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用机器学习模型来跑大数据预测2018年世界杯
连续五届，高盛近日发布了对2018年世界杯的最新预测，这次不仅联合了着名教练卡洛·安切洛蒂，还用机器学习模型来跑大数据预测。
高盛力挺巴西夺冠，还预测沙特将打败俄罗斯，首战就被俄罗斯5：0的开门红打脸。
2018俄罗斯世界杯打响，究竟大力神杯花落谁家？在好奇心的驱使下，人类对于预测未来这件事总是那幺乐此不疲。
随着“德国神算子”章鱼保罗的过世，玄学预测告了一个段落，而大热的“机器学习”则成为新宠，被硅谷和投行应用到了世界杯预测界中。
高盛预测巴西夺冠看衰西班牙阿根廷
英国BBC主播加里·莱因克尔（Gary Lineker）曾有着名的理论：足球是个很简单的运动，不就是22个人追着一个球跑90分钟，最后德国人拿走了冠军奖杯。
可怜的英国人这次也逃不开“魔咒”，在高盛的预测中，英国人将在1/4淘汰赛中遇上德国人，并且德国人“如约”打败英国晋级半决赛。
高盛本次的主要预测包括：。
理论研讨>>THEORETICAL RESEARCH15■文/刘珂嘉一、问题描述对于世界杯球队比赛成绩预测这一永恒的悬念，以往人们发明了各种奇怪特别的办法，以往有南非世界杯的“章鱼保罗”，如今又有2018年世界杯的“猫咪阿基利斯”。
虽然最终哪一支球队会获胜，至今没有人能事先预测出准确的答案，但我们可以通过对每支球队过往比赛成绩的数据进行统计分析，以此发现相应的规律，从而提高预测比赛结果的准确度。
二、模型建立及预测分析（一）模型建立通过选取德国、法国、英国、西班牙、巴西、阿根廷、墨西哥、日本和韩国9个国家1998-2018年间六届世界杯的比赛场数、胜场数、排名等数据，利用Excel 统计软件对每一支球队的比赛场数Y 与胜场数X 进行一系列散点图绘制、线性趋势分析、线性回归分析以及2022年卡塔尔世界杯所选9支国家球队比赛成绩预测分析等操作，最终得出2022年卡塔尔世界杯所选9支国家球队的排名预测。
1.利用Excel 统计软件绘制各国1998-2018年间世界杯比赛成绩散点图及趋势线。
国家名称线性回归方程相关系数R 2调整后的R 2拟合结果分析德国队y=0.871287x+2.3267330.960.95R 2＞0.9，很好法国队y=1.3276x-3.91380.930.91R 2＞0.9，很好英国队y=0.97561x+2.8780490.700.62R 2=0.7，可以接受西班牙队y=0.627451x+2.7647060.890.86R 2＞0.8，很好巴西队y=0.461538x+4.0769230.380.23R 2＜0.4，不理想阿根廷队y=0.646018x+2.7876110.890.86R 2＞0.8，很好墨西哥队y=411R 2=1，完全拟合日本队y=0.517241x+3.0689660.860.83R 2＞0.8，很好韩国队y=1.030769x+2.6307690.900.87R 2=0.9，很好巧用Excel 软件预测2022年卡塔尔世界杯赛事摘 要：2018年俄罗斯世界杯已经结束，各国球队的精彩表现开始成为广大球迷茶余饭后的谈资，关于2022年卡塔尔世界杯赛事的预测也成为球迷们关注的焦点。
基于机器学习算法的足球世界杯冠军预测模型研究作者：邹燕飞刘淑英钱红琳来源：《中国科技纵横》2019年第22期摘要：本文将机器学习的思想应用到足球世界杯冠军预测领域，选用近年来的足球世界杯小组赛数据作为实验样本，对样本进行预处理后分为训练样本和测试样本，采用机器学习的监督学习算法，先对训练样本进行学习，然后利用学习到的分类器对测试样本进行分类。
关键词：机器学习;特征分类;logistic算法;足球世界杯中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）22-0024-020 引言本文主要是构建2018年足球世界杯比赛预测的模型，预测关于整个世界杯比赛的小组赛结果，分别为模拟四分之一决赛、半决赛以及决赛。
该模型的建立主要可分为四步，即数据采集、数据预处理、模型训练、模型测试。
