Return to search

Utilizing logistic regression to apply the ELO system in forecasting Premier League odds / Användning av logistisk regression för att tillämpa ELO-systemet vid prognostisering av Premier League-odds

This thesis provides insights into the creation of a model for predicting odds in the Premier League. It illustrates how the ELO system and historical odds, in combination with Monte Carlo simulations, can be implemented through logistic regression to predict odds in an unbiased way. The findings are that the model performs generally well, but significantly worse at the beginning and end of the Premier League seasons. For further improvements, it is most likely necessary to factor in variables not available in the current model. Such factors could for example be incentives, injuries, or changes in the squad, all not being accounted for by the model in this case. / Detta examensarbete ger insikter om skapandet av en modell för att förutsäga oddsen i Premier League. Den visar hur ELO-systemet och historiska odds, i kombination med Monte Carlo-simuleringar, kan implementeras genom logistisk regression för att förutsäga oddsen på ett opartiskt sätt. Resultaten visar att modellen generellt sett fungerar bra, men betydligt sämre i början och slutet av Premier League-säsongerna. För ytterligare förbättringar är det troligtvis nödvändigt att ta hänsyn till variabler som inte är tillgängliga i den nuvarande modellen. Sådana faktorer kan till exempel vara incitament, skador eller förändringar i truppen, som alla inte tas hänsyn till i modellen i detta fall.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-341852
Date January 2023
CreatorsThegelström, Claudio
PublisherKTH, Matematisk statistik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-SCI-GRU ; 2023-221

Page generated in 0.0021 seconds