[astvald]

Jag har funderat av och till ett tag på att skriva ett datorprogram för att göra statistisk modellering av speldata, givetvis med förhoppning att kunna använda modeller för prediktion. De senaste dagarna gjorde jag slag i saken och har en betaversion för NHL (ishockey ger lagom många mål för att lämpa sig att modellera med Poissonprocesser och gamla data är lätt tillgängliga för NHL).

Jag har byggt en databas med matchdata för årets säsong och som en första enkel modell ser jag antalet mål hemma/borta för respektive lag som varsin Poissonprocess vars parameter jag skattar med data från redan spelade matcher. Det är välkänt att sådana modeller normalt underskattar antalet oavgjorda matcher, och det är också tydligt i mina första testkörningar. För tillfället kommer jag därför bara att visa uppskattade ML-odds. Planen är att så småningom utvidga modellen, antingen till att använda bivariata Poissonfördelningar eller med någon annan variant av korrelation.

Här var mina ML-beräkningar för gårdagens matcher (2012-01-21).

NJ-PHI 2.28/1.78
BOS-NYR 1.63/2.58
ANH-OTT 2.08/1.92
VAN-SJ 1.92/2.09
DET-CLS 1.22/5.53
NYI-CAR 1.80/2.25
TOR-MON 1.76/2.31
WPG-FLA 1.77/2.29
NSH-CHI 1.88/2.14
PHO-TB 1.50/3.02
STL-BUF 1.30/4.29
MIN-DAL 1.75/2.33
EDM-CGY 1.59/2.70
LA-COL 1.76/2.32


Observera att dessa är beräknade som "rättvisa" odds, i den meningen att de motsvarar en teoretisk återbetalning på 100%. För de flesta matcherna överensstämde mina beräkningar förvånansvärt väl med spelbolagens odds. Ett par stycken stack dock ut och jag testade att spela

VAN-SJ @ 2.20 (beräknat 2.09)
STL-BUF @1.42 (beräknat 1.30)
EDM-CGY @2.05 (beräknat 1.59)
LA-COL @2.45 (beräknat 2.32)

Det enda matchen som verkligen stack ut var EDM-CAL, där jag hade Edmonton som klar favorit, medan den allmänna uppfattningen var CGY som liten favorit.

(Resultat: STL och COL gick in, SJ och EDM gjorde inte det, för -0.13u)