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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 goalimpact.com, der F.A.Z., Spiegel Online und fivethirtyeight. Diese sagen jeweils die Ränge der Abschlusstabelle voraus. Wir berechnen den Rangkorrelationskoeffizienten mit der echten Abschlusstabelle und den jeweilgen Prognosen. Je näher die eine Prognose an der Wahrheit lag, desto grösser ist dieser Wert. Unsere Prognose musste für die Saison 2016/17 demnach nur der Prognose von Spiegel Online geschlagen geben. Ausserdem sagen goalimpact.com und fivethirtyeight auch die erwarteten Punkte am Ende der Saison vorher. Die Prognosegüte für erwartete Punkte wird mit dem sogenannten Root Mean Squared Error (RMSE) verglichen. Dieses Gütemass ist kleiner, je näher die Prognose an den tatsächlichen Punkten liegt. In dieser Kategorie schneidet unsere Prognose deutlich besser ab als die anderen beiden Prognosen.

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

Falls Sie zusätzliche Prognosen kennen mit denen wir uns vergleichen können, schreiben Sie bitte eine e-Mail an soccer.analytics@unisg.ch.

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.  
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.