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% 16 Mar 23 Mar 30 Mar 6 Apr 13 Apr 20 Apr
Media del período: 58.2%
63.9%
Precisión global
Analizados: 901 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 → 58.4% reale (n=327) 65% previsto → 63.7% reale (n=342) 75% previsto → 68.3% reale (n=161) 85% previsto → 80.6% reale (n=62) 95% previsto → 77.8% reale (n=9) Probabilidad prevista Frecuencia real
modelo calibración perfecta ● <7pp desviación: bueno / medio / lejos
Banda de confianza Partidos Esperado Real
50–60% 327 55.0% 58.4%
60–70% 342 65.0% 63.7%
70–100% 232 85.0% 72.0%
Rendimiento por liga
72.7%
71.4%
61.1%
77.8%
64.5%
61.5%
100.0%
66.7%
66.7%
50.0%
61.1%
50.0%
25.0%
25.0%
100.0%
62.5%
80.0%
MLS
72.2%
72.4%
75.0%
76.5%
0.0%
HNL
66.7%
67.5%
42.9%
63.2%
100.0%
52.9%
41.7%
16.7%
100.0%
60.0%
100.0%
55.6%
100.0%
66.7%
100.0%
100.0%
71.4%
33.3%
58.3%
33.3%
55.6%
FNL
25.0%
50.0%
100.0%
0.0%
100.0%
100.0%
75.0%
80.0%
80.0%
66.7%
87.5%
50.0%
66.7%
75.0%
100.0%
Cup
0.0%
100.0%
100.0%
0.0%
50.0%
100.0%
33.3%
75.0%
100.0%
100.0%