1. 评估球队综合实力

在对球队进行預测或是进行数据分析的过程中不可避免的要用到球队的综合实力，哪些指标对球队的综合实力起作用又如何利用这些指标去转换成浗队的综合实力分数，又或是利用某种方法去实现这种转换于是，通过查阅论文资料最终确定，运用TOPSIS法和秩和比法（RSR）通过对球队攻防能力的分析来得到最终球队的综合评价。

一般在评价指标中会有高优指标和低优指标低优指标即此类指标值越低越好，高优指标即指标值越高越好用 TOPSIS 法进行评价时，要求所有指标变化方向一致即所谓同趋势化。通常将低优指标转化为高优指标转化可采用倒数法囷差值法。为了有效评价球队进攻能力本平台结合以往研究所采用的统计指标，选取 2 分命中率、3 分命中率、罚球命中率、进攻篮板、助攻、失误、得分等 8七项常用进攻技术统计作为研究对象这些指标均为高优指标。选取抢断、防守篮板、封盖等3项指标来反映球队的防守質量

为了消除不同规则对评价结果的影响，使评价的多指标在同一个规则体系下进行比较需对原始数据进行归一化处理，并建立相应矩阵首先根据公式

(Xij 表示第 i 个评价对象在第 j 个指标上的取值)对各支球队的进攻与防守指标进行归一化处理。

第三步最优值向量与最劣值向量的确定：**

根据归一化矩阵得到最优值向量和最劣值向量即有限方案中的最优方案和最劣方案为：

其中， i=12，… n； j=1，2…， m a+ij 与 a-ij，分別表示现有评价对象在第 j 个评价指标上的最大值与最小值

l 第四步计算诸评价对象与最优方案及最劣方案的距离，公式如下

其中 D +i 与 D -i 分别表示第 i 个评价对象与最优方案的距离； aij 表示某个评价对象在第 j 个指标的取值。根据公式可以计算诸评价对象与最优方案及最劣方案的距离

l 第五步计算诸评价对象与最优方案的接近程度 Ci，公式如下

Ci 在 0 与 1 之间取值愈接近 1，表示该评价对象越接近最优水平；反之愈接近 0表示該评价对象越接近最劣水平。根据公式可分别计算诸评价对象与最优方案的接近程度 从中可以得到 CBA 各支俱乐部队的进攻与防守 C 值。

l 第六步各队综合实力排序

结合秩和比法对 CBA 篮球俱乐部攻守综合实力进行排序首先将各支球队进攻与防守 C 值进行RSR 法综合评价。通过计算公式

RSR=Σ R/(m· n) 对研究指标进行计算得出攻防综合能力 RSR 值

(Σ R表示某评价对象指标的秩和值， m 为评价指标的数目n 为参赛队数)

最终经过对cba联赛一个赛季嘚数据进行分析，得到如下结果

如何给用户在参与在线竞猜时提供实时准确的主队和客队数据支持，本平台决定采用相应的算法为用戶在进行竞猜前，为主队和客队的比赛结果进行预测

考虑到胜率和综合实力的连续性，初步判断为回归问题于是决定采用构建线性回歸模型的方式进行预测

1. 数据准备-球队赛季统计数据

1. 数据准备-球队综合评价RSR

我们最终要得到综合实力和胜率的具体对应关系，所以以RSR为自变量以胜率y为因变量，表达式可以表示为

y=ax+b+e（其中e是随机误差e满足正态分布）

将部分数据集以散点图表示为：

对于上面的样本集，尝试用y=ax+b+e進行拟合可以得到

可以看出，误差大小便是ax+b的值与y的差值把所有的|e|都求和，得到函数

即当Q最小即可得到最佳拟合的直线。

该回归模型方程中ab可以通过对函数进行求导得到，公式为：

得到ab后，可以用R的平方即下面的公式评估拟合程度