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    天天關注:世界杯2018排名(2018世界杯四強預測)賽事回顧

    2022-12-07 15:34:33來源:互聯(lián)網(wǎng)  

    2018世界杯四強預測(世界杯2018排名)

    高盛銀行為本屆世界杯打造的統(tǒng)計模型聽起來頗為矚目:這家投資銀行對參賽球隊和球員的數(shù)據(jù)進行挖掘,利用人工智能技術預測可能影響比賽結果的因素,并模擬出一百萬種可能的賽事進展。隨著比賽的進行,這一模型不斷進行更新,結果是一錯再錯。當然,它沒有預測出站在決賽場上的是法國和克羅地亞。

    高盛模型試圖精準預測足球比賽結果的失敗,足以讓人嘲笑精英銀行家們的傲慢(他們還將相似的復雜模型應用于投資決策)。左上方機會基金(Upper Left Opportunities Fund)創(chuàng)始人湯姆·佩爾(Tom Pair)近日在推文中寫道:


    (資料圖片)

    “當然,過去的數(shù)據(jù)并不總是能預測未來;高盛從來沒有讓客戶們僅僅根據(jù)模型的結果做出決定。而在任何情況下,這一模型都只是計算出贏球和晉級的可能性而已,給各隊設定的奪冠機會都不超過18.5%。這件事給我們的教訓是,大數(shù)據(jù)和人工智能等引發(fā)熱議的技術并不一定能使統(tǒng)計預測變得更準確。”

    2014年世界杯時,高盛進行了一次不似今年這般野心勃勃的統(tǒng)計工程。預測模型只采用了特定的球隊統(tǒng)計數(shù)據(jù),例如某隊在過去十場正式國際比賽中的進球數(shù)以及球隊的國際排名,還有決定各隊距本國路途長度的種種變量。首次模擬得到的結果是,巴西在半決賽中2比1擊敗德國,最終3比1力克阿根廷捧杯。衛(wèi)冕冠軍西班牙則在另一場半決賽中不敵阿根廷。

    我們現(xiàn)在都知道,西班牙在小組賽即被淘汰,巴西則1比7負于德國,后者最終成為世界冠軍。事后,高盛經(jīng)濟學家揚·哈丘斯(Jan Hatzius)和斯文·亞里·施特恩(Sven Jari Stehn)將預測模型失敗的部分原因歸結于足球運動“本質(zhì)的隨機性”,二人寫道:

    “根據(jù)模型的預測,巴西將以2比1取勝,但實際則是德國人帶走一場7比1的勝利。我們對預測失敗感到遺憾。但作為德國人,我們同時要指出,世界上有比事實正確更重要的事情。”

    對于更精密的2018世界杯預測工作,高盛的經(jīng)濟學家們將大量的球隊與球員數(shù)據(jù)應用于四種不同的數(shù)據(jù)處理模型,以得出統(tǒng)計模型的預測能力。這之后,經(jīng)濟學家們開始進行模擬,從而計算出每場比賽最有可能出現(xiàn)的結果。加入球員層面變量(例如某名球員在隊里的平均評級,以及防守與進攻能力的量化數(shù)據(jù))后得出的最初結果看起來令人滿意。人工智能使得更為精細的數(shù)據(jù)成為可能。也正是由于詳細數(shù)據(jù)的引入,今年的預測模型理應比2014年的版本出色。

    恰恰相反,今年的結果更糟了。

    2014年的模型成功預測出三支躋身半決賽的球隊,所以總體上差得沒有那么多。巴西對德國的歷史性慘敗難以重現(xiàn),將會永遠地存在于這兩個足球大國的記憶之中。計算機絕對不可能預測出這種結果。

    到了2018年世界杯,高盛模型首先預測出的四強是巴西、法國、德國和葡萄牙,巴西將在決賽中戰(zhàn)勝德國。而實際上,四支球隊中只有法國最終晉級半決賽。

    高盛在世界杯期間對模型進行了更新。根據(jù)6月29日和7月4日的兩次預測,決賽雙方將分別為“巴西和西班牙”以及“巴西與法國”。后來的預測則給出了英格蘭和比利時爭冠的結果。兩隊最終都在半決賽中出局。

    當然,預測不是百萬美元的賭注乃至許諾。“即便擁有最先進的統(tǒng)計技術,預測依然是高度不確定的,原因很簡單,足球就是一項不可預測的運動。”施特恩與同事馬納夫·喬杜里(Manav Chaudhary)和尼古拉斯·福西特(Nicholas Fawcett)寫道,“而這正是世界杯的觀看體驗給外刺激的原因。”

    至少他們最后的預測成真了。

    公平地說,在精細模型無法處理復雜任務方面,高盛并不是獨一家。瑞士聯(lián)合銀行(以下稱“瑞銀”)的預測結果顯示,德國擁有最高的奪冠幾率,巴西、西班牙和英格蘭緊隨其后。根據(jù)瑞銀的計算,克羅地亞僅有4.4%的可能性晉級半決賽。研究人員對賠率進行處理后得到的結果和莊家賠率幾乎沒有出入。

    但高盛的預測滑鐵盧或許是最令人難以理解的。現(xiàn)代技術的出現(xiàn)將極為細致的數(shù)據(jù)引入計算模型中,催生出對大幅增強預測能力的迷思。但即便是最為精心打造,由人工智能驅(qū)動的全面數(shù)據(jù)分析模型,可能也遠沒有人生來得復雜。存在大量影響結果因素(球員傷病與隊內(nèi)矛盾,裁判、天氣、教練決策錯誤以及激勵效應等)的足球運動,仍是由一小部分人牢牢把控的游戲。而基于過去的相關數(shù)據(jù),對大企業(yè)、整個行業(yè)以及國家的行為與表現(xiàn)進行預測只會更加困難。

    當今數(shù)據(jù)模型的復雜技術不應蒙蔽我們的判斷。無論我們多么努力地試圖用數(shù)據(jù)庫主導人生,它仍然是最后的贏家。

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