Predictive Modelling for Football Analytics (Chapman & Hall/Crc Data Science)
Idioma: inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2025
- Tapa blanda
- Usado

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N° de ref. del artículo M01032030631-N
- Título
- Predictive Modelling for Football Analytics (Chapman & Hall/Crc Data Science)
- Autor
- Egidi, Leonardo
- Editorial
- Chapman and Hall/CRC
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- as new
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1032030631
- ISBN 13
- 9781032030630
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
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.
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10. resolución de conflictos
La Comisión Europea ofrece una plataforma para la resolución de conflictos en línea (ODR), que puede encontrar aquí: https://ec.europa.eu/consumers/odr/. Los consumidores tienen la posibilidad de utilizar esta plataforma para la resolución de sus litigios.
Para resolver los litigios derivados de una relación contractual con un consumidor o sobre la existencia de dicha relación contractual, estamos obligados a participar en un procedimiento de resolución de conflictos ante una junta de arbitraje de consumo. El órgano competente es la Junta Arbitral Universal de la Federación en el Zentrum für Schlichtung e.V., Straßburger Straße 8, 77694 Kehl am Rhein, www.verbraucher-schlichter.de. Participaremos en un procedimiento de resolución de conflictos ante este organismo.
11. protección de los menores
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En este caso no es posible la entrega en los centros de embalaje.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a medimops, Leipzig, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Privacidad y seguridad
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