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伍強課堂:世界杯預測中的數(shù)學原理
項目啟動時間:2023-01-03
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        第22屆足球世界杯已落下帷幕,這一屆世界杯最大的贏家是阿根廷,是梅西,更是億萬期盼梅西封神的球迷。將近一個月的比賽跌宕起伏、精彩紛呈。球賽開始前和比賽期間,預測結果更是成為球迷們的最大興趣。世界上的各大媒體,電視臺,也紛紛加入到預測中來。我雖然算不上一個具有專業(yè)水準的球迷,但也禁不住周邊朋友們熱鬧場面的誘惑,對多場比賽結果進行預測。

        預測的最大樂趣是增加了看球的樂趣,本來是一場與自己無關的比賽,因為有了預測,就特別期望自己預測正確。而且一旦結果與預測一致,那種成功的喜悅,很難用語言來形容。

        預測足球比賽結果是一門技術活,首先要對球隊有比較深入的了解,包括球員構成、綜合能力、歷史戰(zhàn)績、世界排名、當家球星、球員狀態(tài)、對手情況等,了解越多,預測似乎就越準確。但實際情況往往出乎意料甚至大相徑庭。以牛津大學預測為例,他們用自己的數(shù)學模型計算出來的預測結果如圖1所示。

圖1 牛津大學給出的預測模型

        從圖1可以看出,盡管引入了非常復雜的數(shù)學計算,并對各隊的歷史數(shù)據(jù),交戰(zhàn)結果做了詳細的分析,但預測結果卻不盡人意。小組賽也就有一半預測對了勝負,其中進入決賽的兩支隊伍都錯了。其他很多預測機構也大致相同。

        其實,影響比賽結果的因素很多,球隊實力固然非常重要,但進入32強的球隊大部分實力都不弱,尤其是進入淘汰賽階段更是如此。這時候,球隊的戰(zhàn)術安排,球員臨場狀態(tài)、取勝欲望、團隊配合等方面就顯得尤為重要。此外,運氣也是比賽的一部分,并且往往成為左右比賽結果的非常重要的因素。

        足球比賽既考驗雙方的能力,也是對雙方隊員面對面比拼時心理素質的檢驗。盡管結果不可預知,但其中卻蘊含有嚴謹?shù)臄?shù)學原理。今天我們就談談這個問題。

        大家知道,概率論是解決我們日常生活很多問題的重要數(shù)學理論。越來越多的足球預測,都是以概率論作為基礎進行的。上述牛津大學的預測也是基于概率論的。但概率論如何運用,卻是有很多講究。

        一般來說,在一個非受限空間,一個獨立事件發(fā)生的概率總是符合正態(tài)分布的。其定義是:若隨機變量X服從一個位置參數(shù)為μ、尺度參數(shù)為σ 的概率分布,且其概率密度函數(shù)為:

        則這個隨機變量就稱為正態(tài)隨機變量,正態(tài)隨機變量服從的分布就稱為正態(tài)分布,記作X~N(μ,σ2),讀作X服從N(μ,σ2),或X服從正態(tài)分布。圖2是正態(tài)分布分布密度函數(shù)曲線圖。

圖2 正態(tài)分布函數(shù)曲線(來源于網(wǎng)絡)

        當實際發(fā)生概率很小時,我們稱其為小概率事件,從標準概率分布圖中可以看出,位于區(qū)間(-3σ,3σ)以外的概率小于0.2%。所以,在很多場合下,就不予考慮。比如,我們在物流系統(tǒng)中采用稱重法來檢驗圖書揀選的準確性時,就是選取了這一標準。在很多工業(yè)場合,標準會進一步提高,比如我們常說的6σ檢驗標準,就要求達到(-4.5σ,4.5σ)范圍,其精確度將達到3.44ppm(即百萬分之三點四四)。

        再回過頭來看世界杯。如何運用數(shù)學原理進行比賽的預測呢?這是一個比較復雜的問題。如果單就一場球來看,其實就是實力對比說了算,作為一個獨立事件,沒有參考數(shù)據(jù),很難做出準確預測。比如德國對日本,一般情況下,大家預測都認為日本會輸。但是要進一步定義輸?shù)母怕屎洼數(shù)谋确?,就比較復雜了。這就牽涉到一個概率問題。比如說德國輸?shù)母怕?,其實我們可以讓他們?000場球,看看比分會如何分布,這樣結果就出來了。但實際上做不到。因為即使集中踢1000場,這個結果也是有問題的,它與我們擲1000次硬幣的情況有很大不同。因為比賽受到人為的干擾。其結果與自然發(fā)生的有出入。而實際上,集中踢1000場在時間上也沒有可能。所以,我們在預測一場球時,就顯得很困難,事實上因為事件的隨機性而變得無法預測。如果我們假設德國和日本踢1000場球的結果是600勝,300平,100負,這一結果對指導預測其實幫助不大,但如果聯(lián)系到歷史的比賽,我們還是會做出比較可信的預測。另一方面,我們把一場球放到一個系統(tǒng)中看,將會又是一番景象。比如我們將德國對日本比賽放到一個大的空間,如世界杯大賽這個環(huán)境看,德國屬于第一梯隊,日本屬于第三梯隊,這樣看的樣本空間就大得多。因為有大量的第一梯隊與第三梯隊比賽的樣本可供參考。我們可以從這些歷史樣本中得出一些有用的結論,如雙方歷史上的勝率,本屆已經(jīng)完成的比賽的情況等,從而指導預測的結果。

