014年世界杯，所有的数据分析专家都以数据为准，分析员最后都会将其整合成模型。通常情况下，建模人员会把问题从“哪一支队伍会胜出”改为“X队和Y队比赛，X队会进多少个球”，这里使用到的是一种名为“双变量泊松回归分析法”(bivariate Poisson regression)。

“双变量”指的是，在做出某个单一结果的预测时需要参考两个相互影响的因素，比如一场比赛中的X队和Y队的表现。“回归分析法”指将即有数据填充到模型中去。而“泊松分布”则是很有趣的分析方法。

试想像，你站在路旁，想要知道一分钟会有多少汽车急驰而过。首先，你必须收集数据。利用秒表和计数器，第一分钟，假设有15辆车驶过；第二分钟，18辆；而下一分钟只有4辆。持续记录下去，你就可以得到一个模型，这便是“泊松分布”的原型。这项分析方法是由法国数学家西莫恩·德尼·泊松提出，用于估测人们做出错误判断的几率。

根据泊松分布，足球比赛的结果同样具有分散性。一支足球队进1或2个球的可能性最大，其次为不进或者进3个，而进4或5个球(或者更多)的几率则大大下降。于是建模人员会根据这支队伍之前的表现，通过泊松分布制图，预测出它们之后得分的情况。

背景

2018年俄罗斯世界杯即将开幕，32支球队将在本届世界杯上展开激烈角逐。在本届世界杯上，巴西队和克罗地亚队将在首战中相遇。这场比赛备受关注，因为巴西队是世界杯历史上最成功的球队之一，而克罗地亚队也拥有强大的实力。那么，谁将在这场比赛中占据优势呢？下面，我们将通过数据分析和技术评估来揭秘世界杯首战胜负大势。

数据分析