祝子涵

摘 要 本文使用線性回歸等數(shù)學(xué)模型，對(duì)獎(jiǎng)牌榜排名從歷史戰(zhàn)績(jī)、經(jīng)濟(jì)實(shí)力以及東道主效應(yīng)等方面進(jìn)行分析，并預(yù)測(cè)2020年奧運(yùn)獎(jiǎng)牌榜。

【關(guān)鍵詞】線性回歸 獎(jiǎng)牌榜預(yù)測(cè) 期望值

1 前言

本文首先介紹奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源和提取方法，然后采用多種數(shù)學(xué)模型分析奧運(yùn)獎(jiǎng)牌關(guān)聯(lián)性、綜合國(guó)力對(duì)奧運(yùn)成績(jī)的影響以及可能影響奧運(yùn)會(huì)的影響的其他因素，最后給出分析預(yù)測(cè)結(jié)論。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與提取方法

本文采用的世界各國(guó)在歷屆奧運(yùn)會(huì)獲得的總獎(jiǎng)牌數(shù)及各項(xiàng)獎(jiǎng)牌數(shù)由新浪體育提供，各國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力狀況由世界銀行（world bank）官網(wǎng)提供，提取方法采用八爪魚采集器采用網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)動(dòng)提取。

3 數(shù)學(xué)模型

回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變量間定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。公式為：

（1）

3.1 因變量與自變量設(shè)定

以所得分?jǐn)?shù)x為自變量，該國(guó)家在本屆奧運(yùn)會(huì)中所得獎(jiǎng)牌總數(shù)占據(jù)本屆奧運(yùn)會(huì)總數(shù)百分比Y為因變量，進(jìn)行回歸分析。

3.2 擬合程度分析

擬合優(yōu)度（Goodness of Fit）是指回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度。度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量是可決系數(shù)（亦稱確定系數(shù)）R2。R2的取值范圍是[0，1]。R2的值越接近1，說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好；反之越接近0，說(shuō)明擬合程度越差。

4 奧運(yùn)獎(jiǎng)牌榜關(guān)聯(lián)性分析

4.1 縱向討論歷史戰(zhàn)績(jī)對(duì)獎(jiǎng)牌榜的影響

4.1.1 概要

歷史戰(zhàn)績(jī)對(duì)新一屆奧運(yùn)獎(jiǎng)牌榜走勢(shì)有著至關(guān)重要的影響，主要利用求期望以及加權(quán)求和的方法求期望值，為該國(guó)新一屆奧運(yùn)會(huì)只考慮歷史戰(zhàn)績(jī)的獎(jiǎng)牌榜，通過(guò)一元線性回歸求出期望獎(jiǎng)牌榜與實(shí)際獎(jiǎng)牌榜的相關(guān)度。

4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

我們提取2004、2008、2012以及2016這四屆奧運(yùn)會(huì)中20個(gè)獎(jiǎng)牌數(shù)最多的項(xiàng)目作為分析對(duì)象。

4.1.3 縱向討論方法

（1） 選取2004、2008、2012三屆奧運(yùn)會(huì)的數(shù)據(jù)求出期望值。分別求出各國(guó)各項(xiàng)目三屆比賽排名的平均值。

（2）將20個(gè)大項(xiàng)的期望值按權(quán)重相加。

權(quán)重 = 該項(xiàng)目三屆平均獎(jiǎng)牌數(shù)/20個(gè)大項(xiàng)目總獎(jiǎng)牌三屆的平均數(shù)。隨后我們對(duì)各國(guó)家各項(xiàng)目的期望值進(jìn)行加權(quán)求和，得出新一屆奧運(yùn)會(huì)期望的獎(jiǎng)牌榜排名。

（3）線性回歸求期望排名和實(shí)際排名的關(guān)聯(lián)度。

因變量與自變量設(shè)定。

以實(shí)際成績(jī)x為自變量，預(yù)測(cè)成績(jī)Y為因變量，進(jìn)行回歸分析。我們采用歷史戰(zhàn)績(jī)因數(shù)計(jì)算對(duì)下一屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜的影響程度。

