数学建模大赛A题答案(改后)

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页脚. 2010年师大学大学生数学建模竞赛

承诺书

我们仔细阅读学校颁发的大学生数学建模竞赛的通知与规则.

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）

与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的

资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参

考文献中明确列出。

我们重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则

的行为，我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A题

我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：

团队名称： shujiyuan08 参赛队员 (打印并签名) ：1. 徐浩所属学院数计院

联系

2. 鑫所属学院数计院

联系

3. 王俊所属学院数计院

联系

日期： 2010年 5 月 31 日

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页脚. 2010年南非世界杯冠军与八强的预测模型

摘要

世界杯是全世界的一次足球盛会，每届世界杯前夕对冠军的预测成为人们所讨论的热点问题。本文就2010年南非世界杯的冠军及八强的预测建立了数学模型进行了探讨。

本文依据南非世界杯赛程，收集了：球队历年交锋记录、世界排名情况、国际足联评分标准等数据，运用了“层次分析法”对本届世界杯前期对手之间的交锋情况（相对实力）进行建模，运用了“六场分析法”对各球队最近比赛状态进行了分析，综合考虑了双方的交锋情况（相对实力）、球队国际排名（绝对实力）、球队近期状态三个因素对杯赛的影响，并且依据2006年德国世界杯比赛的相关情况对这三个因素的影响大小（权数）进行了模拟，该过程运用了“最小二乘法”进行了求解。在建模过程中，我们依据国际足联的评分规则，对不同级别的赛事中不同结果比赛进行了加权处理，另外运用了MATLAB、Excel表格、C/C++等多种计算工具对数据进行了处理，预测了本届世界杯冠军以及8强球队，结果为：巴西队捧得本届“大力神”杯，八强中的其他7支球队分别是法国，阿根廷，英格兰，德国，荷兰，意大利和西班牙。

最后，我们对模型的优缺点进行了评价，讨论了其推广应用的价值。

关键字：层次分析法，世界排名，六场分析法，最小二乘法，加权处理，MATLAB，C/C++。

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页脚.

1. 问题的重述

1930年世界杯足球赛举办首届, 每4年举行一次,迄今整整80年,中间除二战影响停办两届,已经成功举行了18届,每届世界杯赛前夕,对当届世界杯赛的冠军预测,对进入前8强队伍的预测,始终是一个热门话题，下面请就今年的第19届南非世界杯赛,利用各大或书籍上收集到的资料,各小组预选赛的成绩以及以往在大赛中对抗的成绩,给出一些合理的假设与前提,并对今年参赛的队伍建立一个适当的数学模型,给出你对这届世界杯的冠军和8强的预测结果.

2.模型假设

（1）32支队伍对比赛场地，当地气候，海拔等外界环境具有相同的适应能力；

（2）恶劣天气等突发状况对比赛中各队发挥的影响相当；

（3）32支队伍在比赛期间阵容齐整，球员身体健康，不存在球员受伤或离队情况；

（4）裁判判罚尺度分明，执法公平公正；

（5）每个球员都有良好的职业操守，每场比赛均能全力以赴，不存在打假球的情况；

3．符号说明

α? : α级别比赛权数

βμ : 比赛结果为β的权数

X N αβ : X 队在α级别比赛取得β成绩的场次

X D : X 队在相对实力向量计算中的得分

X Q : X 队的“相对实力值”

X R : X 队的最新世界排名

X P : X 队最新世界排名对应的积分

0P : X P 的最大值

X P ' : X 队的“排名积分值”

X ST : X 队的对手强度

OR : 对手最新世界排名

F : 在“状态值”求解中的名义得分

F ' : 在“状态值”求解中的实际得分

Z : “状态值”

1? : 与对手交锋情况对综合实力影响的权数

2? : 最新世界排名对综合实力影响的权数

3? : 球队近期状态对综合实力影响的权数

X Y : X 队的综合实力

K : 得分矩阵

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页脚.

