PoissonFootball:最终的 CompBayes 项目。 使用泊松过程将贝叶斯统计应用于美式足球

泊松足球 - 计算贝叶斯项目 该存储库包含两个试图预测足球比赛的模型，这两个模型都以泊松过程为中心，并且它们的功能相对有限。 该模型忽略了不常见的得分方式，而是专注于 7 分达阵和 3 分投篮命中率。 该模型假设每次触地得分都会增加一分，并且安全永远不会发生。 我们还假设得分以泊松方式发生，因此在任何时间点得分的可能性都相同。 我们没有加入加班建模。 我们找到了第一队获胜、第二队获胜以及比赛进入加时赛的概率。 Football1.py 中的第一个模型基于两个独立的泊松过程，第一个用于达阵，第二个用于投篮命中。 这些会独立更新，然后结合起来以预测游戏。 在football2.py 中，第二个模型基于一个泊松过程来模拟得分，以及第二个概率套件来捕获得分是 TD 还是 FG 的可能性。 为了计算得分一定数量的可能性，我们使用二项式分布。 TODO：防守赢得冠军。 如何将其纳入其中。它可以以