我如何根据球员的获胜历史来预测躲避球队获胜的几率？
想象一下，世界上有80位躲避球运动员。他们每个人都以随机的顺序与其他79名球员一起玩了数千场躲避球游戏。这是一个没有球队的世界（例如，每场比赛每个球员都有被选拔的机会）。我知道每个球员的先前获胜率（例如，一个赢得了之前所有游戏的46％，另一个赢得了他之前所有游戏的56％）。可以说一场比赛即将来临，我知道每支球队都在比赛。我也知道他们以前的胜率。 根据团队的组成来计算每个团队获胜的概率的最佳方法是什么？ 如果需要相对高级的计算（例如，逻辑回归），请告诉我一些细节。我对SPSS非常熟悉，但是我不需要提出后续问题。 此外，我将如何使用档案数据探索方法的准确性？我知道这并不明确，因为大多数玩家都徘徊在40-60％左右，但仍然如此。 具体来说，A队获胜的几率是多少？ A-包含先前获胜率分别为52％，54％，56％，58％，60％的个人B-包含先前获胜率为48％，55％，56％，58％，60％的个人 （这只是出于说明目的的一个随机示例。两个非常好的团队。） 编辑：有没有一种方法可以从一个非常简单的算法开始，然后看它是如何工作的？也许我们可以简单地将每支球队的百分比相加，并预测拥有最高百分比的球队将获胜。当然，我们的分类将是不准确的，但是在成千上万的存档游戏中，我们可以看到我们能否预测胜于偶然。