足球比賽分析方法

　　觀看足球比賽時你會好奇足球解說員是如何分析足球運動員的比賽情況嗎，你想知道有哪些分析方法嗎?下面小編給大家介紹關於的相關資料，希望對您有所幫助。

　　如下

　　1.球隊的出場名單

　　相信有很多人開始看到一個隊伍的出場名單就會馬上有了整場比賽的結果判斷，主要是有哪個主力上場和沒有上場的，很多時候一般人也不會去看這個方面的資料，有的也不知道去哪裡可以看到，大部分的人都覺得是沒什麼所謂就是了。

　　如果能賽前知道一份比較準確的出場名單，那麼對我們下面預測比賽的結果有很大的幫助的，其實一些報紙和媒體都能大概知道，或者大家可以到一些權威的官網得知，這裡面需要注意的是，一些足彩類的報紙在這一方面的資訊來源很多都是不統一的，所以在瞭解的時候需要多加留意才行。

　　說了這麼多相信大家對出場陣型最熟悉的也不過是那幾個數字，4-4-2,4-3-3,5-3-2等等，因為看過球賽的都知道賽前肯定會有說明的，舉例的這3個大致上都是一些豪門球隊經常的戰術打法，由於豪門隊伍都會有很多盃賽、聯賽需要去踢，所以教練往往都會有好幾套的陣型戰術用來對付任何的比賽，這裡面有一個很好的預告，根據一些球員的帶傷情況，看看教練有沒有去改變以往的一些套路，很多時候可以根據出場名單就能知道球隊對於這場比賽的重視程度。

　　2.隊伍中的傷停情況

　　對於一些經常觀看比賽的球迷，相信很多都會對一些球隊的陣型和打法、以及一些主力的球員都會有一定的瞭解，當這些出場名單上沒有這些人的名字，那麼這個時候就需要重新的對這場比賽的預測和評估，這裡就不能用以往的感覺來判斷比賽結果，尤其一些替補的球員和主力球員的差距相差很多的球員，如果主力球員一旦傷停，那麼對整場比賽的影響就非常的大了。

　　3.聯賽的積分榜資料

　　這一點也是一個很重要的指標，球隊的聯賽積分不只是能看出一個客觀的實力差距，還能看出球員奪冠的百分比，從而判斷出球員的取勝和保平的意向，澳門***公司在這個方面還是做得比較全面的，大大小小的包括幾十種聯賽和杯賽在內，做得統計工作也是比較晚上。其中包括，聯賽的積分榜、主客場的積分榜、主客的勝平資料、球員的總入球數量等等一些技術的指標資料，其實這些方面的資料能幫助我們去了解球員的攻守能力是很有幫助的。

　　4.兩隊的對賽往績

　　雙方的歷史交戰在分析基本面上，有著很重要的地位。在雙方的歷史交戰中，能很好的瞭解到球員的實力對比，在這裡不得不說的還是需要注意一下的5個方面：

　　***1***注意在新賽季的球員、球員的變化、轉會等一般來說都是比較大的，所以作為歷史交戰結果的分析這一點不作為重要的考慮。

　　***2***有一些球隊關係比較密切的，打出來的最後結果都是屬於很正常的一種，在這個時候我們需要的是及時瞭解一些外界的最新訊息和球隊最近球員的狀態如何，往績的交戰記錄不作為重要的考慮。

　　***3***澳門***公司有時候的資料甚至延伸到了很久很久，50、60年代的資料都會出現，這樣的資料其實參考意義不是很大的。

　　***4***需要掌握一門能馬上分清楚哪一些比賽是主要的，哪一些是次要的，低級別的杯賽和友誼賽的成績不作為重要的考慮。

　　***5***如果雙方的歷史交戰都是出現一邊倒的時候，這個時候就必須要清楚一點，物極必反的原理，在購彩的時候不妨拿來當做爆冷考慮。***冷門很多時候都是在這裡出來的。***

　　5.隊伍最近的戰績

　　最近的戰績主要是在聯賽觀察的，可以選擇5-8場的最近戰績的結果來作為判斷，對於一些連續取勝的球員這裡需要注意的是，必須考慮會保持不敗的延續，往往很多時候這樣的情況是很容易出現平局的。

