相对年龄效应对足波胆足球 - 专业波胆比分推荐平台 实单分享+稳胆计划球比赛成绩影响的研究——以2014年巴西世界杯为例pdf

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　　第 30卷第2期 统计 与信 息 论 坛 2015年 2月 V01．30 No．2 StatisticS＆ InformationForum Feb．，2015 【统计应用研究】 相对年龄效应对足球比赛成绩影响的研究 — — 以2014年 巴西世界杯为例 韩天明 ，萧 蝽 (1．北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876；2．北京邮电大学 世纪学院，北京 102101) 摘要：以入选 2014年巴西世界杯决赛圈的736名球员为研究对象，运用卡方检验，发现球员出生 日期存 在显著的相对年龄效应。进一步利用排序选择模型考察了相对年龄效应对比赛成绩的影响，实证结果表明， 上场球员的相对年龄均值越大，球队获胜的概率越小，这样的证据不足以从球队角度反对按照相对年龄优势 选拔球员的做法。另一个反映相对年龄构成的变量，主队四季度与客队一季度出场球员占大名单比例的差， 其系数为正，说明直接对位的球员中，主队四季度出场的球员更多时，球队获胜的概率越大，这在一定程度上 抵消了相对年龄均值对比赛成绩的负作用。同时，模型成功预测了64场 比赛中43场的结果，准确率达到 67 ，模型的预测功能表现 良好。 关键词：相对年龄效应；卡方检验；排序选择模型 中图分类号：G8O一32 文献标志码：A 文章编号l1O07—3ll6(2015)O2一OO88—07 和彩民的关切。球迷想知道中国足球为什么扶不起 一 、 前 言 来，青少年选材制度是否存在问题，其他国家的做法 2014年巴西世界杯足球赛已经落下帷幕，这届 是怎样；彩民希望有一个较为准确又易行的方法可 大赛富有激情，充满悬念，诞生了很多记录，有多场 以对比赛结果进行预测，在欣赏球赛的同时还能讨 经典比赛足以载人史册，为全世界的球迷送上了一 一 点彩头。本文构建了一个排序选择模型，模型首 道道饕餮盛宴。世界杯无疑是所有足球运动员梦寐 先对相对年龄效应是否会对比赛成绩有显著影响进 以求的舞台，众多球星也在世界杯上大放异彩。在 行验证，同时，利用模型可以对每场比赛进行预测。 遥远的中国，球迷们在享受世界杯带来的激情时，不 这是本文的研究 目的所在。 忘了问一句，中国足球何时能够重返世界杯。与此 二、相关概念及文献回顾 同时，在中国还掀起了一场足彩的狂欢。据 《北京晨 报))2014年 7月 22日A26版报道，2014年世界杯 相对年龄是指在有相同日历年龄组的个体之间 期间，体育彩票竞彩游戏总销量超过 129亿元，是 在年龄上的差异。如中国小学入学是 以9月 1日为 2010年南非世界杯 23亿元的5．6倍，7月14日，德 界，一个 9月 1日出生的孩子要和下一年最晚 8月 国与阿根廷冠军争夺战单场比赛竞彩销量达 6．63 31日出生的孩子同时入学，他们之间的年龄差距将 亿元，竞彩的单 日销量纪录和单场销售纪录均创历 近一年。在体育运动中也有这样的情况，如国际足 史新高。彩民竞彩的同时，百度利用大数据进行每 联在 1997年规定，凡参加他们组织的青少年分级比 场比赛的预测，詹俊、张路等著名足球解说员也进行 赛，其参赛年龄组的划分点是以每年的1月 1日为 了预测，一时间热闹纷呈 。 标准，这样同一年龄组中1月 1日出生的球员就要 本文将要考察的两个问题恰恰切合了中国球迷 比l2月31日出生的球员大整整一岁_1]。而相对年 收稿 日期：2014—08一O1 作者简介：韩天明，男，陕西西安人，博士生 ，讲师，研究方向：产业经济，数量经济； 萧 墙，女，甘肃兰州人，讲师，研究方向：统计学。 88 韩天明，萧 墙 ：相对年龄效应对足球比赛成绩影响的研究 龄优势就是指在同一年级 (活动年同 日历年龄组) 是女子组，均存在出生月份分布不均衡的现象，一季 中，刚过划分点的学员比距离划分点远的学员所具 度出生人数最多，都通过了卡方检验l7]。 