Question

在Dixon，Coles（1997）中，他们使用（4.3）中两个修改后的独立泊松模型的最大似然估计来对足球比分进行建模。

我试图使用R来“重现”alpha和beta以及家庭效应参数（第274页，表4）而不使用任何包（使用通常的独立泊松模型也很好）。我尝试过使用bivpois包，但我不确定如何修改它的参数。

如果有人能帮助我使用R代码来模拟数据，我将非常感激 - 英国超级联赛赛季2012/13赛季主场和客场球队的得分。所以，基本上我需要帮助使用R中的optim函数编写方程4.3或4.5。

泊松分布的密度（仅1个独立的泊松模型）

poiprob = function (x) {
 (((alpha*beta*home)^x)*exp(-(alpha*beta*home))/(factorial(x)))  
}    
as.matrix(poiprob(x=mydata$HS[1]))

正态泊松似然函数

ll.poisson <- function(par, y) {
(alpha*beta*home) <- exp(par)
out <- sum(y * log((alpha*beta*home))) - length(y) * (alpha*beta*home)
return(out)
}

优化以找到适当的alpha和beta估算值。

opt <- optim(par = 2, fn = ll.poisson, method = "BFGS", control = list(fnscale = -1),
y = mydata$HS)$par
mle <- exp(opt)

我在查找3个参数，alpha，beta和home效应的估算时遇到错误。任何人都可以建议我改进代码吗？

数据的格式为

    HS  AS           Home             Away 
1    2  1           Arsenal       Aston Villa
2    1  2           Arsenal           Chelsea
3    0  0           Arsenal           Everton 
                .
                .
                .
378  2  2    Wigan Athletic Tottenham Hotspur 
379  1  2    Wigan Athletic   West Bromwich …  
380  2  1    Wigan Athletic   West Ham United

足球比分建模（Dixon＆amp; Cole）

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