        在小組賽期間,我們知道,每個小組內的強弱還是比較分明的。這樣大家的預測總體來說準確性要高一些,這是我們應用概率論的基礎。但另一方面,我們也要看到,比賽結果還是有一定比例的場次出乎大家的意料之外。比如亞洲球隊的爆發(fā),日本連勝德國和西班牙,使得德國最終小組未能出線。開始時,很多中國球迷擔心亞太區(qū)球隊會被剃光頭,但事實上,不僅有3支球隊(含澳大利亞)順利出線,而且每支球隊都有上佳表現(xiàn)。對此,我開始就大膽提出兩個假設:第一是亞洲球隊必定會有球隊進入第二輪;第二是比賽必定會有冷門產(chǎn)生。通過對各小組進行分析,首先把出線的球隊寄托在日本、韓國身上,并將日本對德國、韓國對西班牙、沙特對阿根廷三場比賽定義為最容易爆冷的比賽。其中之所以定義沙特對阿根廷會爆冷,則基于阿根廷是奪冠大熱門的假設,并且其此前已經(jīng)35場不敗的記錄,已經(jīng)平了世界紀錄。概率論的理念就是:阿根廷即使要破世界紀錄,也只會破一點點(小概率事件),也就  是說最多再贏1~2場;阿根廷要想奪冠,就不能在淘汰賽輸球,小組賽輸球是其唯一機會。因此,其輸給沙特的理由最充分(第一場可能性最大)。比賽的結果印證了這一猜想。

        到了淘汰賽階段,大家對預測英國和法國比賽產(chǎn)生分歧。認為兩隊水平相當,英國更勝一籌。但實際過程看,是英國幾乎沒有希望。但既然是預測,邏輯上要有一致性才行。很多機構預測法國和巴西爭奪冠軍,這是有一定道理的,事實上要做到這一點,兩隊在淘汰賽中,它幾乎就不可能會輸。要怎么樣才會輸呢?需要爆冷才會輸。我們知道,在世界杯上,爆冷是有其必然性的。從歷史數(shù)據(jù)看,總會有一定比例的比賽會爆冷,有些還是大冷門,這就不是小概率事件了。法國輸給英國根本就不算冷門,法國只有輸給像澳大利亞這樣的隊伍才是大冷門。另一邊就不同了,巴西對克羅地亞,結果是巴西爆冷出局;西班牙對摩洛哥,同樣是西班牙爆冷出局;到了葡萄牙對摩洛哥,其實已經(jīng)不是爆冷了,葡萄牙隊內出現(xiàn)嚴重問題,才使得摩洛哥一舉擊敗葡萄牙,挺進4強。

        其實,后面的4場比賽,結果早就失去懸念。盡管他們的能力差異在毫厘之間,但再爆冷的幾率已經(jīng)很低了。其一是克羅地亞和法國進入決賽,這幾乎是不可能的結果,因為這種重復上屆比賽結果的可能性微乎其微,歷史上只有一次,而且克羅地亞水平本來就有限,打敗巴西,進入4強已經(jīng)是超水平發(fā)揮。其二是梅西封王眾望所歸,4次沖擊冠軍,無果而終,本屆比賽,將是梅西最后的機會。梅西占盡了天時地利人和。人們無法想象沒有獲得世界杯的梅西,會如何與其球王身份相匹配。第三是法國衛(wèi)冕也是難上加難。試問,世界上除了巴西衛(wèi)冕成功過一次外,還有誰能獲得這份殊榮?以法國足球的底蘊,根本不可能達到這一高度。

        所以,同樣是概率論的應用,在臨場操作時應該從多方面考慮,而不能僅僅局限于一個維度。比如,預測決賽會不會出現(xiàn)帽子戲法這一事件,有幾個因素支持這一預測,第一是全部21屆比賽,居然出現(xiàn)了52個帽子戲法,平均每屆2.47個,本屆比賽還只有1個,這是不正常的;第二,從決賽的氛圍來看,從兩隊的風格來看,從球星的能力和機會看,完全是有可能的,并且可能是大概率事件。

        世界上的事情,往往都包含有一定的數(shù)學原理,被數(shù)學原理所制約。但即使如此,由于未來的不確定性仍然使得預測不可能百分之百準確,預測歸根到底是一種猜測,它不代表結果的確定性。我們知道,再小的概率也是可能發(fā)生的,但如果我們明白背后的邏輯,將會使得猜測準確性更高。足球比賽尤其如此。因為,每場比賽雖然時間很長,但進攻到禁區(qū)并且獲得得分的機會卻不多。所謂的偶然性就成為左右比賽結果的重要因素。強隊如果沒有抓住機會,反而被弱隊抓住寶貴的機會,結果就會逆轉,這也是足球最具有魅力的地方。當然,強弱如果是一邊倒的情況,所謂的偶然性基本是不可能發(fā)生的。


圖片來源于網(wǎng)絡

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