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Soccer Analytics - Prognosequalität

Auf dieser Seite betrachten wir die Qualität der bisherigen Prognosen. Dazu vergleichen wir unsere Prognosen mit Prognosen aus anderen Quellen.

Das Hauptziel des Modells ist die Prognose der Abschlusstabelle. Es ist nicht zu erwarten, dass die Abschlusstabelle exakt vorhergesagt werden kann. Jede Saison hat ihre eigenen Überraschungen und Enttäuschungen. Um dennoch zu überprüfen wie gut unsere Prognose in der vergangenen Saison war, vergleichen wir unsere Prognose mit den Tipps von vielen anderen Prognosen, die auf der Homepage von BStat zusammengetragen wurden. Diese sagen jeweils die Ränge der Abschlusstabelle voraus. Wir berechnen den Rangkorrelationskoeffizienten mit der echten Abschlusstabelle und den jeweilgen Prognosen. Je näher eine Prognose an der Wahrheit lag, desto grösser ist dieser Wert. Unsere neue Prognosemethode wurde demnach in der Saison 2017/18 von drei anderen Prognosen geschlagen. Die genaue Platzierung zu erraten ist gerade in einer engen Liga wie der Bundesliga oftmals auch Glückssache. Deshalb schauen wir zusätzlich auf die Prognosegüte für erwartete Punkte wird mit dem sogenannten Root Mean Squared Error. Dieses Gütemass ist kleiner, je näher die Prognose an den tatsächlichen Punkten liegt. In dieser Kategorie schneidet unsere neue Prognose wiederholt besser ab als alle anderen.
In der Tabelle «Trainerentlassungen 2017/18» sind alle Entlassungen von Trainern der Bundesliga Saison 2017/18 aufgelistet mit der normierten Abweichung der Punkte zu unserer Prognose zum Zeitpunkt ihrer Entlassung. Alle Trainer wurden bei negativen Abweichungen entlassen. Wir werten dies als Evidenz dafür, dass die Verantwortlichen der Bundesligamannschaften ähnliche Massstäbe anlegen wie unser Modell.

  Rangkorrelatios-
koeffizient
Root Mean
Squared Error

Saison 2017/18
SEW neu
0.64 8.9*
SEW alt
0.47 10.8
Transfermark.de 0.60 -
Goalimpact 0.71 9.0
Fupro 0.63 11.5
bundesliga-prognose.de
0.43 16.8
Kick-Forum 0.61 9.4
Spiegel Online
0.75* -
FiveThirtyEight
0.63 9.9
Euro Club Index
0.61 9.0
fussballmathe.de 0.63 12.1
General-Anzeiger
0.74 -
Fussball-Manager.com
0.58 16.4
Club Elo
0.62 -
Trainer Entlassungen 2017/18
Nach Spieltag Mannschaft  Trainer Differenz / Spieltage im Amt
 4 VfL Wolfsburg  Andries Jonker  -0.27 
 6 Bayern München  Carlo Ancelotti  -0.08 
 10 Werder Bremen Alexander Nouri  -0.56 
 14 1. FC Köln Peter Stöger  -0.84 
 15 Borussia Dortmund  Peter Bosz  -0.25 
 19 Hamburger SV  Markus Gisdol  -0.32 
 20 VfB Stuttgart Hannes Wolf  -0.07 
 23 VfL Wolfsburg Martin Schmidt -0.23 
 26  Hamburger SV  Bernd Hollerbach  -0.38 

In der Saison 2016/17 musste sich unsere Prognose nur Spiegel Online bei der Vorhersage der Platzierungen geschlagen geben.

Saison 2016/17
Gütemass SEW Soccer Analytics
goalimpact.com
F.A.Z. Spiegel Online
538

Rangkorrelationskoeffizient

0.47
0.44 0.29 0.50* 0.42
RMSE 10.14*
10.87
- - 10.83
 Zahlen mit * zeigen die beste Prognoseperformance an.  

In der Saison 2015/16 war unsere Prognose mindestens genau so gut wie alle betrachteten Alternativen.

Saison 2015/16
Gütemass SEW Soccer Analytics
goalimpact.com
F.A.Z. Spiegel Online

Rangkorrelationskoeffizient

0.64* 0.64* 0.57 0.60
RMSE 8.57*
8.76 - -
 Zahlen mit * zeigen die beste Prognoseperformance an.