Abstract
This article is devoted to the forecast of the Africa Cup of Nations 2019 football tournament. It is based on a Poisson regression model that includes the Elo points of the participating teams as covariates and incorporates differences of team-specific skills. The proposed model allows predictions in terms of probabilities in order to quantify the chances for each team to reach a certain stage of the tournament. Monte Carlo simulations are used to estimate the outcome of each single match of the tournament and hence to simulate the whole tournament itself. The model is fitted on all football games on neutral ground of the participating teams since 2010.
Cet article est consacré aux prévisions du tournoi de football de la Coupe d'Afrique des Nations 2019. Les prévisions sont basées sur un modèle de réegression poissonnienne utilisant l'échelle Elo des équipes participantes en tant que covariables et intègre les différences de compétences spécifiques et mutuelles des équipes. Le modèle proposé permet de prédir et de quantifier les chances pour chaque équipe d'atteindre une certaine phase du tournoi en termes de probabilités. Une étude de simulation Monte Carlo est utilisée pour estimer le résultat de chaque match du tournoi et donc pour simuler l'ensemble du tournoi. Le modèle est adapté sur tous les matchs de football sur terrain neutre des équipes participantes depuis 2010.
Citation
Lorenz A. GILCH. "Prediction Model for the Africa Cup of Nations 2019 via Nested Poisson Regression." Afr. J. Appl. Stat. 6 (1) 599 - 616, January 2019. https://doi.org/10.16929/ajas/2019.599.233
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