模型
为了能直接比较Karlis & Ntzoufras (2003)，我们首先考虑1991-1992意甲联赛。联赛由T=18支球队组成，一个赛季中，每只球队会和另一支球队打两次比赛(一主场，一客场)。我们分别用
标记主队和客队在赛季中第g场比赛的进球数
。
观察计数向量
建立独立泊松模型：
参数：
分别表示在第g场比赛中主队(j=1)和客队(g=2)的得分强度。
我们根据在统计文献(见Karlis & Ntzoufras 2003和本文文献)中已经广泛使用的一个公式建立这些参数，假定一个对数线性随机作用模型：
泊松分布的对数正态模型已经文献中讨论和广泛使用--例子见Aitchinson & Ho (1989)， Chib & Winkelman (2001) and Tunaru (2002)。
参数home代表举行比赛的主队优势，我们假定整个赛季中此参数为常量。另外，得分强度由比赛双方的进攻和防守能力共同决定，分别用参数att和def表示。标志
标识正在进行的比赛是主队和客队。
表一中给出了模型的数据结构，比赛球队的名字，代码和本赛季每场比赛的进球数。正如所见，
与十八支球队之间一一对应。例如，无论是客场比赛a(4)，还是主场比赛h(303)，Sampdoria标志总是16。
表1 意甲联赛1991-1992数据
在线性贝叶斯方法中，我们必须为模型中的所有随机参数指定一些恰当的先验分布。假设一个标准单位先验分布(注意：在精确度和几何平均数(平均数)的项目中，我们使用典型的符号标记来描述正态分布)，变量home被作为一个固定效果。
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