想象一下，世界上有 80 名躲避球运动员。他们每个人都以或多或少的随机顺序与其他 79 名玩家进行了数千场躲避球游戏。这是一个没有球队的世界（例如，每个球员都有机会在每场比赛中被任一球队选中）。我知道每个玩家之前的胜率（例如，一个人赢得了之前所有比赛的 46%，另一个人赢得了他之前所有比赛的 56%）。可以说有一场比赛即将到来，我知道每支球队都有谁在比赛。我也知道他们之前的胜率。
根据团队的组成计算每个团队获胜概率的最佳方法是什么？
如果它需要相对高级的计算（例如逻辑回归），请告诉我一些细节。我对 SPSS 非常熟悉，但我宁愿不需要问后续问题。
此外，我将如何使用档案数据探索我的方法的准确性？我知道这不会很明确，因为大多数玩家徘徊在 40-60% 左右，但仍然如此。
具体来说，A队获胜的几率是多少？
A - 由先前获胜率为 52%、54%、56%、58%、60% 的个人组成 B - 由先前获胜率为 48%、55%、56%、58%、60% 的个人组成
（这只是一个用于说明目的的随机示例。两个非常好的团队。）
编辑：有没有办法从一个非常简单的算法开始，然后看看它是如何工作的？也许我们可以简单地将每支球队的百分比相加，并预测百分比最高的球队将获胜。当然，我们的分类并不准确，但是我们可以看到我们是否能比机会更好地预测。