有的身体上和心理上的优势。对于体育运动来说， 通过对 国内外学者研究的总结，发现对于是否 相对年龄大的学员比相对年龄小的学员有近一年的 存在相对年龄效应这一现象的讨论很充分，在多个 生长发育优势，他们在身高、体重、力量、速度、协调 国家多个运动领域及其他社会领域都证实存在相对 等方面都 占有优势，使他们在体育运动中有更好的 年龄效应。主要的研究方法是采用非参数的卡方检 表现。在选材时，如果出于追求成绩的考虑，这些成 验来验证球员出生月份实际分布特征与均匀分布是 长初期更成熟的学员会更容易被选中，但其天赋并 否存在显著差异，绝大多数研究中都通过了显著性 不一定比相对年龄小的学员高。进一步，由于比赛 检验。但是大多数研究也仅仅停留在相对年龄效应 的机会和训练的强度比较大，相对年龄大的学员初 是否存在这一层面的检验，对相对年龄效应造成的 期竞技水平提高较快，在逐年逐层的选拔过程中，相 影响的研究几乎没有。只是从理论上认为有潜力的 对年龄大的学员更容易被选中，而很多可能很有天 球员其出生月份在全年来看应该是均匀的，现在的 赋的学员由于相对年龄的劣势可能落选，甚至很早 结果是成年组或者职业联赛中出生月份靠后的占比 就退 出运动生涯，这种现象被称 之为相对年龄 很少，出现这种结果的原因就是在选材过程 中具有 效应 引。 相对年龄优势的学员被选 中，而那些处于相对年龄 根据相对年龄理论，在成年组的比赛中应该会 劣势的学员，即使比较有天赋，也容易被层层淘汰。 发现更多相对年龄大的选手。Barnsley等人在 但是这些经过有效训练的学员在最终的职业表现上 1985年以美国和加拿大的曲棍球联赛为对象，考察 是否就 比有天赋的学员差呢?对这一 问题的研究才 了相对年龄效应，发现出生月份和选手 比例之间存 是关键所在，如果有相对年龄优势的学员其最终的 在很强的线性相关，意味着很多有潜力的选手没能 能力和那些相对年龄处于劣势的学员水平相当的 通过层层筛选，没有机会 出现在顶级联赛 中[3]。 话，相对年龄效应的存在只是改变了个人的际遇，对 Nolan等人2010年又一次针对曲棍球联赛进行了 于整个俱乐部或者国家队的战绩来说，不会有显著 验证，他们考察了魁北克省青少年曲棍球联赛，研究 影响，那么根据相对年龄优势来选材反而可以保证 发现，尽管在 曲棍球项 目更加全球化而且青少年联 各个阶段俱乐部和国家队成绩始终保持在高水平。 赛已经改进的情况下，相对年龄效应依然存在[4]。 因此，关键是要考察，根据相对年龄优势选拔出来的 Ashworth等人对德 国足球运动员的研究，也证实 队伍整体上是否能够达到一个较高的能力水平，如 了相对年龄效应的存在 ，并且在他们的研究中相对 果能力水平不够 ，对战绩有显著的不 良影响，那么就 年龄对球员的工资水平也有显著的影响[5]。 应该改变这种选拔模式，给更多有潜力的选手成长 国内学者中刘卫民对相对年龄效应进行了深入 机会，从而在最终的职业比赛层面保持一个队伍整 和持续的研究[2]。黄志剑以参加2002赛季中国足 体的竞争力。 球 甲级联赛A、B组的790名运动员为研究对象，运 三、相对年龄分布特征分析 用卡方检验对其出生月份的分布特征进行了分析， 结果表明不同月份之间的频率分布有非常显著的差 (一)所有球员相对年龄分布 异，出生 日期在第一季 3个月的优秀足球运动员人 本文以2014年巴西世界杯 32强所有报名球员 数明显高于其它月份[1]。李云等人以参加 2007年 为研究总体，方法以卡方检验为主。对于相对年龄， 中国足球超级联赛及中甲联赛的所有中国籍职业球 参考相关文献的讨论，我们将年龄组的划分点设在 员及参加2007年Et本足球 Jl、J2联盟的所有 日本 1月 1日。一个球员的相对年龄 的大小，可 以有多 籍职业球员为研究对象，对其出生月份的分布以及 种度量尺度，如以日为单位，出生于 1月 1日的选 出生于奇数年和偶数年的情况进行了卡方检验，结 手，其相对年龄可以赋值为 l，出生于 12月31Et的 果表明中国职业球员出生年份与月份分布的不均衡 选手，其相对年龄可以赋值为 366(包括 2月 29 性要明显高于 日本，相对年龄优势在中国青少年足 日)。