Il Modello

ForzaPitch usa un modello di regressione di Poisson con correzione Dixon-Coles per prevedere i risultati delle partite. Per ogni partita stimiamo i gol attesi (xG) di ciascuna squadra in base alla forma, al rating Elo, al vantaggio casalingo e alle medie di gol della lega, poi correggiamo per il momento di forma recente, il riposo e la fatica da calendario fitto, le condizioni meteo e la posizione in classifica o la posta in palio di fine stagione. La distribuzione di Poisson fornisce poi la probabilità di ogni possibile risultato, da cui deriviamo 1X2, over/under e altri mercati. Le previsioni vengono inoltre miscelate con le quote dei bookmaker, in misura maggiore quando il mercato si muove in modo deciso.

Ogni squadra ha un rating Elo globale aggiornato dopo ogni partita — e l'Elo non serve solo per le coppe cross-lega: viene combinato direttamente con la stima di Poisson nella probabilità finale di ogni partita, con un peso tarato per competizione. Per le coppe dove si sfidano squadre di leghe diverse, usiamo inoltre le medie della lega di appartenenza ponderate per l'Elo.

Oltre alla stima xG di base, il modello applica una serie di aggiustamenti contestuali: la forma recente (pesata maggiormente sulle ultime partite), il riposo e il calendario fitto (squadre con poco riposo penalizzate, squadre riposate leggermente premiate), il meteo (vento forte o pioggia intensa riducono i gol attesi) e il contesto di classifica (corsa al titolo, lotta salvezza e partite senza obiettivi spostano la motivazione). Le previsioni con pochi dati storici vengono riportate verso una base neutra finché non si accumulano abbastanza partite.

Accuratezza settimanale — ultime 8 settimane

Media periodo: 63.4%

61.8%

Accuratezza globale

Analizzate: 2579 partite

modello calibrazione perfetta ● <7pp scarto: buono / medio / lontano