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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.

(letztes Update 06.12.2016) 

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.

Zusammenfassung:
Trotz des unerwartet guten Abschneidens von Leipzig sieht die Prognose Bayern München immer noch als den klaren Titelfavoriten (76%). Dortmund und Leipzig können sich aber auch noch berechtigte Hoffnungen machen mit jeweils 12% und 11%. Im Abstiegskampf konnten Bremen und Hamburg wichtige Punkte erzielen und somit die Wahrscheinlichkeiten eines direkten Abstiegs deutlich senken (Bremen: 16%, HSV: 36%), während Ingolstadt (66%) und Darmstadt (73%) nun alleinige Favoriten auf den Direktabstieg sind.

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 50.000 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. Ausserdem berechnen wir dort wie hoch die Wahrscheinlichkeiten sind ein bestimmtes Saisonziel zu erreichen.


Wahrscheinlichkeiten kleiner als 5% werden nicht angezeigt
PT: Prognostizierter Tabellenplatz
PP: Prognostizierte Punktzahl (interaktive Grafik unter weitere Analysen)
↑↓: Veränderung der PP in der Abschlusstabelle im Vergleich zur Prognose vor Saisonbeginn (Details unter weitere Analysen)

Nächster Spieltag
Hier können Fans nachschauen wie gross die Wahrscheinlichkeit ist, dass ihre Mannschaft am kommenden Spieltag verliert, gewinnt 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 (grün) bzw. schlechter (rot) abschneiden als am Saisonbeginn prognostiziert. Die Balken zeigen die Differenz zwischen tatsächlich erreichten Punkten zum aktuellen Zeitpunkt der Saison und der Punktzahl, die vor der Saison für diesen Zeitpunkt prognostiziert wurde.
 

Modell-Update:
Startend mit dem 10. Spieltag berücksichtigt das Prognosemodell zusätzliche Informationen, die zur Verbesserung der Prognosequalität führen sollten. Dadurch ergaben sich kleinere Veränderungen in der prognositizierten Abschlusstabelle.

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