5 綜合國(guó)力對(duì)奧運(yùn)成績(jī)影響

5.1 概要

在綜合國(guó)力方面主要考慮各國(guó)的經(jīng)濟(jì)因素、人口因素、國(guó)土面積。

（1）經(jīng)濟(jì)因素【economic】：用各國(guó)家GDP占近十年世界總GDP的份額來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)實(shí)力。

（2）人口因素【population】：人口數(shù)量越多的國(guó)家將更有可能挖掘出更多高素質(zhì)的運(yùn)動(dòng)員，進(jìn)一步提高該國(guó)的奧運(yùn)成績(jī)，

（3）國(guó)土面積【Land】：鑒于國(guó)家國(guó)土面積限制，資源的分配不均勻，這里認(rèn)為以國(guó)土大小判定資源情況。

為統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)行給分制，各個(gè)要素所占世界百分比n%*100即該國(guó)家在該項(xiàng)所得分?jǐn)?shù)。

5.2 線性回歸

5.2.1 因變量與自變量設(shè)定

以所得分?jǐn)?shù)x為自變量，該國(guó)家在本屆奧運(yùn)會(huì)中所得獎(jiǎng)牌總數(shù)占據(jù)本屆奧運(yùn)會(huì)總數(shù)百分比Y為因變量，進(jìn)行回歸分析。結(jié)果有如下幾種情況：

（1）直線關(guān)系：Y=0.006X+0.0288，R2=0.6296。

（2）冪函數(shù)關(guān)系：Y=0.036^0.2842，R2=0.4055。

（3）對(duì)數(shù)函數(shù)： Y= 0.0152ln（x） + 0.0406，R2 = 0.4501。

通過(guò)以上三種函數(shù)分析，Y與X之間最可能存在線性直線關(guān)系。

5.3 問(wèn)題回顧

我們將綜合國(guó)力分成3個(gè)對(duì)體育比較關(guān)鍵部分，來(lái)代表綜合國(guó)力，利用給分制，以世界整體水平為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行回歸擬合分析，得出綜合國(guó)力對(duì)奧運(yùn)成績(jī)的影響；并通過(guò)擬合程度檢驗(yàn)準(zhǔn)確性。但該模型尚存在以下缺陷：代表綜合國(guó)力因素過(guò)少，使綜合國(guó)力對(duì)獎(jiǎng)牌影響力說(shuō)服性降級(jí)；迫于時(shí)間壓力，選取國(guó)家過(guò)少，僅選取了2012屆前十名為代表的；R?偏低，說(shuō)明在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段做的不夠好。

6 其他因素對(duì)奧運(yùn)會(huì)的影響

東道主效應(yīng)，是指體育比賽中主辦地隊(duì)伍會(huì)因?yàn)闁|道主的各方面優(yōu)勢(shì)取得出乎平常的好成績(jī)的一種現(xiàn)象。歷屆比賽表明，東道主效應(yīng)讓主隊(duì)獲利甚多。奧運(yùn)會(huì)的主辦城市所在國(guó)家能取得比此前一屆奧運(yùn)會(huì)更好的成績(jī)。

7 結(jié)論--預(yù)測(cè)2020年獎(jiǎng)牌榜前十名

首先得出只考慮歷史戰(zhàn)績(jī)影響因素的預(yù)期排名；其次得出只考慮經(jīng)濟(jì)實(shí)力影響因素的預(yù)期排名；再乘以各自的影響程度進(jìn)行加和，最終得出的總排名如表1所示。

參考文獻(xiàn)

[1]線性回歸定義http：//baike.baidu.com/link？url=doJ1Ds9HEIZ54F_W0jZYwaAEKoGDtQ1_1NLyqush774uG19wfsJHnNTm5mdNHC-C-w7Pz70XeVF9SZXsbPY1L8O0zt56zk9cM7R35M0suwEwxpAXHwhf9lDQ6XblUG3R，2017年2月2日.

[2]新浪網(wǎng)：歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜數(shù)據(jù)，http：//match.2016.sina.com.cn/medals/歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜，2017（01）.

作者單位

石家莊市第二中學(xué) 河北省石家莊市 050000