本模型使用的样本数据截取自1930年第一届以来入围2018俄罗斯世界杯小组赛的球队信息，将近40000行。
该模型采用百分之八十的训练集，百分之二十的测试机来进行模型训练。
模型具体实现分为五个步骤，分别是获取数据、预处理、获取模型、模型训练及测试。
下面来详细介绍每个步骤的实现。
1 模型实现1.1 获取数据我们通过pandas.read_csv函数实现我们所需数据的读入，读取方式见以下代码，其中'C：/Users/Administrator/Desktop/FIFA/datasets/World Cup 2018 Dataset.csv'表示文件所在路徑，world_cup表示参加世界杯球队的信息，results表示1872年到2018年足球比赛的结果通过pandas的read_csv（）函数来加载数据集，返回DataFrame，它是二位标记数据结构，列可以是不同的数据类型，是最常用的pandas对象。
1.2 数据预处理为了使预测的结果尽可能的准确，我们对加载的数据进行处理，通过主场和客场的胜球数相减得到目标差异和赢的队伍。
世界杯冠军预测生成图怎么弄随着2018年世界杯的临近，各大媒体将发出各种有关未来冠军方面的媒体预测，这些预测将影响收视率，激发观众热情。
然而，由于这些预测往往比较繁琐，很难有一个全面的参考，给人以参考，所以有了生成信息图的想法。
世界杯冠军预测生成图的思想是：根据各大媒体的报道，获取相关的比赛预测信息，然后根据这些信息，利用 MATLAB等绘图工具，整合预测信息，生成一张信息图，让人一目了然，观看比赛冠军预测变得更加清晰简洁。
从预测信息来看，我们需要通过以下几个步骤来生成世界杯冠军预测图：1、收集媒体的报道信息：首先，我们需要收集媒体的报道信息，其中包括比赛的预测结果，每个球队的实力指数，还有各个媒体的分析研究。
2、抓取数据：收集完媒体的报道信息之后，我们需要抓取数据，以便生成有用的图表。
3、整理数据：抓取完数据之后，我们需要将它们整理成有序的表格，以便生成图表。
4、制作图表：最后，我们需要利用 MATLAB等绘图工具，将整理好的数据，以及收集到的报道，通过精心设计，生成预测比赛冠军的图表。
此外，生成世界杯冠军预测图表需要掌握一定的技术，例如绘图工具，数据分析，数据可视化等。
另外，还要对比赛的进行情况有一定的了解，以便对数据进行准确分析。
借助世界杯冠军预测生成图，我们可以一目了然地了解比赛的进行情况，更容易知道哪些球队有可能获得冠军，这有助于提升观众的热情，改善收视率。
然而，并不是所有的媒体都可以很好地生成世界杯冠军预测图，所以在实践中，还有很多技术问题需要考虑，以确保生成的图表能够真正反映比赛的情况。
因此，生成世界杯冠军预测图表不仅需要熟练掌握相关的技术，也需要不断的实践，才能起到预期的效果，提供准确的预测分析结果，为收视率，以及观众热情提供参考。
数学建模单人赛承诺书我们仔细阅读了数学建模单人赛竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们的参赛队号为： 22 队员: 孙守泽，孙冉冉，蒋家坤指导教师或指导教师组负责人 (若无可不填)：日期：2013年5月26日2012伦敦奥运会奖牌预测【摘要】本文就2012伦敦奥运会奖牌榜前十名预测这一问题进行探讨。
运用数学方法马尔科夫链来解决该问题。
数学模型，利用马尔科夫链模型，马尔科夫链是描述随机动态过程的一个分支。
它是指从一个时期到下一个时间的状态按照一定的概率去转移，下一个时期的状态只取决于本时期的状态和转移概率。
首先用马尔科夫方法对该问题进行数学分析，构造结构向量，再借助LINGO 软件求出状态转移概率矩阵，利用公式即可求得奖牌数比例的预测值，同时进行结果检验并加入修正项使得结果更加具有可信度。
接着建立多元非线性模型对结果进行优化，最终得到伦敦奥运奖牌榜前十名依次是美国、中国、俄罗斯、澳大利亚、德国、英国、法国、意大利、日本、韩国。
但由于东道主效应，英国极有可能超越俄罗斯占居奖牌榜第三名。