如果以月为单位，则球员相对年龄的取值范围 球运动选材中的影响要远大于 日本_6]。董新风以参 就是 1到 12。同样也可以季度为单位，则相对年龄 加十运会足球赛决赛阶段 比赛的运动员为研究对 的取值范围就是 l到 4。由于以日为单位度量时， 象，对其出生月份的统计分析发现无论是男子组还 样本量较小，每个分类的实际观察值都小于5，无法 89 统计与信息论坛 进行卡方检验 。以月为度量单位时，从图 l可以看 选手人数 113名，但统计意义上不够显著；中场位置 出，相对年龄的分布不均匀，前几个月出生的人数大 共有261名球员，相对年龄均值为2．4，接近均匀分 于后几个月出生的人数，但 由于样本量较少，分组过 布时的均值2．5，卡方统计量 2—5．598．P值0．112 多，卡方统计量Z2=15．728，自由度为 1l，卡方检验 大于0．05；前锋位置共有 141名球员，相对年龄均 的P值为0．152，大于0．05，不够显著。从图2可以 值为2．33，卡方统计量Z2===1．598，P值0．764大于 看出，当以季度为度量单位时，分布的趋势性非常明 0．05。因此在后卫、中场和前锋这三个位置上不存 显，卡方统计量 2—13．728，自由度为 3，卡方检验 在显著的相对年龄效应。 的P值为0．003，小于0．05，通过了显著性检验，说 (三)分洲际的相对年龄分布 明存在比较明显的相对年龄效应。由于下文对 736 由于不同地区足球发展的环境和理念不同，其 名球员的总体按照位置和洲际进行分组分析时，各 选材的制度也不尽相同。非洲和南美洲的球员更多 组的样本量会更小，本文选择以季度为度量相对年 看重个人天赋，而欧洲和亚洲的球员对团队整体表 龄的尺度。这一做法在国内外众多实证研究中也被 现及纪律性更为看重，因此可 以预期在不同的洲相 普遍采用。 对年龄分布不同。 从统计结果来看，进入此次世界杯决赛圈的非 6l 60 58 57竺 均值6l-3 洲球队共有 5个，l15名球员，这些球员相对年龄均 49 49 50 — — — — — 值为2．63，高于均匀分布时的均值2．5，卡方统计量 Z2=5．313，P值0．15大于0．05．不存在显著的逆 相对年龄效应；南美洲球队共有6个，138名球员， 相对年龄均值为 2．31，低于均匀分布时的均值2．5， 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9fl 10月 11月 12月 卡方统计量 2==：4．029，P值0．258大于0．05，不存 图1 布图 在显著的相对年龄效应；中北美洲球队共有 4个，92 名球员，相对年龄均值为 2．41，接近于均匀分布时 的均值2．5，卡方统计量Z2—0．609，P值0．894大 于 0．05，不存在相对年龄效应 ；欧洲球队共有 13 个，299名球员，相对年龄均值为2．28，低于均匀分 布时的均值2．5，卡方统计量 2—11．355，P值0．O1 O．05，表明存在显著的相对年龄效应；亚洲球队共 有4个，92名球员，相对年龄均值为2．17，低于均匀 l季度 2季度 3季度 4季度 分布时的均值 2．5，卡方统计量Z2一l1．913，P值 0．008远小于0．05，存在非常显著的相对年龄效应。 图2 以季度为单位的相对年龄分布图 这验证了之前的预期假设。 (二)分位置的相对年龄分布 (四)首发与替补球员的相对年龄分布 接下来，将所有 736名球员按照场上位置分为 本次世界杯所有比赛中有 544人首发登场过， 门将组，后卫组，中场组和前锋组，分别进行考察。 237人替补登场过，有部分球员分别担任过首发和 根据理论分析，由于门将和后卫在成长过程中对身 替补。首发与替补的相对年龄分布是否存在显著区 高和力量的要求更多，因此，这两个位置的球员在选 别?