泊松分布足球预测工具（怎么算买足球概率最大标准差计算）
本文目录
- 怎么算买足球概率最大标准差计算
- 如何计算泊松分布的概率密度，有没有软件或者EXCEL里的公式
- 能举例列出足球泊松分布的例子吗谢谢
- 足球场上踢到比分3比3的情况多不多
- 足球比赛结果用泊松分布准确率高吗
- 泊松回归的简介
怎么算买足球概率最大标准差计算
足球概率的计算公式：利用泊松分布公式：p（x=k）=λ的k次方/（k！）的（e的-λ次方）次方，泊松分...
如何计算泊松分布的概率密度，有没有软件或者EXCEL里的公式
Excel 里有泊松分布07版以前的是： poisson07版以后的是：POISSON.DIST 下面是Excel内的函数帮助 POISSON.DIST 函数
返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。
语法POISSON.DIST(x,mean,cumulative)POISSON.DIST
- X 必需。事件数。
- Mean 必需。期望值。
- Cumulative 必需。一逻辑值，确定所返回的概率分布的形式。如果 cumulative 为 TRUE，函数 POISSON.DIST 返回泊松累积分布概率，即，随机事件发生的次数在 0 到 x 之间（包含 0 和 x）；如果为 FALSE，则返回泊松概率密度函数，即，随机事件发生的次数恰好为 x。
- 如果 x 不为整数，将被截尾取整。
- 如果 x 或 mean 为非数值型，则 POISSON.DIST 返回错误值 #VALUE!。
- 如果 x 《 0，则 POISSON.DIST 返回错误值 #NUM!。
- 如果 mean 《 0，则 POISSON.DIST 返回错误值 #NUM!。
能举例列出足球泊松分布的例子吗谢谢
泊松分布是最重要的离散分布之一，它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。在一定时间内某交通路口所发生的事故个数，是一个典型的例子。泊松分布的产生机制可以通过如下例子来解释。为方便记，设所观察的这段时间为[0,1),取一个很大的自然数n，把时间段[0,1)分为等长的n段：我们做如下两个假定：1. 在每段 内，恰发生一个事故的概率，近似的与这段时间的长 成正比，可设为 。当n很大时，很小时，在这么短暂的一段时间内，要发生两次或者更多次事故是不可能的。因此在这段时间内不发生事故的概率为。2. 各段是否发生事故是独立的把在[0,1)时段内发生的事故数X视作在n个划分之后的小时段内有事故的时段数，则按照上述两个假定，X应服从二项分布。于是，我们有注意到当取极限时，我们有因此从上述推导可以看出：泊松分布可作为二项分布的极限而得到。一般的说，若,其中n很大，p很小，因而不太大时，X的分布接近于泊松分布。这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。 阶乘特点使得一类期望的计算十分简便
足球场上踢到比分3比3的情况多不多
利物浦3-3塞维利亚……简直了！
很有意思的问题，关于足球赛事的比分概率，曾有专业的统计机构做过研究。
用数学计算方法、采样实例研究两种方式，得出的结论极为接近。
用数学计算方法、采样实例研究两种方式，得出的结论极为接近。
数学计算方法，就是依照泊松分布(一种统计与概率学里常见到的离散机率分布)，取英超、西甲、意甲、英冠、法甲的39996场比赛为样本，计算出主场平均进球数为1.5042，客场进球数为1.0639个。利用泊松分布的计算方法，结合近4万场比赛的事实，看看比赛中进球分布情况：
取英超、西甲、意甲、英冠、法甲的39996场比赛为样本，计算出主场平均进球数为1.5042，客场进球数为1.0639个。
主队单场0球——泊松分布计算结果是22.22%，实际情况是22.56%；
主队单场1球——泊松分布计算结果是33.42%，实际情况是33.37%；
主队单场2球——泊松分布计算结果是25.14%，实际情况是24.89%；
主队单场3球——泊松分布计算结果是12.60%，实际情况是12.34%。
主队单场3球——泊松分布计算结果是12.60%，实际情况是12.34%。
好了！再看看客队单场进球的情况：
客队单场0球——泊松分布计算结果是34.51%，实际情况是35.54%；
客队单场1球——泊松分布计算结果是36.72%，实际情况是35.95%；
客队单场2球——泊松分布计算结果是19.53%，实际情况是18.73%；
客队单场3球——泊松分布计算结果是6.93%，实际情况是7.00%。
客队单场3球——泊松分布计算结果是6.93%，实际情况是7.00%。
那么，比分的实际情况和泊松分布公式计算的情况呢？
0-0的比分——泊松分布计算结果是7.7%，实际情况是8.9%；
0-1的比分——泊松分布计算结果是8.2%，实际情况是7.2%；
1-0的比分——泊松分布计算结果是11.5%，实际情况是11.4%；
1-1的比分——泊松分布计算结果是12.3%，实际情况是12.7%；
………………
3-3的比分——泊松分布计算结果是0.9%，实际情况也是0.9%，
3-3的比分——泊松分布计算结果是0.9%，实际情况也是0.9%，
所以结论就很明显了，打出3-3的比分，属于“百里挑一”的少见，1000场里面，可能会有那么8-10场。
以上结果都只计算90分钟常规时间，加时赛不算在其中。
当然，作为利物浦球迷，喜欢3-3比分。你们懂的。
如果是巴萨球迷，那必须喜欢“梅西帽子戏法，巴萨3-3皇马”的经典之战。
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足球比赛结果用泊松分布准确率高吗
泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数你算出了进球率也猜不了一场球能进多少的，进球多少受太多因素影响了。
泊松回归的简介
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。
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