G : 情况矩阵 E : 比较矩阵

4．问题分析及模型建立

这是一个关于足球比赛结果预测的问题，总共有32支队伍，分为A 、B 、C 、D 、E 、F 、G 、H8个小组，其分别为：

A 组：南非、墨西哥、乌拉圭、法国

B 组：阿根廷、尼日利亚、国、希腊

C 组：英国、美国、阿尔及利亚、斯洛文尼亚

D 组：德国、澳大利亚、塞尔维亚、加纳

E 组：荷兰、丹麦、日本、喀麦隆

F 组：意大利、巴拉圭、新西兰、斯洛文尼亚

G 组：巴西、朝鲜、科特迪瓦、葡萄牙

H 组：西班牙、瑞士、洪都拉斯、智利

赛程：首先小组部每队分别与其他三队各赛一场，最后按积分排名，选出头两名晋级16强，然后按以下图示赛程进行决赛阶段的比赛：

表一：世界杯决赛阶段赛程表

4.1赛前对手之间交锋情况模型：

我们都知道，双方以前的交锋情况在很大程度上能反映它们之间的相对实力大小，所以有必要对双方交锋情况建立模型，进行分析。

4.1.1比赛有级别之分，而不同球队对不同级别的比赛重视程度有别，所以比赛的级别对我们评价球队实力有影响。

根据国际足联计算各国世界排名的标准（附件-1），大型足球比赛被分为以下几个级别，并被赋予不同的权值

世界杯正赛1 =4.0；

. .

页脚.

洲际杯和联合会杯比赛2?=3.0

世界杯预选赛3?=2.5 友谊赛，邀请赛4?=1.0

4.1.2．为了增加模型的精确性，我们还对比赛结果进行大胜（净胜球>=3），小胜，平局，小负，大负（净输球>=3）的区分：并对其分别赋予12345::::μμμμμ=5:4:3:2:1的权值； 4.1.3．考虑到一个足球运动员的职业生涯为15年左右，因而只收集了交锋二队从1994年6月至2010年5月期间胜败情况进行分析（数据参见附件—4）。 4.1.4．用层次分析法建立双方的赛前交锋占优模型

4

5

11

45

11

a b Da N Db N αβαβαβ

αβαβαβ

?μ?μ======∑

∑∑

∑

在小组赛中，针对四只队伍a ，b ，c ，d ，列如下的比较矩阵： E=1111Da Da Da Db Dc Dd Db Db Db Da Dc Dd Dc Dc Dc Dd Db Dd Dd Dd Dd Da Db Dc ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ???

. .

页脚. 再采用类似权向量的计算方法，最终得到相对实力向量(),,,Qa Qb Qc Qd '，Q 值越大，其相对实力越强。

而在杯赛的决赛阶段，由于采用的是淘汰赛制，所以对于比赛两队e ，f 来说，依据它们的比较矩阵11e f f e D D D D ?? ? ? ? ? ???

，可求得实力向量(,)a b Q Q ，Q 值较大者相对实力较强。

4.2.世界排名模型：

国际足联根据各队历年来的比赛结果，依据一定的标准，对各队每场比赛给以一个分数，再通过分数的累加，得到一个时间点的各球队世界排名。由此可见，世界排名在很大程度上能反映各球队的绝对实力，这对我们分析综合实力有较大的影响。以下是世界排名模型的建立：

4.2.1我们搜集到本届杯赛32只球队的最新世界排名1R 2R …X R …32R 及其对应积分1P 2P …X P …32P （附件—2），且确定max(X P )=0P ；

4.2.2定义“排名积分值” X P ':

X P '=X P /0P (0<=X P '<=1)

球队排名积分值越大，其绝对实力越强，反之，则绝对实力较弱。

4.3.近期状态模型：

体育竞技比赛中，运动员状态的对比赛胜负的影响十分显著。足球世界杯比赛也不例外，一只球队近期的比赛状态的好坏，往往会导致该队在杯赛中有上佳或欠佳的表现，从而影响它们的比赛成绩。所以，我们引用西方国家博彩业预测球队胜负的“六场预测法”，搜集各支队伍在杯赛前的最近六场大型比赛结果，进行分析，建立模型。模型建立如下：

4.3.1.由于选取的六场比赛各支队伍的对手不同，为了消除由于对手强弱差异而引起的“不公平”，我们参考国际足联拟定一个概念——“对手强度ST （Strength of opponent ）”，其值的取得根据国际足联计算各球队世界排名的规则（附件-1）：ST=（200-OR ）/100 (OR 为对手世界排名)。

4.3.2.又由足球赛一般积分规则“3-1-0”，可得到其六场比赛分别的名义得分n F （n=1 ，

2...6）,再用Fn 与对手强度的乘积来表示其实际得分F 'n ，即F 'n=Fn*STn 。

4.3.3.其场均实际得分为6611*66

n n

n

n n F F ST F ==''==∑∑。 4.3.4.为了使后面的加权步骤更加合理，我们引进“状态值”Z 。对于参赛的32支队伍，各自存在其场均实际得分，我们找出最大的F '值max F '，在用各自的F '比上max F '得到0-1之间的一个数值，这个数据就是我们要求的“状态值”: Z=F '/max F '

“状态值”越高，则球队在世界杯的比赛状态越好，越有可能创造佳绩；而“状态值”越低，则该队在比赛中不易发挥出自己的正常水平。

. .