关键字：东道主效应马尔科夫链 LINGO一．问题重述第三十届夏季奥运会已于2012年7月27日在伦敦正式开幕并正如火如荼地举行，奥运会奖牌榜成了大家关心的热点问题。
请查阅资料，并根据以往各国奖牌榜排名情况，以及各国经济发展、人口体质、人口数量、政府政策等各种能影响到奖牌榜的因素，建立数学模型，预测2012伦敦奥运会的奖牌榜前10名。
二．问题分析本文就2012 伦敦奥运会奖牌榜这一热点问题进行分析,用马尔科夫链模型模型来进行分析探讨，从而预测出2012 奥运会奖牌榜前十名。
目录摘要---------------------------------------------------- 1 关键字---------------------------------------------------- 1一、问题重述---------------------------------------------- 2二、问题背景---------------------------------------------- 2三、问题分析---------------------------------------------- 2四、问题求解4.1模型假设------------------------------------------------------------2 4.2模型建立------------------------------------------------------------3 4.3模型求解------------------------------------------------------------74.4检验----------------------------------------------------------------9五、总结5.1应用----------------------------------------------------------------9 5.2优点----------------------------------------------------------------95.3缺点----------------------------------------------------------------9六、参考文献--------------------------------------------- 10七、附录---------------------------------------------------11摘要本文提出了一种四步评估体系，这个体系建立在获得各个运动员不同评价指标数据的基础上。
案例：大数据提前告诉你世界杯冠军花落谁家每届足球世界杯举办都会成为全世界亿万球迷的盛大节日，不同国家或地区、不同文化背景、不同宗教信仰、各色皮肤的男女老少，在举办期间为着各自热爱的球队和球星有时快乐无限、狂热沸腾、有时会黯然神伤、伤心痛苦。
因为体育比赛的最大悬念是胜负结果，人们常说“足球是圆的”，不到比赛终止哨声的那一刻，谁也不知道会是怎样的结果。
预先知道世界杯冠军花落谁家，可能只有上帝预先知晓。
但是当今时代，上帝走到我们中间了，他在比赛之前就告诉了我们比赛结果，明白地预测出世界杯冠军属于哪只球队，而上帝依靠的技术就是大数据！ 2014年在巴西举办的第20届世界杯，上帝在2014年7月5日的1/4决赛前（本届世界杯决赛时间是2014年7月14日），就已经告诉我们本届的冠军是德国队，而且不只告诉我们德国是世界冠军，预测出比赛的四强是德国、阿根廷、荷兰、巴西！不可思议吗？在2014年巴西世界杯的四分之一决赛前，百度、谷歌、微软和高盛用大数据技术分别对4强结果进行了预测，最终比赛结果显示：百度、微软结果预测完全正确，而谷歌则预测正确3支晋级球队。
最终，百度又成功预测了德国队夺冠，如图。
预测准确度来自百度对大数据的强大分析能力和超大规模机器学习模型。
在对体育数据的研究过程中，百度的科学家发现类似保罗章鱼的赛事预测完全有可能借助大数据的分析能力完成。
