用數學模型預測巴西世界盃冠軍？
巴西世界盃已經拉開華麗的大幕，每個人的心目中都有自己預測的贏家。
自從大草原競走比賽誕生以來，觀眾們就開始預測結果並且在體育賽事上投下賭注；而近些年，一種與眾不同 的數據分析法逐漸雄踞賽事預測市場。高盛，彭博以及納特?西弗尓的538（FiveThirtyEight）官網都利用數據，而並非直覺，來對比賽的結果做出最為準確。高盛預測本土作戰的巴西有48.5%的幾率拿下冠軍；538給出的幾率是45%，而彭博認為巴西奪冠的幾率僅僅只有19.9%。
這些數據從何而來？所有的數據分析專家都以數據為準，足球賽事預測網站也也需要參考過去比賽的結果。這樣的分析方法有理可循。但大型的世界級足球比賽有限，所以分析員還要考慮如何評價在結果無可爭議的國際足球友誼賽中，各支球隊的表現。建模時，分析員還應決定收集多少相關數據——比如說，而五星巴西國家隊光輝的戰績，是否會對隊中年齡最大的球員（34歲）產生影響？以及如何利用個人球員在俱樂部（曼聯和皇馬等）的表現給他們做出適當的評價？
不管數據的來源，分析員最後都會將其整合成模型。通常情況下，建模人員會把問題從「哪一支隊伍會勝出」改為「X隊和Y隊比賽，X隊會進多少個球」，這裡使用到的是一種名為「雙變數?泊松?回歸分析法」（bivariate Poisson regression）。
也許你並不熟悉這些名字，我們可以將其拆開來。「雙變數」指的是，在做出某個單一結果的預測時需要參考兩個相互影響的因素，比如一場比賽中的X隊和Y隊的表現。「回歸分析法」指將即有數據填充到模型中去。而「泊松分布」則是很有趣的分析方法。
試想像，你站在路旁，想要知道一分鐘會有多少汽車急馳而過。首先，你必須收集數據。利用秒錶和計數器，第一分鐘，假設有15輛車駛過；第二分鐘，18輛； 而下一分鐘只有4輛。持續記錄下去，你就可以得到一個模型，這便是「泊松分布」的原型。這項分析方法是由法國數學家西莫恩?德尼?泊松提出，用於估測人們 做出錯誤判斷的幾率。
根據泊松分布，足球比賽的結果同樣具有分散性。一支足球隊進1或2個球的可能性最大，其次為不進或者進3個，而進4或5個球（或者更多）的幾率則大大下降。於是建模人員會根據這支隊伍之前的表現，通過泊松分布製圖，預測出它們之後得分的情況。
想要下注的人們看過來！截止本稿發布，網路博彩公司「必發」（BetFair）預測巴西將有24.4%的勝算。如果你相信高盛或者是538的預測數據，認 為巴西有一半的奪冠幾率，那麼就趕緊下注吧！當然，估計有人即使讀了高盛和538的分析，還是會一如既往地賭巴西24.4%奪冠。
但問題是：賭民們怎麼會比數據分析員知道的更多呢？（作者：邁克爾?莫耶； 譯者：蔣慧楨）
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