Prediction models in e-sports: Generalized autoregressive score and common opponent models

Kromě populární sportovní statistiky se v posledních letech, společně se vzrůstající oblíbeností e-sports akcí zvyšuje zájem i o e-sport statistiku. V rámci této práce je představena adaptace dvou modelů převzatých ze sportovní statistiky. Oba tyto modely, známy jako general autoregressive score model a common opponent model disponují schopností predikovat výsledek zápasu pouze na základě veřejně dostupných informací jako je čas konání a výsledek. V rámci empirické studie je testována predikční schopnost zmíněných modelů na datech pocházející ze hry Counter-Strike. Kromě aplikace již vytvořených modelů je dále představen alternativní přístup k common opponent modelování, který předpokládá, že síla týmů v čase není konstantní. Tento přístup slabě zvyšuje predikční schopnosti modelu.