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Artificial data in sports forecasting: a simulation framework for analysing predictive models in sports
Information Systems and E-Business Management ( IF 2.3 ) Pub Date : 2022-06-15 , DOI: 10.1007/s10257-022-00560-9
Marc Garnica-Caparrós , Daniel Memmert , Fabian Wunderlich

Far-reaching decisions in organizations often rely on sophisticated methods of data analysis. However, data availability is not always given in complex real-world systems, and even available data may not fully reflect all the underlying processes. In these cases, artificial data can help shed light on pitfalls in decision making, and gain insights on optimized methods. The present paper uses the example of forecasts targeting the outcomes of sports events, representing a domain where despite the increasing complexity and coverage of models, the proposed methods may fail to identify the main sources of inaccuracy. While the actual outcome of the events provides a basis for validation, it remains unknown whether inaccurate forecasts source from misestimating the strength of each competitor, inaccurate forecasting methods or just from inherently random processes. To untangle this paradigm, the present paper proposes the design of a comprehensive simulation framework that models the sports forecasting process while having full control of all the underlying unknowns. A generalized model of the sports forecasting process is presented as the conceptual basis of the system and is supported by the main challenges of real-world data applications. The framework aims to provide a better understanding of rating procedures and forecasting techniques that will boost new developments and serve as a robust validation system accounting for the predictive quality of forecasts. As a proof of concept, a full data generation is showcased together with the main analytical advantages of using artificial data.



中文翻译:

体育预测中的人工数据:用于分析体育预测模型的模拟框架

组织中影响深远的决策通常依赖于复杂的数据分析方法。然而,数据可用性并不总是在复杂的现实世界系统中给出,甚至可用数据也可能无法完全反映所有底层流程。在这些情况下,人工数据可以帮助揭示决策中的陷阱,并获得对优化方法的见解。本文使用针对体育赛事结果的预测示例,代表了一个领域,尽管模型的复杂性和覆盖范围不断增加,但所提出的方法可能无法识别不准确的主要来源。虽然赛事的实际结果为验证提供了基础,但不准确的预测是否源于对每个竞争对手实力的错误估计仍然未知,不准确的预测方法或仅来自固有的随机过程。为了解开这一范式,本文提出了一个综合模拟框架的设计,该框架对体育预测过程进行建模,同时完全控制所有潜在的未知数。体育预测过程的广义模型被提出作为系统的概念基础,并得到现实世界数据应用的主要挑战的支持。该框架旨在提供对评级程序和预测技术的更好理解,这将促进新的发展,并作为一个强大的验证系统来说明预测的预测质量。作为概念证明,展示了完整的数据生成以及使用人工数据的主要分析优势。本论文提出了一个综合模拟框架的设计,该框架对体育预测过程进行建模,同时完全控制所有潜在的未知数。体育预测过程的广义模型被提出作为系统的概念基础,并得到现实世界数据应用的主要挑战的支持。该框架旨在提供对评级程序和预测技术的更好理解,这将促进新的发展,并作为一个强大的验证系统来说明预测的预测质量。作为概念证明,展示了完整的数据生成以及使用人工数据的主要分析优势。本论文提出了一个综合模拟框架的设计,该框架对体育预测过程进行建模,同时完全控制所有潜在的未知数。体育预测过程的广义模型被提出作为系统的概念基础,并得到现实世界数据应用的主要挑战的支持。该框架旨在提供对评级程序和预测技术的更好理解,这将促进新的发展,并作为一个强大的验证系统来说明预测的预测质量。作为概念证明,展示了完整的数据生成以及使用人工数据的主要分析优势。体育预测过程的广义模型被提出作为系统的概念基础,并得到现实世界数据应用的主要挑战的支持。该框架旨在提供对评级程序和预测技术的更好理解,这将促进新的发展,并作为一个强大的验证系统来说明预测的预测质量。作为概念证明,展示了完整的数据生成以及使用人工数据的主要分析优势。体育预测过程的广义模型被提出作为系统的概念基础,并得到现实世界数据应用的主要挑战的支持。该框架旨在提供对评级程序和预测技术的更好理解,这将促进新的发展,并作为一个强大的验证系统来说明预测的预测质量。作为概念证明,展示了完整的数据生成以及使用人工数据的主要分析优势。

更新日期:2022-06-15
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