百度收集了2010-2013年全世界范围内所有国家队及俱乐部的赛事数据，构建了赛事预测模型，并通过对多源异构数据的综合分析，综合考虑球队实力、近期状态、主场效应、博彩数据和大赛能力等5个维度的数据。
最终实现了对2014年巴西世界杯的成功预测。
作者張文升介绍：上海蓝草企业管理咨询有限公司首席研究员北京维沃联合品牌设计顾问有限公司总经理多家知名企业特聘高级管理顾问国内著名实战型营销专家，品牌建设专家中国“百名培训师评选”特邀讲师天津财经大学客座教授《企业观察家》《世界文化》等杂志特约专栏作者营销新理论“迎销理论”创立者专著《迎销－大数据时代的营销出路》南开大学出版社1991年南开大学硕士毕业，1985年—1993年，在南开大学任教，后进入企业界长期服务于国际国内著名企业集团和上市公司如可口可乐有限公司、华润集团、上海罗莱家用纺织品有限公司（中国家纺领军企业，上市公司）担任高级管理职务。
史上最牛的巴西世界杯预测
根据中国著名的预测体系《易经》、《八卦》、《奇门遁甲》综合预测，2014年巴西世界杯举办地确定，参赛队确定，开赛时间确定，参赛队员确定，最后冠军、金球奖、金靴奖就已经确定。
不信您往下看：
小组赛：意大利=（离）了，西班亚=（哑）了、喀麦隆=（聋）了、墨西哥=（搁）那里了、克罗地亚=（哑）火了、智利=（只）有（离）开了、澳大利亚=（嗷，哑）巴了、科特迪瓦=被特务瓦解了、日本=回本土日自己去了、希腊=吹灯拔蜡了、瑞士=（骚瑞死）了、厄瓜多尔=（厄运太多了）、洪都拉斯=（拉稀（拉死）了）、尼日利亚=（泥巴离开了呀）、伊朗=（一只白眼狼跑了）、波黑=（被黑）、加纳=（家在哪了？）、美国=（没戏背黑锅）、葡萄牙=（酸掉牙了）、阿尔及利亚=（儿子离了哑了）、韩国=（出虚汗的过）、俄罗斯=（饿得成了罗锅后死了）、英格兰=（烂）了、乌拉圭=（归）了。
四分之一决赛：哥伦比亚=哑了，法兰西=熄了，比利时=失了，哥斯达离家=离开回家了！
半决赛：巴西=熄了，荷兰=烂了。
决赛：是德国阿根廷，德国=过了，阿根廷=停了。
最后德国第四次夺得世界杯；金靴是哥伦比亚10号罗德里格斯=罗列而来的哥哥们一个个死；世界杯金球奖穆勒=羡慕欢乐！
你信吗？。
2014世界杯冠军预测引言世界杯是世界上最受欢迎的足球赛事之一，每四年举办一次，吸引了全球数十亿名足球迷的关注。
而对于足球迷来说，预测哪支球队将会夺得冠军一直是一个热门话题。
在2014年的巴西世界杯上，众多强队将角逐冠军，让我们来看看谁将成为最终的冠军。
强队介绍在2014年的世界杯上，许多传统强队如巴西、阿根廷、德国、意大利等都是备受关注的球队。
让我们一一来介绍这些强队的优势和劣势。
巴西作为东道主，巴西一直是世界杯上的热门球队。
拥有众多世界级球星，如内马尔、罗纳尔迪尼奥和卡卡等，巴西队在进攻端的实力非常强大。
然而，在防守端他们的表现一直不够稳定，这可能成为他们夺冠的一个障碍。
阿根廷阿根廷队拥有世界上最优秀的球员之一，梅西。
他们在攻击端的组织能力非常强，而且他们在后防线上也很稳固。
然而，阿根廷队在中场位置上的球员相对欠缺，这可能对他们的进攻构成一定的困扰。
德国德国队一直都是世界杯上的强队，他们拥有一支年轻而充满活力的阵容。
德国队在进攻端的实力非常强大，他们擅长通过快速的传球和出色的配合来攻破对手的防线。
然而，他们在后防线上的表现相对较弱，这可能成为他们夺冠的一大难题。
意大利意大利队一直都是世界杯历史上的强队，他们拥有坚强的防守能力和出色的战术意识。
然而，意大利队在进攻端的表现相对较弱，他们缺乏一位真正的世界级前锋，这可能对他们进攻构成一定的限制。
冠军预测根据以上各队的优势和不足，我认为，德国队有很大的可能夺得2014年世界杯的冠军。
德国队拥有一支年轻而充满活力的阵容，他们在进攻端的实力非常强大，并且具备出色的团队配合能力。
在过去几届世界杯上，德国队一直都有不错的表现，他们积累了丰富的世界杯经验。
此外，德国队的教练约阿希姆·勒夫也是一位经验丰富的教练，他懂得如何调整阵容和战术以应对各种情况。
虽然德国队在后防线上的表现相对较弱，但他们的进攻实力可以弥补这一不足。
他们可以通过保持球权和进攻压力，来减少对手的进攻机会，并保持对比赛的控制。
