4月 20, 2016
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为什么预测模型未能预测莱切斯特城的雄起?

为什么预测模型未能预测莱切斯特城的雄起?
从投注建议者到金融顾问,都广泛使用过往数据来预测未来的事件。在本文中,Dominic Cortis讨论了这种方法的陷阱和优势,并解释了测模型为什么未能预测莱切斯特城在联赛中获胜的几率。

预测并非一件易事,因为根据我浅薄的经验来看,它时不时会引向两种极端的印象。一切都不出意料地进行时,他们对待你的态度就好像是你有先知先觉的能力。当你考虑的极端事件甚至连现实的边都没碰到 – 那就等着被看成江湖骗子吧。

不管预测的是什么,都有一种很大的可能性 – 做出的确切预测将不会发生存在多种可能的结果时尤其是这样。

使用过去预测未来

一种有用的方法是挂钩过去或一般信息。例如,我们知道主队得分高于客队。因此,当碰到两队实力相当时,最好的猜测将是主队取胜。在一场足球比赛中,哪一个半场将取得最多进球?第二问。英格兰会点球取胜吗?不。

能让我们有更多洞察力的是离散性的量度,例如标准偏差,因为这显示了距离最佳估计值可能的离散量。

如果我们必须要和什么东西挂上钩,我们也绝不可能在赛季伊始就预测莱切斯特城足球俱乐部的蹿升(是的,我所有的文章将不得不提到这座城市),不是吗?把2014/15赛季的最后几场比赛考虑进来,我们可能解释说莱切斯特城要大干一场。但是我必须承认,甚至充其量想着进前6名看上去也是痴人说梦。

模型方法的局限性

建立模型不应孤立完成,必须考虑每种情况的繁杂关系。我只是特别欣赏这个如何使用先验概率的类比。有关汉·索罗和贝叶斯先验的文章解释了星球大战中千年隼飞越小行星带的场景,C3P0告诉汉·索罗,他有3720分之1的机会成功穿越这个地带。但是C3P0并未考虑到普通的统计数据对汉不适用,应针对他的场景进行相应更新。

这就是在莱切斯特城案例中发生的事情。首先,一些模型在这里真的不适用。例如,一个典型的模型是以泊松过程来预测进球数。

然而,这会把更高的几率算到一支进球/胜场率更高的队伍头上。但莱切斯特城是1-0赢球类型的队伍,尽管在模型中这将被他们的防守实力抵消掉。

其次,即使使用了合适的统计数据 – 市场看起来仍旧不合逻辑。每个人都预期阿森纳会压得莱切斯特城抬不起头。但这是一种似是而非的场景,最有可能的一种是他们都是该怎么打就怎么打。

中间方法

最后,要与过去的表现挂钩,但也不要忘记过去的表现并不是未来结果的指示。因此,您需要有主观能动性、创造性和判断力,并考虑目前的情况,但不要过度异想天开。不,这并不简单。

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