页脚. 4.4.综合以上三项因素分析：

由于双方赛前交锋情况，球队最新世界排名，近期状态这三个因素对比赛结果的影响的程度不确定，因此我们对其赋予相应的权值1?，2?，3?，再对其加权处理，则X 队综合实力可表示为X Y =X Q *1?+Px '*2?+X Z *3? (1231???++=)。

小组赛阶段，比较每个小组各队的综合实力X Y 大小，排在小组前两名的队伍晋级下一轮比赛，后两名则被淘汰；决赛阶段，比较对阵双方综合实力X Y 大小，X Y 值大的一只队伍会取得比赛胜利，即晋级下一轮，X Y 值小的一只队伍则被淘汰。

4.5. 权值1?，2?，3?的估计：

为了确保权值的精确性和科学性，我们用2006年世界杯前期球队交锋情况，2006年5月世界排名，2006年杯赛前期各队状态以及2006年世界杯比赛最终成绩等，来估

计权值1?，2?，3?，并最终将其应用到2010年世界杯成绩的预测中。

为了简化模型，且兼顾比赛的全过程，在小组赛阶段，我们选择F 组（巴西，克罗地亚，日本，澳大利亚）进行分析；决赛阶段（1/8决赛 ，1/4决赛，半决赛，决赛），我们选择当届世界杯冠军得主意大利队进行分析。

模型的建立：

沿用以上对2010年世界杯成绩预测的模型，可获得：

1. 小组赛F 组相对实力向量(),,,B K R A

Q Q Q Q '（分别代表巴西，克罗地亚，日本，澳大利亚的相对实力）

2. 1/8决赛中，意大利与澳大利亚的相对实力向量()

,Y A Q Q '' 3. 1/4决赛中，意大利与乌克兰的相对实力向量()

,Y W Q Q '' 4. 半决赛中，意大利与德国的相对实力向量()

,Y D Q Q ''' 5. 决赛中，意大利与法国的相对实力()

,Y F Q Q '''' 6. 根据2006年5月fifa 世界排名（附件—3）结果，我们可以分别获得巴西，克

罗地亚，日本，澳大利亚，乌克兰，德国，法国，意大利的“排名积分值”：

,,,,,,,B K R A W D F Y P P P P P P P P ''''''''

7. 根据2006年世界杯前期的各队的6场比赛结果，我们可以分别获得巴西，克

罗地亚，日本，澳大利亚，乌克兰，德国，法国，意大利的“状态值”：

,,,,,,,B K R A W D F Y Z Z Z Z Z Z Z Z ;

8. 依据实际的06年世界杯F 小组的出线情况以及意大利队的夺冠之路，我们可以

得到如下7个约束不等式（比赛成绩较好的队伍的综合实力值大于成绩较差的

队伍）：

B A K R

Y A

Y W

Y D

Y F

Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y >>>>>>>

. .

页脚. （其中

123

***

X X X X

Y Q P Z

???

'

=++）

在模型的求解中，我们将用最小二乘准则，对1

?，

2

?，

3

?进行估计。

5．模型的求解

5.1．对相对实力向量的求解

5.1.1.对交锋双方a，b的得分

45

11

45

11

a

b

Da N

Db N

αβαβ

αβ

αβαβ

αβ

?μ

?μ

==

==

=

=

∑∑

∑∑

的求解：

我们不妨引入这样的一个“得分矩阵”

K=

11121314

21222324

31323334

41424344

51525354

μ?μ?μ?μ?

μ?μ?μ?μ?

μ?μ?μ?μ?

μ?μ?μ?μ?

μ?μ?μ?μ?

??

?

?

?

?

?

?

??

=

201512.55

1612104

1297.53

8652

43 2.51

??

?

?

?

?

?

?

??

（

αβ

μ?表示球队在α级别的比赛中取得β成绩后获得的得分）再引进各球队与对手交锋的“情况矩阵” G（4*5）

例如G=

00000 00100 01000 00000?? ? ? ? ???

