Dixon, Coles ( 1997 ) では、(4.3) の 2 つの修正独立ポアソン モデルの最尤推定を使用して、サッカーのスコアをモデル化しました。
パッケージを使用せずに、アルファとベータ、およびホーム効果パラメーター (pg. 274、表 4) を「再現」するために R を使用しようとしています (通常の独立したポアソン モデルを使用しても問題ありません)。bivpois パッケージを使用してみましたが、そのパラメーターを変更する方法がわかりません。
誰かがデータをモデル化するための R コードを手伝ってくれたら大変ありがたいです - イングランド プレミア リーグの 2012/13 シーズンのホーム アンド アウェイ チームのスコア。したがって、基本的に、R の最適関数を使用して式 4.3 または 4.5 をコーディングする際に助けが必要です。
ポアソン分布の密度 (1 つの独立したポアソン モデルのみ)
poiprob = function (x) {
(((alpha*beta*home)^x)*exp(-(alpha*beta*home))/(factorial(x)))
}
as.matrix(poiprob(x=mydata$HS[1]))
通常のポアソン尤度関数
ll.poisson <- function(par, y) {
(alpha*beta*home) <- exp(par)
out <- sum(y * log((alpha*beta*home))) - length(y) * (alpha*beta*home)
return(out)
}
アルファとベータの適切な見積もりを見つけるための最適化。
opt <- optim(par = 2, fn = ll.poisson, method = "BFGS", control = list(fnscale = -1),
y = mydata$HS)$par
mle <- exp(opt)
アルファ、ベータ、ホーム効果の 3 つのパラメーターの推定値を見つける際にエラーが発生しました。コードを改善する方法を教えてもらえますか?
データは次の形式です。
HS AS Home Away
1 2 1 Arsenal Aston Villa
2 1 2 Arsenal Chelsea
3 0 0 Arsenal Everton
.
.
.
378 2 2 Wigan Athletic Tottenham Hotspur
379 1 2 Wigan Athletic West Bromwich …
380 2 1 Wigan Athletic West Ham United