📘 این کتاب میاد سراغ معروف‌ترین مدل‌ها و مهم‌ترین ابزارهای محاسباتی که امروز توی دنیای تحلیل داده‌های فوتبال استفاده میشن. علاوه بر این، پکیج footBayes برای زبان R رو هم معرفی میکنه؛ پکیجی که تقریباً در تمام مثال‌های کتاب همراهت هست و کمک میکنه مدل‌ها رو قدم‌به‌قدم پیاده‌سازی و بررسی کنی.

🎯 ایده اصلی کتاب اینه که هم یک راهنمای عملی باشه و هم یک پایه نظری محکم برای دانشجوها، دانشمندهای داده، تحلیلگرهای ورزشی و متخصص‌های فوتبال که میخوان مدل‌سازی پیش‌بینانه رو در فضای فوتبال یاد بگیرن و در عمل ازش استفاده کنن.

⭐ ویژگی‌های کلیدی

⚽ استراتژی‌های مختلف مدل‌سازی و ابزارهای پیش‌بینی مورد استفاده در تحلیل فوتبال رو بررسی میکنه.

🧮 الگوریتم‌ها و ابزارهای محاسباتی لازم برای اعتبارسنجی مدل‌ها، انجام پیش‌بینی و مصورسازی نتایج نهایی رو معرفی میکنه.

📊 چندین مثال عملی و هدایت‌شده رو با استفاده از پکیج footBayes که روی CRAN در دسترسه ارائه می‌ده.

🔄 کل خط پردازش رو پوشش می‌ده؛ از جمع‌آوری داده و پیش‌پردازش گرفته تا تحلیل اکتشافی داده‌ها، مهندسی ویژگی، مدل‌سازی پیشرفته و ارزیابی عملکرد مدل‌ها.

🎯 شکاف بین داده‌های خام فوتبال و بینش‌های قابل استفاده برای تصمیم‌گیری رو پر میکنه.

🎓 این متن در درجه اول برای دانشجوهای سال‌های آخر کارشناسی، دانشجوهای تحصیلات تکمیلی و پژوهشگرهای دانشگاهی حوزه‌های ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر نوشته شده؛ افرادی که می‌خوان وارد دنیای تحلیل داده‌های فوتبال بشن و این حوزه رو عمیق‌تر یاد بگیرن.

⚙️ با اینکه کتاب ماهیت فنی داره، اما طوری طراحی شده که برای افرادی با پیش‌زمینه آمار، برنامه‌نویسی یا حتی علاقه جدی به تحلیل ورزشی هم قابل فهم باشه.

🏟️ به همین دلیل می‌تونه هم در درس‌های دانشگاهی مرتبط با تحلیل ورزشی استفاده بشه، هم در پروژه‌های علم داده، و هم برای توسعه مهارت‌های حرفه‌ای در باشگاه‌های فوتبال، آژانس‌های ورزشی و سازمان‌های رسانه‌ای کاربرد داشته باشه.

📖 فهرست مطالب

1. مقدمه‌ای کوتاه بر تحلیل فوتبال

2. روش‌ها، الگوریتم‌ها و ابزارهای محاسباتی

3. پیش‌بینی تورنمنت‌ها و مسابقات از طریق شبیه‌سازی

4. پیاده‌سازی مدل‌های پایه در R با استفاده از footBayes

5. مدل‌های آماری تکمیلی برای تحلیل نتایج مسابقات

6. مدل‌سازی مسابقات بین‌المللی: تجربه جام ملت‌های اروپا و جام جهانی

7. مقایسه عملکرد مدل‌های آماری با پیش‌بینی‌ها و ضرایب شرکت‌های شرط‌بندی

👤 درباره نویسندگان

🎓 یوانیس نتزوفراس یکی از چهره‌های شناخته‌شده در حوزه آمار و تحلیل داده است که بخش زیادی از فعالیت‌هایش روی مدل‌سازی آماری، تحلیل بیزی و تحلیل ورزشی متمرکز بوده. او استادتمام دپارتمان آمار در دانشگاه اقتصاد و بازرگانی آتن است.

