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Das Modell

Wie ForzaPitch Fußballspiele vorhersagt

01  Methodik

ForzaPitch verwendet ein Poisson-Regressionsmodell mit Dixon-Coles-Korrektur zur Vorhersage von Spielergebnissen.

02  Elo-Bewertungen

Jedes Team hat eine globale Elo-Bewertung, die nach jedem Spiel aktualisiert wird.
Wöchentliche Genauigkeit — letzte 8 Wochen
40% 55% 70% 20 Apr 27 Apr 4 May 11 May 18 May 25 May 1 Jun 8 Jun
Periodenmittel: 62.6%
61.6%
Globale Genauigkeit
Analysiert: 2166 Spiele
Kalibrierung

Ein gut kalibriertes Modell trifft 60%-Vorhersagen zu etwa 60% der Zeit.

25% 50% 75% 100% 0% 25% 50% 75% 100% perfekt 55% previsto → 56.4% reale (n=794) 65% previsto → 60.4% reale (n=824) 75% previsto → 67.5% reale (n=372) 85% previsto → 77.1% reale (n=157) 95% previsto → 84.2% reale (n=19) Vorhergesagte Wahrscheinlichkeit Tatsächliche Häufigkeit
Modell perfekte Kalibrierung ● <7pp Abweichung: gut / mittel / weit
Konfidenzband Spiele Erwartet Tatsächlich
50–60% 794 55.0% 56.4%
60–70% 824 65.0% 60.4%
70–100% 548 85.0% 70.8%