¿Quién ganará la Eurocopa? De esta forma podrás determinar las predicciones de nuestro modelo estadístico | Eurocopa Alemania 2024

Nuestras predicciones son el resultado de hacer kilómetros de simulaciones, de las que sólo su parte azarosa. Cada vez, la probabilidad de usar otra marcha depende de tus estadísticas. Por ejemplo, si Francia juega contra Albania, la probabilidad de que la primera sea del 83%.

El modelo tiene tres partes:

1. ¿Cómo está equipada tu ciudad? Para capturar esto utilizamos dos valores: tus resultados recientes (promedio con un ranking Elo, un método de usuario original) y la calidad de tus jugadores (promedio con tu valor en euros, con datos de Web Transfermarkt).

2. ¿Quién ganó en cada partido? Construimos un modelo con millas del partido, datos del equipo y sus métricas de fuerza, estimando cada resultado como probable. El modelo da la probabilidad de victoria, empate y derrota, así como el marcador. Por ejemplo, en este hipotético duelo entre Francia y Albania, los resultados probablemente fueron 2-0 y 3-0 con un resultado del 14% cada uno.

3. ¿Y para predecir la Eurocopa entera? Lo hacemos de manera que simulemos partido a partido, cruce a cruce. Así repetimos kilómetros varias veces, para tener 200.000 Eurocopas posibles, y también podemos estimar la probabilidad de cada evento.

Preguntas frecuentes

Entonces, ¿has decidido que irás a Francia? No no. Nuestro modelo es que Francia es la selección con más probabilidades, pero también que sólo tienes una opción entre cinco opciones. Es importante interpretar esto: en realidad, su Victoria no es la más probable para que un transportista afronte una penalización.

Estos datos demuestran que una Eurocopa es difícil de ganar. Y no, ella es una bruja. Primero, es un torneo pensado para la próxima gripe: no es un regular de liga, ni playoffs, ni partidos de ida y vuelta. En segundo lugar, las selecciones son unos partidos importantes y su interpretación es más incierta que la de un club. Y, en tercer lugar, tenemos el fútbol, ​​un jugador amateur porque está lleno de sorpresas. Será cuestión entonces de enviar un mensaje si se decide el resultado.

¿Habeis hecho esto antes? Sí. Tenemos un modelo único en los mundos de 2018 y 2022. Ahora podemos leer qué funcionó uno u otro. El modelo ha demostrado estar bien calibrado: los resultados nos dan una probabilidad entre 0% y 15% de ocurrencia del 4% de los últimos años, por ejemplo, y esto con una probabilidad de 85% o 100% de ocurrencia del 94% de los últimos años. En 2018 fuimos mucho mejores que el azar, mejores que el ranking FIFA y los dos grandes bancos (UBS y Goldman Sachs), también ganaron Francia, que era nuestra única sexta favorita en la empresa. En 2022 la final enfrentará a dos de los tres equipos que mejor nos muestran, y también lucharemos contra los mejores.

¿Por qué utilizó vistas de pronóstico? No. Nuestro modelo es relativamente sofisticado y puede funcionar bien. Pero las apuestas demostraron en el pasado que era muy difícil mejorar. Además, para no perder dinero en basta con batirlas, también hay que compensar el margen que se reservan las casas muebles para fijar los precios.

Los modelos estadísticos son útiles como referencia, por transparencia y porque permiten calcular los detalles que las apuestas no responden. Sin embargo, en el momento de la verificación, las características utilizan un enfoque híbrido: combine los modelos propuestos con el ajuste final que realizan sus expertos, para tener en cuenta la información adicional que se debe solicitar (como detalles de estilos de juego, estados, forma o lesiones). .

Más detalles técnicos

¿Qué es un ranking Elo? Es una métrica que captura la fuerza de cada equipo en función de sus resultados. Cada equipo tiene una cierta cantidad de puntos (sus puntos Elo) y cada grupo produce una jugada. El ganador recoge los puntos del perdedor. Si la Victoria cautiva (porque impone al equipo en dificultades), los equipos se intercambian con más puntos. Los rankings Elo funcionan bien y se utilizan cada vez más, en deportes y videojuegos, por ejemplo, para organizar partidos entre jugadores de nivel parecido. Nuestro modelo utiliza el ranking Elo de la web Eloratings.

Entonces usamos el valor de las plantas. Porque las selecciones juegan pocos partidos compétitivivos y es difícil meditar sobre su interpretación ante una gran ciudad. Una forma de agregar información al modelo es utilizar el valor de mercado de las fichas de los jugadores como componentes. Tenemos los datos de la popular web. Mercado de transferenciaajustado por la educación de los jugadores (los alcaldes de treinta se abandonarán por menos años de carrera por delante).

Cómo funciona el simulador de fiestas. Hemos ajustado un modelo que estima los goles que marcará cada equipo en función de si eres el mejor o el peor de tu rival, con puntos de elocuencia y valor vegetal. El modelo también cuenta si los partidos son de ataque o se juegan en terreno neutral, pero esto sigue influyendo en el torneo. Tenemos una distribución de Poisson, que se ajusta razonablemente a los objetivos de fútbol y se utiliza en modelos estadísticos y estudios académicos.

En definitiva, para nuestro modelo, la probabilidad de que un equipo tenga participación depende del número: las diferencias con el rival en puntos Elo y valor de la planta. El gráfico del CV con números:

¿Por qué utilizamos un modelo que predice Goles y no directamente Victorias? Tienes buenas ofertas para hacer así: te ayudamos a resolver la fase de grupos y decidir horarios (como partidos de 30 minutos). Algunos estudios (Dixon y Coles, 1997) han afirmado que los modelos que predicen cosas subestiman los resultados que realmente se producen. Está convencido de que también está en la Champions y en las grandes ligas europeas, pero el efecto es menor en los Mundiales, y ha decidido no adaptarse a la Eurocopa.

¿Qué podemos esperar del modelo de acero? Para calibrar, utilizamos una base de datos de 18.000 partidos de selecciones desde 2004, incluidos científicos globales y europeos.

Con los datos del compromiso, el modelo acerero obtuvo el resultado del 60% de los partidos con el equipo local y el 56% en campo neutral. Evaluadas en términos probabilísticos, las predicciones del modelo obtienen una puntuación de entre 0,176 y 0,186 (expresada con una puntuación de probabilidad de clasificación, como se explica aquí o aquí). Precisión razonable, si lo comparamos con otros modelos o con las características.

También es posible evaluar nuestro modelo para 2018 y 2022, después de cada elección global.