matchoscope

Metodología

Cómo matchoscope calcula los pronósticos probabilísticos de fútbol.

El modelo

matchoscope nutzt eine Dixon-Coles-Erweiterung mit bayesianischer Parameterschätzung via Pyro-SVI (Stochastic Variational Inference). Für jedes Spiel berechnet das Modell drei Wahrscheinlichkeiten: Heimsieg, Unentschieden und Auswärtssieg. Die Summe ist immer 1,0.

Variables de entrada

  • Historische Elo-Ratings (15+ Jahre Länderspieldaten)
  • Aktuelle Teamform (letzte 10 Spiele)
  • Expected Goals (xG) der letzten Saison
  • Spielort-Bedingungen (Höhe, Klima, Heimvorteil)
  • LLM-extrahierte Verletzungs- und Taktikdaten

Calibración

Das Modell wird an der Kalibrierung gemessen: Wenn wir 70 % für Team A schreiben, sollte Team A in ca. 70 % der Fälle gewinnen — über viele Spiele gemessen. Das ist kein Einzelspiel-Versprechen, sondern eine statistische Aussage über die Güte des Modells.

Limitaciones del modelo

Einzelne Schiedsrichterentscheidungen, kurzfristige Psychologie, Force-majeure-Ereignisse und unbekannte Faktoren sind nicht modellierbar. Fußball bleibt ein Sport mit inhärenter Zufallskomponente.

Fuentes abiertas

Datenquellen: Wikidata (CC0), OpenLigaDB (CC BY), FIFA Open Data wo verfügbar. Kein Scraping von geschützten Quellen. Lizenzpflicht für alle Datensätze.

Noch keine ausgewerteten Prognosen.