2022年世界杯夺冠概率预测表2022年世界杯夺冠概率预测表进半决赛概率巴西 78.1%阿根廷 58.5%法国 54.3%葡萄牙 70.2%英格兰 45.7%荷兰 41.5%克罗地亚 21.9%摩洛哥 29.8%进决赛概率巴西 45.1%阿根廷 29.4%法国 31.5%葡萄牙 31.9%英格兰 27.6%荷兰 18.1%克罗地亚 7.4%摩洛哥 9%夺冠概率巴西 28%阿根廷 16.5%法国 14.4%葡萄牙 13.6%英格兰 13.2%荷兰 8.7%克罗地亚 2.9%摩洛哥 2.6%巴西国家队历史战绩巴西世界杯历届成绩：1930年第1届，成绩：第一轮，名次第6。
1934年第2届，成绩：第一轮，名次第14。
1938年第3届，成绩：季军，名次第3。
1950年第4届，成绩：亚军，名次第2。
1954年第5届，成绩：八强，名次第5。
1958年第6届，成绩：冠军，名次第1。
1962年第7届，成绩：冠军，名次第1。
1966年第8届，成绩：第一轮，名次第11。
1970年第9届，成绩：冠军，名次第1。
1974年第10届，成绩：殿军，名次第4。
1978年第11届，成绩：季军，名次第3。
1982年第12届，成绩：第二轮，名次第5。
1986年第13届，成绩：八强，名次第5。
1990年第14届，成绩：十六强，名次第9。
1994年第15届，成绩：冠军，名次第1。
1998年第16届，成绩：亚军，名次第2。
2002年第17届，成绩：冠军，名次第1。
20XX年第18届，成绩：八强，名次第5。
20XX年第19届，成绩：八强，名次第6。
20XX年第20届，成绩：殿军，名次第4。
2018年第21届，成绩：八强，名次第6。
1958年，巴西队在瑞典世界杯决赛中战胜瑞典，队史首次夺得世界杯冠军。
此后于1962年、1970年、1994年、2002年夺得世界杯冠军，是夺得世界杯冠军最多的球队。
巴西队共计夺得5个世界杯冠军、4个联合会杯冠军、9个美洲杯冠军。
2014年巴西世界杯谁将是冠军摘要2014年巴西世界杯是第二十届世界杯足球赛，比赛于2014年6月12日至7月13日在南美洲国家巴西境内12座城市中的12座球场内举行。
这是继1950年巴西世界杯之后世界杯第二次在巴西举行，也是继1978年阿根廷世界杯之后世界杯第五次在南美洲举行。
本文按照巴西世界杯赛程，根据参赛球队历年交锋记录、世界排名情况、FIFA评分标准等数据，忽略比赛场地、海拔高度等因素对比赛的影响，运用了“六场分析法”对各球队最近比赛状态进行了分析，综合考虑了双方的交锋情况、球队国际排名、球队近期状态、主场优势等因素对杯赛的影响，建立相应的比赛模型。
申办国的队伍我们还运用了“埃罗预测法”进行主场获胜概率求算。
在建模过程中，分析了小组赛部分比赛的结果，与预测的结果相比较，为接下来的相关预测提供了一定的依据。
运用了Excel表格、科学计算器等多种计算工具对数据进行了处理，使各场比赛结果的预测更具科学性，分析了参赛队伍各场比赛胜负的结果，预测了本届世界杯冠军，结果为：巴西队捧得本届“大力神”杯。
最后，我们对模型的优缺点进行了评价，讨论了其推广应用的价值。
关键词：主场优势埃罗预测法FIFA世界排名实力系数绝对实力状态值六场分析法1. 问题的重述2014年巴西世界杯已近在咫尺，参赛的32支队伍除波黑首次参加世界杯以外，其余31支球队均在2014年之前参加过世界杯的比赛。
足球比赛的成败，除了在有些场次的比赛中存在着一定的运气成分之外，更多的是由球员们在场上的表现来决定的。
下面请就今年的第20届巴西世界杯赛,利用各大网站或书籍上收集到的资料和数据,各小组预选赛的成绩以及以往在大赛中对抗的成绩,作出一些合理的假设与分析,选取一个适当的数学模型,完成下面的问题从小组赛开始，根据各球队历史战绩，以及之前的交锋情况，给出你对本届世界杯谁将是冠军的预测。