　　最後需要提一點的就是，一些球員的主教練的戰術陣型也是對球隊有一定的影響，這裡就沒法去解釋哪些教練的習慣了，大家逐一逐一的去觀察和驗證。

　　在預測足球比賽結果的過程中，無論如何都不能繞開球隊進球數這個最重要的客觀引數，其除了反映出比賽結果，還包含球隊的進攻、防守狀態等等因素。現時最流行的進球數分析方法有近6場比賽平均進球/失球和本賽季平均進球/失球，前者可以體現球隊近期的攻防能力，後者可以體現球隊整個賽季***長期***的平均攻防能力。兩個引數都有其優點和缺點，結合兩者優點使進球數/失球數既能反映近況也能反映長期趨勢的預測值，是本模型建立的目的。

　　無論是6場平均值還是賽季平均值，它們共同的特點就是“平均”，即對N場比賽具有相同的平均因子n。例如6場平均，因子n的值就是 n=1/6，將6場比賽***N1,N2,N3,N4,N5,N6***的進球數***k1,k2,k3,k4,k5,k6***分別乘以n後加權可以得出平均值K。在統計學上這叫做移動平均法或全期平均法，通過全部n個觀察值的算術平均值作為預測值。當資料的隨機因素較大時，宜選用較大的N，這樣有利於較大限度地平滑由隨機性所帶來的嚴重偏差;反之，當資料的隨機因素較小時，宜選用較小的N，這有利於跟蹤資料的變化，並且預測值滯後的期數也少。在足球比賽中進球數的隨機性比較大，N應該選比較大，但這會造成預測資料過於平滑適中，不利於對球隊近期進球資料的預測。

　　除了移動平均法還可以考慮使用另外一種預測法——指數平滑法，該方法在計算預測值時對於歷史資料的觀測值給予不同的權重。這種方法與簡單移動平均法相似，兩者之間的區別在於簡單指數平滑法對先前預測結果的誤差進行了修正，指數平滑法適用於資料觀測呈水平波動，無明顯上升或下降趨勢情況下的預測.

　　預測的通式為St=ayt+***1-a***St-1

　　式中，St--時間t的平滑值;

　　yt--時間t的實際值;

　　St-1--時間t-1的實際值;

　　a--平滑常數，其取值範圍為[0,1];

　　平滑常數實際上是前一觀測值和當前觀測值之間的權重。

　　當a接近於1時，新的預測值對前一個預測值的誤差進行了較大的修正;

　　當a=1時，St=yt，即t期平滑值就等於t期觀測值。

　　當a接近於0時，新預測值只包含較小的誤差修正因素;

　　當a=0時，St=St-1，即本期預測值就等於上期預測值。

　　球隊足球進球數在長期觀察中呈現類似迴歸中值的波動，因此a應選擇較小的數值。

　　下面用曼聯主場進球數用Excel表格處理來說明使用方法。

　　16-17賽季 第4輪 曼聯vs曼城

　　St即主隊期望進球值***預測值***，平滑常數a取值0.05，yt即上輪***第2輪***實際值2，St-1即上輪預測值1.716。根據通式 St=ayt+***1-a***St-1 ，St=0.05*2+***1-0.05****1.716=1.731

　　至於初始值S1的確定可以取前面若干資料的簡單算術平均數，建議至少用20場的算術平均數作為初始值S1。另外由於資料具有連續性而聯賽賽季不連續，處理本賽季的資料應該採取二次指數平滑，對近期資料進行加權遞減，提高資料敏感度貼近實際情況。讀者可以自己嘗試調節平滑常數a獲得更好的預測效果。