观看足球比赛时你会好奇足球解说员是如何分析足球运动员的比赛情况吗，你想知道有哪些分析方法吗?下面小编给大家介绍关于足球比赛分析方法的相关资料，希望对您有所帮助。

足球比赛分析方法如下

1.球队的出场名单

相信有很多人开始看到一个队伍的出场名单就会马上有了整场比赛的结果判断，主要是有哪个主力上场和没有上场的，很多时候一般人也不会去看这个方面的数据，有的也不知道去哪里可以看到，大部分的人都觉得是没什么所谓就是了。

如果能赛前知道一份比较准确的出场名单，那么对我们下面预测比赛的结果有很大的帮助的，其实一些报纸和媒体都能大概知道，或者大家可以到一些权威的官网得知，这里面需要注意的是，一些足彩类的报纸在这一方面的信息来源很多都是不统一的，所以在了解的时候需要多加留意才行。

说了这么多相信大家对出场阵型最熟悉的也不过是那几个数字，4-4-2,4-3-3,5-3-2等等，因为看过球赛的都知道赛前肯定会有说明的，举例的这3个大致上都是一些豪门球队经常的战术打法，由于豪门队伍都会有很多杯赛、联赛需要去踢，所以教练往往都会有好几套的阵型战术用来对付任何的比赛，这里面有一个很好的预告，根据一些球员的带伤情况，看看教练有没有去改变以往的一些套路，很多时候可以根据出场名单就能知道球队对于这场比赛的重视程度。

2.队伍中的伤停情况

对于一些经常观看比赛的球迷，相信很多都会对一些球队的阵型和打法、以及一些主力的球员都会有一定的了解，当这些出场名单上没有这些人的名字，那么这个时候就需要重新的对这场比赛的预测和评估，这里就不能用以往的感觉来判断比赛结果，尤其一些替补的球员和主力球员的差距相差很多的球员，如果主力球员一旦伤停，那么对整场比赛的影响就非常的大了。

3.联赛的积分榜数据

这一点也是一个很重要的指标，球队的联赛积分不只是能看出一个客观的实力差距，还能看出球员夺冠的百分比，从而判断出球员的取胜和保平的意向，澳门博彩公司在这个方面还是做得比较全面的，大大小小的包括几十种联赛和杯赛在内，做得统计工作也是比较晚上。其中包括，联赛的积分榜、主客场的积分榜、主客的胜平数据、球员的总入球数量等等一些技术的指标数据，其实这些方面的数据能帮助我们去了解球员的攻守能力是很有帮助的。

4.两队的对赛往绩

双方的历史交战在分析基本面上，有着很重要的地位。在双方的历史交战中，能很好的了解到球员的实力对比，在这里不得不说的还是需要注意一下的5个方面：

(1)注意在新赛季的球员、球员的变化、转会等一般来说都是比较大的，所以作为历史交战结果的分析这一点不作为重要的考虑。

(2)有一些球队关系比较密切的，打出来的最后结果都是属于很正常的一种，在这个时候我们需要的是及时了解一些外界的最新消息和球队最近球员的状态如何，往绩的交战记录不作为重要的考虑。

(3)澳门博彩公司有时候的数据甚至延伸到了很久很久，50、60年代的数据都会出现，这样的数据其实参考意义不是很大的。

(4)需要掌握一门能马上分清楚哪一些比赛是主要的，哪一些是次要的，低级别的杯赛和友谊赛的成绩不作为重要的考虑。

(5)如果双方的历史交战都是出现一边倒的时候，这个时候就必须要清楚一点，物极必反的原理，在购彩的时候不妨拿来当做爆冷考虑。(冷门很多时候都是在这里出来的。)

5.队伍最近的战绩

最近的战绩主要是在联赛观察的，可以选择5-8场的最近战绩的结果来作为判断，对于一些连续取胜的球员这里需要注意的是，必须考虑会保持不败的延续，往往很多时候这样的情况是很容易出现平局的。

最后需要提一点的就是，一些球员的主教练的战术阵型也是对球队有一定的影响，这里就没法去解释哪些教练的习惯了，大家逐一逐一的去观察和验证。

在预测足球比赛结果的过程中，无论如何都不能绕开球队进球数这个最重要的客观参数，其除了反映出比赛结果，还包含球队的进攻、防守状态等等因素。现时最流行的进球数分析方法有近6场比赛平均进球/失球和本赛季平均进球/失球，前者可以体现球队近期的攻防能力，后者可以体现球队整个赛季(长期)的平均攻防能力。两个参数都有其优点和缺点，结合两者优点使进球数/失球数既能反映近况也能反映长期趋势的预测值，是本模型建立的目的。

无论是6场平均值还是赛季平均值，它们共同的特点就是“平均”，即对N场比赛具有相同的平均因子n。例如6场平均，因子n的值就是 n=1/6，将6场比赛(N1,N2,N3,N4,N5,N6)的进球数(k1,k2,k3,k4,k5,k6)分别乘以n后加权可以得出平均值K。在统计学上这叫做移动平均法或全期平均法，通过全部n个观察值的算术平均值作为预测值。当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差;反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也少。在足球比赛中进球数的随机性比较大，N应该选比较大，但这会造成预测数据过于平滑适中，不利于对球队近期进球数据的预测。

除了移动平均法还可以考虑使用另外一种预测法——指数平滑法，该方法在计算预测值时对于历史数据的观测值给予不同的权重。这种方法与简单移动平均法相似，两者之间的区别在于简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正，指数平滑法适用于数据观测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下的预测.

预测的通式为St=ayt+(1-a)St-1

式中，St--时间t的平滑值;

yt--时间t的实际值;

St-1--时间t-1的实际值;

a--平滑常数，其取值范围为[0,1];

平滑常数实际上是前一观测值和当前观测值之间的权重。

当a接近于1时，新的预测值对前一个预测值的误差进行了较大的修正;

当a=1时，St=yt，即t期平滑值就等于t期观测值。

当a接近于0时，新预测值只包含较小的误差修正因素;

当a=0时，St=St-1，即本期预测值就等于上期预测值。

球队足球进球数在长期观察中呈现类似回归中值的波动，因此a应选择较小的数值。

下面用曼联主场进球数用Excel表格处理来说明使用方法。

16-17赛季 第4轮 曼联vs曼城

St即主队期望进球值(预测值)，平滑常数a取值0.05，yt即上轮(第2轮)实际值2，St-1即上轮预测值1.716。根据通式 St=ayt+(1-a)St-1 ，St=0.05*2+(1-0.05)*1.716=1.731

至于初始值S1的确定可以取前面若干数据的简单算术平均数，建议至少用20场的算术平均数作为初始值S1。另外由于数据具有连续性而联赛赛季不连续，处理本赛季的数据应该采取二次指数平滑，对近期数据进行加权递减，提高数据敏感度贴近实际情况。读者可以自己尝试调节平滑常数a获得更好的预测效果。