如果说球队战略比较保守，则首发阵容出现相 拔过程中更容易出现相对年龄效应，而中场和前锋 对年龄效应的可能性大，替补上场的球员很可能是 组，其相对年龄效应应该较小或者不存在。出征此 为了改变战局，其技术水平会较高。相反，如果球队 次世界杯的门将共有95名，这个位置相对年龄均值 战略比较积极，则会派出最强阵容，替补球员的实力 为2．24，卡方统计量 2—8．958，自由度为 3，P值 不如首发球员。 0．03小于于0．05，表明存在相对年龄效应；后卫位 从统计结果来看，所有首发出场球员的相对年 置共有239名球员，相对年龄均值为2．37，卡方统 龄均值为 2．37，卡方统计量；i2—8．721，P值 0．03 计量Z2=5．301，P值0．151大于0．05，虽然出生于 小于 0．05，表 明存在相对年龄效应 ；所有替补 出场 一 二季度的选手人数 126名多于出生于三四季度的 球员的相对年龄均值只有2．16，小于首发的水平， 90 韩天明，萧 培：相对年龄效应对足球比赛成绩影响的研究 卡方统计量 2—23．776，P值0．00，表明存在显著 有一个潜在变量 ，是不可观测的，可观测的是 的相对年龄效应。从这一结果可 以看出，尽管本次 Y(称为替代变量)，设M有0，l，2，…，M等M+1个 世界杯对攻激烈，场面精彩，但多数球队战略仍然偏 取值(本例中只取0分，1分和 3分3个值)。 于保守，而换上的替补球员相对年龄效应更明显，说 yi一 + Ui i一 0，1，2，… ，M 明换人更多是为了防守，而不是想改变战局。 上式中，西 是影响潜变量的一组解释变量，为 除了对球员的相对年龄分布进行考察之外，本 未知系数，，是独立同分布的随机变量，Y可以通 文还考察了球员相对年龄与其身高体重的相关关 按下式得到： 系。球员的相对年龄 (分别以日，月，季度为度量尺 f0如果 ≤Cl 度)与身高，相对年龄与体重之问的相关系数为负， I1如果f≤ ≤f2 但是绝对值小于0．3，统计上不够显著。按照球员 Y一l2如果f≤ j_*≤fz 的绝对年龄和场上位置进行分组统计的结果显示， · · · · · · 相对年龄与身高体重之间仍然没有显著的负相关关 lM如果cM≤Yi 系。这说明到了成年阶段，身高和体重在各月出生 设 “ 的分布 函数为 F(“)，可 以得到如下的 的球员中没有显著差别。对那些进球球员的统计发 概率 ： 现，其平均身高 181厘米，低于所有球员身高均值 1 P( ===0)一 F(cl一 ) 厘米，进球球员平均体重为75公斤，低于所有球员 P(yi=：=1)= F(ca一 )一F(cl— ) 体重均值 l公斤，这说明对于进攻来说，球员的灵活 P(弘 一 2)一 F(el一 )一 F(c2一 ) 性更重要。 ； 四、排序选择模型 P( ：=：M )：==l— F(cM— ) 进一步 通过对参加世界杯决赛圈比赛的球员的相对年 _P 一一厂(c一 )p 龄分布进行的统计，我们发现存在比较明显的相对 年龄效应，即相对年龄均值显著小于 2．5。基于前 = 厂(cM— )J9 面的讨论，更重要的问题是这种相对年龄小的球员 结构是否会对球队的成绩有显著影响。如果相对年 上式 中 “ 的密度 函数为 f()。因此， 龄结构对球队成绩没有影响，那么这种按照相对年 P(y一0)的变动随 变动方向与 的符号相反；而 龄选材的制度，其危害性在俱乐部和国家队层面就 P(y—M)的变动随z变动方向与p的符号相同， 要小一些。当然，那些有天赋的球员由于在层层选 中间取值概率的变动与z 的关系是不确定的。 拔过程中遭到淘汰，对个人来讲，损失很大。如果相 根据分布函数 F()的不同可以有 2种常见的 对年龄结构对球队成绩有显著影响，特别是相对年 模型：Logit模型和Probit模型，模型的估计方法采 龄小的队伍其成绩更差，那么对按照相对年龄选材 用极大似然法，需要指出的是，M个临界值C，Cz， 的结果，对个人和成年组球队整体的损失都会较大， … ，cM事先也是未知的，所以也作为参数和回归系 因此就有充足的理由反对这种选材制度。本文采用 数一起进行估计。 