📊 اگر بخوای مهم‌ترین حوزه تخصصی او رو نام ببری، احتمالاً باید به آمار بیزی اشاره کنی. بخش قابل توجهی از کارهای او روی توسعه و استفاده از روش‌های Markov Chain Monte Carlo (MCMC) و تکنیک‌های انتخاب متغیر بیزی انجام شده.

🔬 تحقیقاتش همچنین روی استراتژی‌های محاسباتی و نحوه تعریف توزیع‌های پیشین برای مقایسه مدل‌ها در چارچوب Objective Bayesian متمرکز بوده. این روش‌ها در حوزه‌های مختلف استفاده شده‌اند، اما فوتبال و تحلیل ورزشی یکی از مهم‌ترین زمینه‌های کاربرد آن‌ها بوده است.

🏛️ او بین سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ ریاست دپارتمان آمار دانشگاه اقتصاد و بازرگانی آتن را برعهده داشت.

🏆 در سال ۲۰۰۰ موفق به دریافت جایزه Lefkopoulion از مؤسسه آماری یونان شد.

📘 او نویسنده کتاب Bayesian Modeling Using WinBUGS است؛ کتابی که در جوایز PROSE سال ۲۰۰۹ در بخش ریاضیات مورد تقدیر قرار گرفت.

📚 علاوه بر این، کتابی به زبان یونانی با عنوان مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی و تحلیل آماری داده‌ها با R تألیف کرده و ویراستار علمی ترجمه یونانی دو کتاب مهم زیر نیز بوده است:

• Discovering Statistics with R نوشته اندی فیلد
• Fundamentals of Biostatistics نوشته برنارد روزنر

📝 او همچنین به‌عنوان سردبیر همکار در چندین نشریه معتبر آماری و ورزشی فعالیت کرده است.

📈 تا آوریل ۲۰۲۵، ۷۶ مقاله علمی داوری‌شده منتشر کرده که بیش از ۶۱۰۰ ارجاع دریافت کرده‌اند و شاخص h-index او در Google Scholar برابر با ۲۹ بوده است.

🚀 حوزه‌های پژوهشی فعلی او شامل روش‌شناسی بیزی، انتخاب متغیر، آمار کاربردی، زیست‌آمار، روان‌سنجی و تحلیل ورزشی است. مدل‌هایی که او توسعه داده در پیش‌بینی عملکرد و برنامه‌ریزی استراتژیک تیم‌ها در فوتبال، بسکتبال و والیبال کاربرد داشته‌اند.

🎓 دیمیتریس کارلیس یکی دیگر از پژوهشگران مطرح حوزه آمار است که بیشتر به خاطر فعالیت‌هایش در مدل‌سازی آماری، تحلیل سری‌های زمانی گسسته، خوشه‌بندی مبتنی بر مدل و تحلیل ورزشی شناخته می‌شود.

🏛️ او استادتمام دانشگاه اقتصاد و بازرگانی آتن است و تمرکز اصلی تحقیقاتش روی توسعه و به‌کارگیری روش‌های آماری پیشرفته برای حل مسائل واقعی در حوزه‌های مختلف قرار دارد.

📚 از سال ۲۰۱۹ تاکنون مدیریت برنامه کارشناسی ارشد آمار این دانشگاه را برعهده دارد.

🧪 همچنین از سال ۲۰۱۷ مدیر آزمایشگاه آمار محاسباتی و بیزی بوده و از سال ۲۰۱۹ نیز به‌عنوان نایب‌رئیس کمیته پژوهشی دانشگاه فعالیت می‌کند.

⚽ بخش مهمی از فعالیت‌های او به تحلیل داده‌های ورزشی اختصاص داشته؛ به‌خصوص در فوتبال، بسکتبال، هندبال و سایر ورزش‌های تیمی.

📈 تحقیقات او درباره مدل‌سازی نتایج مسابقات، ارزیابی عملکرد بازیکنان و تحلیل استراتژی‌های تیمی، هم در فضای دانشگاهی و هم در صنعت ورزش تأثیر قابل توجهی داشته است.