表示该队与对手的交锋中，世界杯预选赛打平一场，洲际杯或者联合会杯小胜对手一场。

那么x队的得分Dx就是G*K的迹，即矩阵主对角线上所有元素的和。我们用matlab 软件编程（附件—8）实现该计算。

5.1.2对相对实力向量的计算

在小组赛中，针对四只队伍a，b，c，d，列如下的比较矩阵：

E=

1

1

1

1

Da Da Da

Db Dc Dd Db Db Db Da Dc Dd Dc Dc Dc Dd Db Dd Dd Dd Dd

Da Db Dc

?? ? ? ? ? ? ? ? ? ???

用C++软件编写程序(附件—9)实现如下操作：①各列归一化

. .

页脚.

②各行求和 ③各列除以4

最终得到本小组相对实力向量(),,,Qa Qb Qc Qd '。

通过这样的求解过程，结合搜集的双方历史交锋情况（附件—4），我们计算出2010年南非世界杯各小组4只队伍相对实力的比较：

5.2．“排名积分值”的求解 根据附件—2

0P =巴西队积分=1611； 所以X P '=X P /0P =X P /1611；

我们借助excel 办公软件对32支球队的“排名积分值”进行求解，结果如下：

5.3．“状态值”的求解

根据（附件—5），我们用excel办公软件计算出32支队伍赛前近期6场比赛的“对手强度”值，场均实际得分；我们查找到荷兰队的场均实际得分为4.595为最大场均实际得分，所以各队的“状态值”Z=F /4.595，同样，我们用excel软件来实现该计算，结果如下：

页脚.

页脚. 5.4：权值1?，2?，3?的求解（所需数据参见附件—3 附件—6 附件—7）

5.4.1．类似5.1的相对实力向量求解方法，易得2006年世界杯F 小组的相对实力向量： (),,,(0.291,0.272,0.225,0.212)B K R A

Q Q Q Q ''=； 5.4.2. 类似5.2的“排名积分值”的求解方法，易得2006年世界杯F 小组各球队的“排名积分值” ：

B P '=1 K

P '=0.830 R P '=0.852 A P '=0.740 5.4.3类似5.3的“状态值”的求解方法，易得2006年世界杯F 小组各球队的“状态值”： B Z =0.796 K Z =0.896 R Z =0.862 A Z =0.586

5.4.4根据2006年世界杯F 组出线实际情况，可推得如下3个不等式：

B A K R Y Y Y Y >>>

? 123(,,)*(,,)B B

B Q P Z ???''>123(,,)*(,,)A A A Q P Z ???'' …… ① 123(,,)*(,,)A A

A Q P Z ???''>123(,,)*(,,)K K K Q P Z ???'' …… ② 123(,,)*(,,)K K

K Q P Z ???''>123(,,)*(,,)R R R Q P Z ???'' …… ③ 5.4.5类似5.1，5.2，5.3的求解方法，在2006年世界杯中：

(1)1/8决赛 意大利vs.澳大利亚

两队相对实力向量为(,)Y A Q Q =( 1,1) (两队没有交锋)

两队“排名积分值” Y P '=0.880 A

P '=0.740 两队“状态值” Y Z = 0.914 A Z =0.586

根据2006年世界杯1/8决赛 意大利vs.澳大利亚的比赛结果是意大利队以

1-0战胜澳大利亚队，晋级下一轮，则Y A Y Y >，即

123(,,)???*(,,)Y Y Y Q P Z ''>123(,,)???*(,,)A A

A Q P Z '' …… ④ (2)1/4决赛 意大利vs.乌克兰

两队相对实力向量为(,)Y W Q Q '=( 0.619,0,381 )

两队“排名积分值” Y P '= 0.880 W

P '=0.736 两队“状态值” Y Z =0.914 W Z =0.976

根据2006年世界杯1/4决赛 意大利vs.乌克兰的比赛结果是意大利队以3-0

战胜乌克兰队，晋级半决赛，有Y W Y Y >，即

123(,,)???* (,,)Y Y Y Q P Z '''> 123(,,)???* (,,)W W W Q P

Z '' ……. ⑤ （3）半决赛 意大利vs.德国

两队相对实力向量为(,)Y D Q Q ''=(0.5，0.5 )

两队“排名积分值” Y P '=0.880 D

P '=0.842 两队“状态值” Y Z = 0.914 D Z =0.873

根据2006年世界杯半决赛 意大利vs.德国的比赛结果是意大利队以2-0战胜德国队，晋级决赛，有Y W Y Y >，即

123(,,)???* (,,)Y Y Y Q P Z ''''> 123(,,)???* (,,)D D D Q P

Z '' ……. ⑥

. .