排序选择模型对相对年龄结构与球队成绩之间的因 (二)变量选取及数据准备 果关系进行检验。 对方程 一 + “，的估计，就每场比赛而言， (一)排序选择模型方法简介 因变量使用主队得分Homescore0，1，3。解释变量 对于每场比赛来说，只有三种结果，主队胜，平 包括了九种。第一是主队和客队2014年6月份FI- 局和客队胜，球队获胜得 3分，平局得 1分，输球得 FA世界排名差 Rankdiff，用客队排名减去主队排 0分，这三种结果是互斥的，且存在严格的顺序排 名。第二是主队球员绝对年龄均值 Homeabage，代 列，每只球队都是力争3分。因此，对比赛结果构建 表比赛经验和技战术成熟水平；第三是主队和客队 回归模型需要采用排序选择模型[8]2。 。这种方 球员绝对年龄的差 Abagediff。关于相对年龄 的影 法是离散因变量模型中多元选择模型的一种。 响，本文从均值和结构两方面进行考察。第四个解 排序选择模型是用可观测的有序反应数据建立 释变量是主队球员相对年龄均值 Homereage；第五 模型来研究不可观测的潜变量变化规律的方法。设 个是两队相对年龄差 Reagediff。第六个解释变量 91 统计与信息论坛 是主队出场球员中一季度出生球员与23人大名单 比赛平局(包括淘汰赛阶段 120分钟内未分出胜负 中一季度出生球员之比Homereage一1；第七个是主 的4场比赛)，23场比赛主队落败。 队出场球员中四季度出生球员与 23人大名单中四 (三)实证结果 季度出生球员之比Homereage一4。这两个变量用 利用SPSS20软件采用排序选择模型进行回 于反映球队战略风格是保守还是积极。第八个解释 归，对残差的累积概率的假设不同，可以有两种常见 变量是主队一季度出生球员比与客队四季度出生球 模型，即Logistic模型和Probit模型，在SPSS中分 员比之差Home1一visit4；第九个解释变量是主队 别选择链接函数 Logit和Probit，得出两组结果，表 四季度出生球员比与客队一季度 出生球员比之差 1给出了两种模型各参数的估计值及显著性检验的 Home4--visitl。最后两个变量用于间接测量球员 P值 。 在场上具体对阵时的攻守关系。 表 1 3-程的回归结果表 待估方程的形式为： 临界值及解释变量 估计Log Homeseore*一 C+ a ·Rankdiff+ ·Home— 值 估计 abageq-fl2·Abagediff+y1·Homereage+y2·Re— agediff+ 1·Homereage 1+ ·Homereage 4+ 一 一 ￡1·Homel-- visit4+￡4·Home4--visitl+ “ 其中Homescore*为潜变量，C代表常数项(在最终 的输出结果中，常数项和l临界值会被合并考虑，因此 有无常数项都是等价的)，a，，y，，s为待估参数，“ 代表残差项。 本例中所有数据来源于FIFA官网和新浪世界 杯专题报道。以开幕式比赛为例，主队是巴西，其世 界排名为第 3位，出场球员绝对年龄均值为 26．9， 注：*，**，***分别表示参数通过 了 10 ，5 ，1 的显著 性 检验 。 以季度度量的相对年龄均值为2．5，一季度出生球 员2人，二季度出生球员 4人，三季度 7人，四季度 回归结果显示，两队的排名差．绝对年龄差和主 1人，其23人大名单中四个季度出生人数分别是5， 队相对年龄均值，以及主队四季度与客队一季度出 5，10，3；客队克罗地亚世界排名第 18位，出场球员 场比之差都不同程度通过了显著性检验 。其中两队 绝对年龄均值为26．5，以季度度量的相对年龄均值 排名差(Rankdiff)的系数在两种方法下都为正，由 为2．15，出场球员四个季度出生人数分别是 5，2，5， 前面的分析知P(：==3)即主队获胜的概率随 变 l，其 23人大名单中四个季度出生人数分别是 7，7， 动方向与口的符号相同，说明主队排名越高，获胜概 5，4。 