.2.模型假设（1）32支参赛队伍对比赛场地，当地气候，海拔等外界环境具有相同的适应能力；（2）恶劣天气，球迷骚动等突发状况对各支参赛队伍的影响相同； （3）32支队伍球员身体状况良好，球员不受伤病困扰； （4）裁判认真履行裁判指责，执法公正公开公平；（5）每名球员具有良好的职业道德，不存在钱权交易等行为；（6）每场比赛的射门数，进球数，抢断数，犯规数等都是独立的随机变量3．符号说明X R : X 队的最新世界排名 X P : X 队最新世界排名对应的积分 0P : X P 的最大值X P ' : X 队的绝对实力值 X ST : X 队的对手强度F : 在“状态值”求解中的名义得分 F ' : 在“状态值”求解中的实际得分 Z : “状态值”ij λ : 球队i 在对球队J 比赛中的期望进球数4．问题分析及模型建立组别 种子队 第二档 第三档 第四档 A 组 巴西 喀麦隆 墨西哥 克罗地亚 B 组 西班牙 智利 澳大利亚荷兰 C 组 哥伦比亚 科特迪瓦 日本 希腊 D 组 乌拉圭 英格兰哥斯达黎加 意大利E 组 瑞士 厄瓜多尔 洪都拉斯 法国F 组 阿根廷 尼日利亚 伊朗 波黑G 组 德国 加纳美国葡萄牙 H 组 比利时阿尔及利亚 韩国俄罗斯①各国绝对实力模型：FIFA 根据各队历年来的比赛结果，依据一定的标准，对各队每场比赛给以一个分数，再通过分数的累加，得到一个时间点的各球队世界排名。
由此可见，世界排名在很大程度上能反映各球队的绝对实力，这对我们分析综合实力有较大的影响。
以下是世界排名模型的建立：根据FIFA 官网2014年1月16日数据（如附表一）32只球队的最新世界排名1R 2R …X R …32R 及其对应积分1P 2P …X P …32P ，且确定max(X P )=0P ；定义“排名积分值” X P ': X P '=X P /0P (0X P '1)球队排名积分值越大，其绝对实力越强，反之，则绝对实力较弱。
以“巴西”为例；0P =西班牙队积分=1622；所以巴西X P '=X P /0P =1592/1622=0.982；通过用excel 计算可得其他31国家的绝对实力如表表一：小组赛绝对实力表②各国队伍近期比赛状态模型：一只球队近期的比赛状态的好坏，常常影响这支队伍实力，从而影响它们的比赛结果。
因此，我们运用欧洲国家博彩业预测球队胜负的“六场预测法”，搜集各支队伍在杯赛前的最近六场大型比赛结果，进行分析，建立模型。
模型建立如下：由于选取的六场比赛各支队伍的对手不同，为了消除由于对手强弱差异而引起的“不公平”，我们参考FIFA拟定一个概念——对手实力系数，其值的取得根据FIFA计算各球队世界排名的规则（如表二）STn（对手实力系数）=（200-对手排名）/100 。
（对手排名参照附表一）1.2 过去12-24个月比赛平均积分乘上时间系数0.51.3 过去24-36个月比赛平均积分乘上时间系数0.31.4 过去36-48个月比赛平均乘上时间系数0.21.5 把以上4项相加即得到各国家队的FIFA世界排名积分1.6 比赛平均积分=每12个月的比赛积分之和/比赛场次，但比赛场次不得少于5场。
2.比赛积分=100*(比赛结果系数*比赛性质系数*对手实力系数*地区实力系数)2.1比赛结果系数胜(非点球) 3分胜(点球) 3分平 1分负(点球) 1分负(非点球) 0分2.2比赛性质系数友谊赛，邀请赛1.0世界杯预选赛 2.5洲级杯(如亚洲杯、美洲杯)决赛阶段和联合会杯决赛阶段 3.0世界杯决赛阶段 4.02.3对手实力系数(200-对手排名)/100如果对手排名低于150，直接用0.5作为系数。
2.4.地区实力系数地区实力系数=(参赛队伍A所在区系数+参赛队伍B所在区系数)/2欧洲区 1.00南美区 0.98其他区 0.85表二FIFA世界排名积分计算方法F 又由足球赛一般积分规则“3-1-0”，可得到其六场比赛分别的名义得分n （n=1 ，2...6）,再用Fn与对手实力系数的乘积来表示其实际得分F'n，即F'n=Fn*STn。
其场均实际得分为6611*66n n nn nF F STF==''==∑∑。
为了使后面的加权步骤更加合理，我们引进“状态值”Z。
对于参赛的32支队伍，各自存在其场均实际得分，我们找出最大的F'值maxF'，在用各自的F'比上maxF'得到0-1之间的一个数值，这个数据就是我们要求的“状态值”:Z=F'/maxF'“状态值”越高，则球队在世界杯的比赛状态越好，越有可能创造佳绩；而“状态值”越低，则该队在比赛中不易发挥出自己的正常水平。