页脚. （4）决赛 意大利vs.法国

两队相对实力向量为(,)Y F Q Q '''=( 0.389,0.611)

两队“排名积分值” Y P '=0.880 F P '=0.906

两队“状态值” Y Z = 0.914 F Z =0.745

根据2006年世界杯半决赛 意大利vs.法国的比赛结果是意大利队以6-4（点球）战胜法国队，获得世界杯冠军，有Y F Y Y >，即

123(,,)???* (,,)Y Y Y Q P Z '''''> 123(,,)???* (,,)F F F Q P

Z '' ……. ⑦ 5.4.6利用最小二乘准则估计权值1?，2?，3?的取值。

设预期的模型为123T A B C ???=++，用123T A B C ψψψ=++记作

123T A B C ???=++的最小二乘估计，运用最小二乘准则。则需要对

22

123[(,,)]()S T f A B C T A B C ψψψ=-=---∑∑求极小值，最优的必要条件是 123

0S S S δδδδψδψδψ===。 对于本题而言，根据以上七个不等式，

令：1B A A Q Q =- 1B A

B P P ''=- 1B A

C Z Z =- 2A K A Q Q =- 2A

K B P P ''=- 2A K C Z Z =-

7Y F A Q Q '''=- 7Y F B P P ''=- 7Y F C Z Z =-

于是有22

7712311[(,,)]()i i i i i i i i S T f A B C T A B C ψψψ===-=---∑∑

且

71231

12()i i i i i S T A B C A δψψψδψ==----∑=0 …… I 71231

22()i i i i i S T A B C B δψψψδψ==----∑=0 …… II 71231

32()i i i i i S T A B C C δψψψδψ==----∑=0 …… III 又

1231ψψψ++= …… IV

综合以上I II III IV 式，运用C/C++表写编程(程序见附件—10)实现其计算，求得：

1ψ =0.215 2ψ =0.547 3ψ=0.238

即可得最优权数：

1?=0.215 2? =0.547 3?=0.238

5.5 利用5.4中求解到的权值1?=0.215，2? =0.547，3?=0.238预测2010年世界杯成绩。

5.5.1 小组赛阶段

根据综合实力123***X X X

X Y Q P Z ???'=++，我们能分别求解出8个小组中各支球

. .

页脚.

队的综合实力值，对各小组情况进行排序，则小组头两名出线，晋级十六强。这样的计算我们用excel 办公软件实现，结果如下：

根据上表和世界杯赛制，可以预测小组赛出线的球队 A 组：法国，乌拉圭 B 组：阿根廷，希腊 C 组：英格兰，美国 D 组：德国，塞尔维亚 E 组：荷兰，喀麦隆 F 组：意大利，巴拉圭 G 组：巴西，葡萄牙 H 组：西班牙，洪都拉斯

5.5.2 决赛阶段 （1）1/8决赛

根据赛制，我们可以得到1/8决赛的对阵情况，由于比赛采用淘汰制，所以我们只要比较对阵双方的综合实力大小，就能决定谁晋级谁被淘汰。

由综合实力123***X X X X Y Q P Z ???'=++，相对实力向量(,)a b Q Q 根据4.1中的模型可求其结果，“排名积分值”X P '参考表二，“状态值” X Z 参考表三，三者加总即为综合实力X Y 。我们用excel 办公软件实现以上操作，结果如下：

意大利，巴西和西班牙。

（2）1/4决赛

参考1/8决赛的预测方案，同理可预测的1/4决赛的结果：

（3）半决赛

同样，参考1/8决赛的预测方案，同理可预测的半决赛的结果：

（4）决赛

同样，参考1/8决赛的预测方案，同理可预测的决赛的结果：

页脚.