率越大；两队绝对年龄差 (Abagediff)的系数都为 因此，对这个样本来说，解释变量 中排名差 负，由于绝对年龄差是用主队绝对年龄均值减去客 Rankdiff为 l5，主队绝对年龄均值 Homeabage为 队绝对年龄均值，因此主队球员越大，球队获胜的概 26．9，两队绝对年龄差Abagediff为26．9— 26．5— 率反而越小；主队相对年龄均值(Homereage)的系 0．4，主队相对年龄均值 Homereage为 2．5，两队相 数都为负，主队相对年龄均值越大，说明球队球员构 对年龄差 Reagediff为 2．5— 2．15—0．35，主队出 成 中出生月份小的人数少，球员中出生月份大的人 场球员中一季度出生球员与 23人大名单 中一季度 数多，系数为负说明相对年龄均值越大，球队获胜的 出生球员之比Homereage1为2／5=0．4，四季度比 概率反而越小，相对年龄越小，球队获胜的概率反而 Homereage4为 1／3—0．33，主队一季度比与客队 越大，这样的结果支持了按照相对年龄优势选材的 _ 四季度 比之差 Home1一visit4为 0．4— 1／4— 做法，因为由有相对年龄优势的球员组成的球队其 0．15，主队四季度比与客队一季度比之差Home4一 成绩更好；主队四季度与客队一季度出生球员出场 visit1为0．33— 5／7一 一0．38。本场比赛结果是 比之差(Home4--visit1)的系数为正，说明球员之间 巴西 3：1战胜克罗地亚，因此被解释变量主队得分 的直接对话中，四季度球员与对方一季度球员的人 Homescore为3。 数差对成绩具有显著影响。其他解释变量的系数都 全部 64场 比赛共有 29场E匕赛主队获胜，12场 不显著。 92 韩天明，萧 暗：相对年龄效应对足球比赛成绩影响的研究 从回归的结果来看，本文得出的结论并不够乐 果将这四场平局的得分修改，则本文的Logistic模 观，即相对年龄均值对球队获胜的概率的影响是负 型可以准确预测出44场比赛的结果，超过了百度大 的，说明从整体上看来，按照相对年龄优势选拔的球 数据的表现。因此本文的模型对比赛结果的预测表 员在成年组的比赛中作为一个整体其成绩并不受到 现 良好 。 太大损失。当然在具体对阵时，有针对性的部署会 五 、小 结 抵消一部分影响，四季度球员和对方一季度球员直 接对话时，由于很可能具有技术优势，对球队获胜会 本文以人选 2014年巴西世界杯决赛圈的736 有一定的帮助。对最终结果的影响要看两者的力量 名球员为研究对象，对相对年龄理论进行了验证，结 谁大准小。因此这样的结果不足以从球队层面的成 果发现，存在显著的相对年龄效应，即出生月份小的 绩上反对根据相对年龄优势选拔球员的这种做法。 球员人数明显多于出生月份大的球员。 如果能够取得更多反映个人表现的数据，如进球数、 本文进一步利用排序选择模型考察了相对年龄 助攻数、对抗中胜出的次数等，而不是以球队的成绩 效应对比赛成绩的影响。结果发现，上场球员的相 作为被解释变量，可能会有新的发现。 对年龄取值越大 (出生月份越小)，球队获胜的概率 (四)模型的预测结果 越小，这样的证据还不足以反对按照相对年龄优势 本文给出的实证结果，虽然没能作为反对根据 选拔球员的做法，因为在国家队层面上，球员的相对 相对年龄优势进行选材的有力证据，但是却有一个 年龄均值越小，获胜的概率越大，即使一些有天赋的 非常良好的副产品。根据模型给出的参数我们可以 球员没能通过层层选拔进入成年队，球队的成绩并 对每场比赛的结果进行预测。本文利用SPSS分别 没有太大的损失。不过应当强调的是，主队四季度 用两种方法对每场 比赛的结果进行了预测。总共 与客队一季度出场球员 占大名单比例之差的系数为 64场比赛中，两种方法都准确预测了43场，准确率 正，说明具体对阵时，具有较高天赋的球员往往具有 达到了679／6，百度利用大数据进行的预测也是 43 改变战局的能力，因此，教练组有针对性的

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