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SEW Soccer Analytics

Mit SEW Soccer Analytics präsentiert die Forschungsgruppe Sportökonomik ihre eigene und unabhängige Prognose für die Deutsche Fussball Bundesliga. Die Prognose wird mit Hilfe von empirischen Methoden des sogenannten Machine Learnings erstellt.

 

Updates und Ergebnisse werden nach jedem Spieltag auf Twitter kommuniziert. 

Auf dieser Seite präsentieren wir unsere Hauptergebnisse und beantworten dabei folgende Fragen: Auf welchem Tabellenplatz landet mein Team? Wer sind die Favoriten und Aussenseiter am nächsten Spieltag? Wie sieht die wahrscheinlichste Abschlusstabelle aus? Wer sind die positiven und negativen Überraschungen der Saison?
Vor jeder Grafik und Tabelle erklären wir kurz wie die Resultate zustande kommen. Unter weitere Erklärungen beschreiben wir genauer wie unsere Prognose entsteht. Zusätzliche Ergebnisse werden unter weitere Analysen dargestellt. Ausserdem vergleichen wir die Prognosequalität unseres Modells mit anderen Vorhersagen für die Abschlusstabelle.

 

Wer steht wo am Ende der Saison
Die folgende Tabelle zeigt für jedes Team, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist auf einem bestimmten Tabellenplatz zu landen. Um diese Wahrscheinlichkeiten zu erhalten, simuliert der Computer mehr als 1'000 Saisonverläufe basierend auf unserem Prognosemodell und berechnet wie häufig ein Team auf einem bestimmten Platz landete. Unter weitere Erklärungen geben wir genauer Auskunft wie das funktioniert. In den weiteren Analysen werden die Zahlen in einer interaktiven Grafik dargestellt. Zusätzlich berechnen wir dort wie hoch die Wahrscheinlichkeiten sind ein bestimmtes Saisonziel zu erreichen.

Wahrscheinlichkeiten kleiner als 3% werden nicht angezeigt.

 

Veränderungen nach dem letzten Spieltag
Die folgende Grafik zeigt die Veränderungen der Wahrscheinlichkeiten für die Teams die verschiedenen Saisonziele zu erreichen nach dem letzten Spieltag. Blau eingefärbte Felder bedeuten dass sich die Wahrscheinlichkeit für ein Team erhöht hat am Ende der Saison in diesem Abschnitt der Tabelle zu stehen, während orange Felder eine Verringerung darstellen.

Wahrscheinlichkeiten kleiner als 3% werden nicht angezeigt.

 

Nächster Spieltag
Hier können Fans nachschauen wie gross die Wahrscheinlichkeit ist, dass ihre Mannschaft am kommenden Spieltag gewinnt, verliert oder unentschieden spielt. Fälschlicherweise wird oft angenommen wir würden hier vorhersagen, dass die Mannschaft mit der höheren Prozentzahl gewinnt. Diese Interpretation ist aber irreführend. Zielführender ist es sich vorzustellen, man könnte dieses Spiel 100-mal mit denselben Teams in derselben Situation spielen lassen. Dann sagen die Prozentzahlen aus wie oft von diesen imaginären 100 Spielen ein bestimmter Ausgang erwartet wird.

 

Positive und negative Überraschungen
Die folgende Grafik zeigt welche Mannschaft bis jetzt in der laufenden Saison besser (blau) bzw. schlechter (orange) abschneiden als zu Saisonbeginn prognostiziert. Mannschaften auf der Diagonale haben bis jetzt exakt die erwartete Punktzahl erreicht. Je weiter ein Team von der Diagonale abweicht, desto grösser ist die Differenz zu den Punktzahl, welche vor der Saison prognostiziert wurde.

 

Jobsicherheit der Trainer
Zusätzlich zur Mannschaftsperformance betrachten wir im Folgenden die Leistung der Trainer (in der laufenden Saison bzw. seit Amtsantritt). Hierfür berechnen wir die Abweichungen von unserer Prognose in Amtszeit des jeweiligen Trainers und teilen diese durch die Anzahl der Spieltage im Amt. Während die Trainer mit blauem Balken fest im Sattel sitzen, sind die Jobs der Trainer mit orangem Balken in höchster Gefahr. Unter Prognosequalität zeigen wir, dass alle Trainer in der Saison 2017/18 zum Zeitpunkt ihrer Entlassung eine negative Abweichung aufwiesen.

Trainer mit weniger als drei Spielen werden nicht dargestellt.

 

Bei Fragen oder Anregungen melden Sie sich bitte unter soccer.analytics@unisg.ch