以荷兰为例在网上查找该队连续六场比赛成绩（附表二）通过科学计算器求解：然后求得F'=4.45其他队伍（连续六场比赛成绩见附表二）也按这种算法求出状态值填入表三③主场优势（东道主效应）东道主效应，是指体育比赛中主办地队伍会因为东道主的各方面优势取得出乎平常的好成绩的一种现象。
此效应体现的甚为明显的是当今的两大比赛：奥运会赛场和足球世界杯比赛，历届比赛表明，东道主效应让主队获利甚多。
东道主的主场优势明显美国心理学家Coumeya，将东道主效应定义为：在主客场比赛场次对等情况下，主队在竞赛中获胜的比例超过50%。
他总结了棒球、足球、篮球等一些运动项目的主场胜率，发现主场明显高于客场。
1.东道主效应-足球赛场东道主效应--历史上最弱的东道主也没输球，从1930年的乌拉圭到2010年的南非,世界杯已经走过了80年。
每一届的世界杯,东道主球队的表现总会成为焦点。
大多数情况下,他们总能利用承办世界杯的便利获得好成绩。
历史上,共有6支球队凭借东道主身份获得了世界杯冠军,他们分别是1930年的乌拉圭,1934年的意大利,1966年的英格兰,1974年的前西德,1978年的阿根廷和1998年的法国。
毫无疑问的是,在当届世界杯上,以上六支球队均获得了诸多便利,比如避开了强敌,比如在裁判等敏感问题上直接或间接获益,比如拥有以逸待劳的优势。
2.东道主优势世界杯东道主的优势有多大？有数字为证：过往19支东道主中（2002年世界杯日本、韩国均为东道主），57.9%的球队（11支）最终名列三甲，进军八强的比例高达84.2%，换言之，东道主有几近6成的可能入围三甲。
3.经济利益保送东道主想要明白东道主的优势何在，首先要搞清世界杯强大的“吸金力”。
此前2届世界杯，东道主和国际足联都赚得“盆满钵满”，2002年世界杯东道主的直接经济收入高达180亿欧元（盈利2亿欧元），2006年世界杯德国也入账100亿欧元（盈利1.35亿欧元），而国际足联仅电视转播费一项两届世界杯就获利20亿美元。
德国世界杯收入源自东道主入围四强带来的高额票房以及附加经济力，保送东道主背后是巨大的经济利益。
4.地利人和优势过往18届世界杯，欧洲、南美球队各有9次抡元，但“外战无冠”的魔咒颇令欧陆豪强尴尬，“内战内行”的欧洲球队9次捧杯均是在欧洲大陆，却从未在欧洲以外举办的世界杯夺冠。
南美三强中，巴西人适应力最强，5次抡元倒有4次是在本土之外（1962年智利世界杯、1970年墨西哥世界杯、1994年美国世界杯、2002年韩日世界杯），阿根廷先后在本土和墨西哥两度登顶，乌拉圭则是在本土和巴西捧杯。
如此水土不服，多少能说明“天时地利”的重要性！东道主“借东风”的案例不胜枚举：1970、1986年世界杯墨西哥借助高原优势杀入八强，1966年世界杯英格兰在温布利球场七战成神，1994年美国世界杯顶着12点酷热的太阳做赛均是经典战例！适应气候、场地条件之外，球迷乃至本国政府的支持自然也是优势，首届世界杯决赛70000人的球场涌入90000名观众、1978年世界杯漫天飞舞的蓝白纸屑、2002世界杯韩国“红魔”名动天下，1966年世界杯三名英格兰球迷甚至在比赛尚未结束时就冲入场地庆祝，球迷的巨大热情往往会推动球员的强大动力。
5.埃罗预测法：埃罗预测法得名于其创始人，美国物理学家埃罗(Arpad Elo)博士创立的。
埃罗博士本人是国际象棋大师，因此这套系统最早是用于对国际象棋的棋手进行评级的，后来用于对比赛结果进行预测。
他在专著《棋分高下：过去和现在》一书中对这套系统进行了详尽的说明。
埃罗系统还被用于美式足球、国际女子足球、棒球、网络游戏等赛事的分级评分。
将埃罗预测法应用于足球比赛，关键是对参赛球队如何打分。
杰奎斯·布莱克通过对上千场英超比赛结果的研究，对埃罗预测法的准确性进行了改进，现被广泛应于预测足球赛果中。
改进之处主要是用各队在联赛中的积分来代替埃罗预测法中对各队的打分。
埃罗预测法的改进模型使得埃罗预测法的应用变得非常容易和简单。
