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El Modelo

Cómo ForzaPitch predice los partidos de fútbol

01  Metodología

ForzaPitch usa un modelo de regresión de Poisson con corrección Dixon-Coles para predecir resultados.

02  Ratings Elo

Cada equipo tiene un rating Elo global actualizado después de cada partido.
Precisión semanal — últimas 8 semanas
40% 55% 70% 20 Apr 27 Apr 4 May 11 May 18 May 25 May 1 Jun 8 Jun
Media del período: 62.6%
61.6%
Precisión global
Analizados: 2166 partidos
Calibración

Un modelo bien calibrado predice eventos al 60% de probabilidad correctamente alrededor del 60% de las veces.

25% 50% 75% 100% 0% 25% 50% 75% 100% perfecta 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) Probabilidad prevista Frecuencia real
modelo calibración perfecta ● <7pp desviación: bueno / medio / lejos
Banda de confianza Partidos Esperado Real
50–60% 794 55.0% 56.4%
60–70% 824 65.0% 60.4%
70–100% 548 85.0% 70.8%