🔬 او از پیشگامان استفاده از مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) و مدل‌های اثرات آمیخته (Mixed-Effects Models) برای تحلیل داده‌های ورزشی به شمار می‌رود و مدل‌های نوآورانه متعددی برای رشته‌های مختلف ورزشی توسعه داده است.

🎓 لئوناردو اجیدی آماردان و پژوهشگری است که فعالیت‌هایش عمدتاً روی آمار بیزی، تحلیل ورزشی و مدل‌سازی آماری متمرکز شده است.

🏫 او استادیار آمار در دانشگاه تریسته ایتالیاست و تحقیقاتش بیشتر روی استفاده از روش‌های پیشرفته آماری برای حل مسائل واقعی متمرکز است؛ به‌ویژه در تحلیل داده‌های ورزشی، ژنومیک و مدل‌سازی پیش‌بینانه.

⚽ در حوزه فوتبال، او به خاطر توسعه مدل‌هایی برای پیش‌بینی نتایج مسابقات، ارزیابی عملکرد بازیکنان و بهینه‌سازی استراتژی‌های تیمی شناخته می‌شود.

🤖 بخشی از تحقیقاتش روی ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های بیزی متمرکز است تا دقت پیش‌بینی‌ها افزایش پیدا کند و بینش‌های دقیق‌تری از داده‌های مسابقات استخراج شود.

📑 او مقالات متعددی در مجلات معتبر علمی منتشر کرده و با پژوهشگران دانشگاهی و سازمان‌های ورزشی مختلف همکاری داشته است تا حوزه علم داده ورزشی را توسعه دهد.

📊 فعالیت‌های او فقط به فوتبال محدود نمی‌شود و در حوزه‌هایی مثل اقتصاد، زیست‌آمار و علوم اجتماعی نیز مشارکت‌های پژوهشی مهمی داشته است.

🧠 یکی از تخصص‌های اصلی او، ترکیب ساختارهای پیچیده داده مثل مدل‌های سلسله‌مراتبی با راهکارهای عملی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری است.

👨‍🏫 علاوه بر پژوهش، در آموزش و تربیت نسل جدید آماردانان و دانشمندان داده نیز نقش فعالی دارد.

🏅 فعالیت‌های او باعث شده هم در جامعه دانشگاهی و هم در صنعت ورزش به‌عنوان یکی از چهره‌های تأثیرگذار در کاربرد آمار برای تحلیل ورزشی شناخته شود.

📝 او همچنین سردبیر همکار Journal of Quantitative Analysis in Sports و خالق و نگهدارنده پکیج footBayes در مخزن CRAN است.

Predictive Modelling for Football Analytics discusses the most well-known models and the main computational tools for the football analytics domain. It further introduces the footBayes R package that accompanies the reader through all the examples proposed in the book. It aims to be both a practical guide and a theoretical foundation for students, data scientists, sports analysts, and football professionals who wish to understand and apply predictive modelling in a football context.

Key Features

• Discusses various modelling strategies and predictive tools related to football analytics
• Introduces algorithms and computational tools to check the models, make predictions, and visualize the final results
• Showcases some guided examples through the use of the footBayes R package available on CRAN
• Walks the reader through the full pipeline: from data collection and preprocessing, through exploratory analysis and feature engineering, to advanced modelling techniques and evaluation
• Bridges the gap between raw football data and actionable insights

This text is primarily for senior undergraduates, graduate students, and academic researchers in the fields of mathematics, statistics, and computer science willing to learn about the football analytics domain. Although technical in nature, the book is designed to be accessible to readers with a background in statistics, programming, or a strong interest in sports analytics. It is well-suited for use in academic courses on sports analytics, data science projects, or professional development within football clubs, agencies, and media organizations.

