Studien undersöker vilken modell som bäst modellerar matchutfallet (1,X,2 - Hemmavinst, Oavgjort, Bortavinst) på en fotbollsmatch utifrån matchstatistik. Datan som analyserats är sammanställd från den engelska fotbollens tre högsta divisioner från 2005 och framåt. Multinomial logistisk regression tillämpas för att modellera responsvariabeln utifrån förklaringsvariablerna. Med hjälp av best subset regression undersöks alla kombinationer av variabler och modellerna jämförs utifrån Akaike Information Criterion (AIC). Tillsammans med resultatet från regressionerna och en analys över multikollinearitet väljs den bästa modellen. 

Resultatet visar på både väntade och oväntade effekter vilket skapar grund för framtida studier. Förbättringsområden för framtida studier innefattar fler förklaringsvariabler, jämförelser med spelbolagens odds och test på ny testdata. Tillämpningsområden för modellen är inom spelbranschen där modellen kan användas för att värdera kombinationsspel och liveodds.

This study aims to find the best model to predict the outcome of football (1,X,2 - Home Win, Draw, Away Win) games by looking at match data. The data used is put together from the three highest football divisions in England and go back to the year 2005. Multinomial logistic regression is used to model the response variable from the regressors. A best subset regression is used to find the models with the lowest Akaike Information Criterion (AIC). By doing a multicollinearity analysis these models are further examined and the best one is chosen. 

The results show both expected and unexpected effects that create foundation for future studies. Areas for model improvement include more variables, comparison with the bookmaker’s odds and tests on new test data. The application of the model is in sports betting where it can be used to value multi bets and live odds.