综合以上对决赛阶段结果的预测，我们拟出如下赛事表

表十：决赛阶段赛事表

5.2.3 问题的结论

综上所述，我们预测2010年南非世界杯冠军将被巴西队获得，八强球队分别为法国，阿根廷，英格兰，德国，荷兰，意大利，巴西和西班牙。

6.模型的评价与推广

6.1 模型的优点

（1）此模型考虑的因素较多，我们针对杯赛之前对手之间的交锋情况（相对实力），世界排名情况（绝对实力）以及各球队最近比赛状态进行了综合评价，全面地考虑了影响足球比赛成绩的主要因素。

（2）以06年德国世界杯作为实例，考虑对手之间的交锋情况（相对实力），世界排名情况（绝对实力）以及各球队当期比赛状况对世界杯结果影响，同时求出了影响权数，且将此权数运用到2010年世界杯的预测中，模型由此变得更科学，可信度也增强。

（3）对级别不同的比赛，及比赛胜负大小的差异，我们依据国际足联计算世界排名的标准，得出其各自的权值，增强了模型的权威性与精确性。

（4）该模型对数据的处理运用了MATLAB、excel、C/C++等多种计算工具，确保了计页脚.

. .

算结果的准确性，且避免了我们将大量的时间和精力耗费于繁杂的计算中。

6.2模型的缺点

（1）在两队赛前交锋情况的分析中，我们忽略了比赛距今时间的长短差别对相对实

力影响程度的不同，所以模型失去了一定的精确性；然而我们在模型的建立中，只考虑

最近16年的比赛，尽可能降低了上述情况对模型的影响。

（2）众所周知，东道主球队会有一定的“主场优势”，而在此模型的中没有具体考

虑这一点，因此，在对有东道主参加的比赛结果预测中，存在一定的误差。然而，如今

世界杯已成为世界人民的盛会，加之便利的交通等良好的外部条件，大量的国外球迷会

去到现场观看比赛，从而，“主场优势”对比赛的影响得到削弱。

6.3 模型的推广

此模型采用了科学方法来预测2010年南非世界杯的冠军和八强，基于世界杯正赛

赛制分为小组（循环）赛和淘汰赛两个阶段，我们不妨把该模型应用于采用类似赛制的

比赛中，来预测它们的比赛结果。例如奥运会足球、篮球、排球比赛，NBA一个赛季的

比赛等，都是采用了循环赛与淘汰赛相结合的赛制，运用本模型，就可以对这些比赛的

最终结果做出不错的预测。喜欢体育博彩的人，可以参照这个模型所预测的结果进行交易，以获得更多的收益。

7.参考文献

（1）国际足联官方.fifa./worldfootball/ranking/procedure/men.html 10/05/28 （2）六场预测法 baike.baidu./view/1659783.htm?fr=ala0_1 10/05/28

（3）腾讯体育网 worldcup.qq./draw/ 10/05/28

（4）新浪体育 http://www.77cn.com.cn 10/05/28

（5）06世界杯各队赛前交锋http://www.77cn.com.cn/viewthread.php?tid=11458 10/05/29

（6）06世界杯分组及其比赛结果 tieba.baidu./f?kz=109695495 10/05/29

（7）祥，MATLAB7.0基础教程，清华大学，2005

（8）Frank R.Giordano（美），数学建模（第3版），机械工程，2005.1

8.附件

附件—1：国际足联世界排名的标准

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附件-2 2010南非世界杯32支球队世界排名（2010.5）

附件—3：06年世界杯32支球队世界排名（2005.5）

COMPARISON OF BASIC CALCULATION CRITERIA Revised World Ranking

Existing world ranking

Matches

All international “A ” matches All international “A ” matches Result:

Win-Draw-Defeat 3 points -1 points – 0 points

Complex points allocation

Importance of match

1 (friendly match) to 4 (FIFA World

Cup ?)

1 (friendly match) to

2 (FIFA World Cup ?)

Strength of opponent

Position in world ranking (no. 1 =

2.00, no. 30 = 1.70, no. 118 = 0.82 etc.) Formula: [200 – Position] / 100

Complex calculation based on difference in strength of teams Regional strength

Based on results in last three FIFA World Cups (wins per confederation per match) Complex calculation based on all

inter-continental matches played in the previous 12 months Period

Last four years, gradual decline in

importance of results: 100%- 50% - 30%

- 20%

Last 8 years with linear importance of

results

Number of matches considered per year Average points gained from all

matches in last 12 months (minimum: 5

matches) Complex calculation (average between best

7 matches and all matches)

Number of goals

--

Points value from the difference between goals for and goals against Home and away matches --

3-point bonus for away team

. .

附件—4：2010年世界杯每个小组中4支队伍赛前交锋情况：（1994.6-2010.5）

A组交战记录

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页脚.

B组交战记录

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