Table of Contents

1. A Short Introduction to Football Analytics

2. Methods, Algorithms and Computational Tools

3. Tournament and Game Prediction via Simulation

4. Implementation of Basic Models in R via footBayes

5. Additional Statistical Models for the Scores

6. Modelling International Matches: The Euro and World Cups Experience

7. Compare Statistical Models' Performance with the Bookmakers

About the Author

Ioannis Ntzoufras is a distinguished statistician and academic, widely recognized for his contributions to statistical modeling, Bayesian analysis, and sports analytics. He is a full professor in the Department of Statistics at the Athens University of Economics and Business (AUEB). He is particularly known for his work in Bayesian statistics, including the development and application of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods and Bayesian variable selection techniques. His research also addresses computational strategies and prior formulation for Objective Bayesian model comparison. These methodologies have been applied across various domains, with a strong emphasis on sports analytics―especially in football (soccer).

He served as Head of the Department of Statistics at AUEB from 2020 to 2025. He was awarded the Lefkopoulion Award by the Greek Statistical Institute in 2000 and is the author of the acclaimed book Bayesian Modeling Using WinBUGS (Wiley), which received an honorable mention in Mathematics at the 2009 PROSE Awards. In addition, he has authored a Greek-language textbook titled Introduction to Programming and Statistical Data Analysis with R, and he has served as the scientific editor for the Greek translations of two influential texts: Andy Field’s Discovering Statistics with R and Bernard Rosner’s Fundamentals of Biostatistics.

Professor Ntzoufras has served as an associate editor for several journals, including the Journal of the Royal Statistical Society C, Statistics, and the Journal of Quantitative Analysis in Sports. As of April 2025, Professor Ntzoufras has authored 76 peer-reviewed journal articles, accumulating over 6,100 citations and an h-index of 29 on Google Scholar. He remains actively engaged in research, with current projects focusing on Bayesian methodology, variable selection, applied statistics, biostatistics, psychometrics, and sports analytics. His contributions to sports analytics have led to the creation of models that enhance performance prediction and strategic planning in football, basketball, and volleyball.

Dimitris Karlis is a distinguished statistician and academic widely recognized for his contributions to the fields of statistical modeling, discrete valued time series analysis, model-based clustering and sports analytics. He is full professor at the Athens University of Economics and Business, where his research focuses on the development and application of advanced statistical methods for various problems and disciplines. He has served as director of the MSc in Statistics program at AUEB, (2019-today), Director of the Laboratory of Computational and Bayesian Statistics (2017 -today) and vice-President of the Research Committee of AUEB (2019 -today). Professor Karlis has made significant contributions to the statistical analysis of sports data, especially in football (soccer), basketball, handball and other team sports. His work on modeling match outcomes, player performance, and team strategies has had a substantial impact on both academic research and practical applications in the sports industry. He is known for pioneering methods such as the use of generalized linear models and mixed-effects models for analyzing sports data as well as the development of innovative model for various sports.

Leonardo Egidi is a distinguished statistician and academic, recognized for his significant contributions to the fields of Bayesian statistics, sports analytics, and statistical modeling. He is assistant professor of statistics at University of Trieste, where his research primarily focuses on applying advanced statistical methods to real-world problems, with a particular emphasis on sports data analysis, genomics, and predictive modeling.

Professor Egidi is well-known for his work in theoretical Bayesian inference and in football analytics, particularly in the development of models to predict match outcomes, assess player performance, and optimize team strategies. His research includes the application of machine learning algorithms and Bayesian methods to enhance the accuracy of predictions and provide insights into various aspects of the game. He has published extensively in leading academic journals and has collaborated with both academic researchers and sports organizations to advance the field of sports data science.

In addition to his work on football, Professor Egidi has also contributed to statistical methodology in other domains, including economics, biostatistics, and social sciences. His expertise lies in the integration of complex data structures, such as hierarchical models, into practical solutions that can drive decision-making processes.

Beyond his research, Leonardo Egidi is actively involved in teaching and mentoring, fostering the next generation of statisticians and data scientists. His work has made a substantial impact on both the academic community and the sports industry, cementing his reputation as a leading figure in the application of statistics to sports analytics.

He is associate editor for the Journal of Quantitative Analysis in Sports and the creator and the maintainer of the CRAN R package footBayes.