Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

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■

7

章

予測

より多く重みを与えるのが最良だろう。

●

すべての利用可能な情報を使うとすれば、通常のシーズンの全試合結果を使っ

て、各チームのゴール得点率を評価することができて、対戦相手との組み合わせ

ごとに、追加要素を評価して調整することも可能だろう。このやり方は、ずっと

複雑にはなるが、それでも妥当な方式である。

最初の選択に関して言えば、通常シーズンの結果を用いて、すべての対戦相手の組

み合わせについて、変動幅を評価することができる。

Dirk Hoag

の

http://forechecker.

blogspot.com/

のおかげで、通常シーズンの各試合における（延長時間を含まない）制限

試合中のゴール得点数を得ることができた。

異なる地区（

NHL

ではカンファレンスという）のチームは、通常シーズン中は

1

、

2

回

しか対戦しないので、

4

〜

6

回対戦する組み合わせを主として取り上げた。それぞれの

組み合わせについて、試合ごとの平均ゴール数を計算し、これを

λ

の評価値として、こ

の評価の分布をグラフにした。

この評価の平均は

2.8

で、標準偏差は

0.95

であり、各チームについて計算して得られ

た評価値よりもかなり高くなった。

より変動幅の大きい事前確率で分析をすれば、ブルーインズがシリーズで優勝する

確率は

80%

となり、変動幅の低い事前確率による結果

57%

よりもかなり高いものとな

る。

したがって、結果が事前確率に依存することがわかったが、これは作業できるデー

タがいかに少ないかを考慮すれば妥当なものである。変動幅の低 ...