Prognosen zur UEFA EURO: Frankreich wird Europameister
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Am Freitag, 11. Juni, starten die europäischen Herren-Fußballmannschaften ein Jahr später als geplant in die Europameisterschaft. Favorit ist diesmal Frankreich mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 14,8%. Dafür steht ein internationales Forscherteam bestehend aus Andreas Groll und Franziska Popp (beide TU Dortmund, Deutschland), Gunther Schauberger (TU München, Deutschland), Christophe Ley und Hans Van Eetvelde (beide Universität Gent, Belgien), Achim Zeiles ( Universität Innsbruck, Österreich) und Lars Hvattum (Molde University College, Norwegen) haben dies anhand von maschinellem Lernen gezeigt. Ihre Prognosen kombinieren mehrere statistische Modelle zur Mannschaftsstärke mit Informationen zur Mannschaftsstruktur (wie Marktwert, Anzahl der Champions-League-Spieler, Vereinsspielleistung einzelner Spieler) sowie sozioökonomischen Faktoren des Herkunftslandes (Bevölkerung und Bruttoinlandsprodukt). Produkt).
100.000 Simulationen
Mit den prognostizierten Werten des Forschermodells wurde die gesamte Europameisterschaft 100.000 Mal simuliert: Spiel für Spiel, nach Turnierauslosung und nach allen UEFA-Regeln. Dies bedeutet die Wahrscheinlichkeit, dass alle Teams in die verschiedenen Runden des Turniers aufsteigen und letztendlich die Europameisterschaft gewinnen. Favorit ist diesmal Frankreich mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 14,8%, gefolgt von England (13,5) und Spanien (12,3). Natürlich ist das Turnier noch nicht vorbei – das zeigen auch die relativ engen Spreads bei den Gewinnchancen an der Spitze, plus natürlich die ohnehin schon geringe Wahrscheinlichkeit auf gerade Top-Nationen. “Es liegt in der Natur von Vorhersagen, dass sie auch falsch sein können – sonst wären Fußballturniere sehr langweilig. Wir liefern Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten, und eine 15%ige Gewinnwahrscheinlichkeit bedeutet auch eine 85%ige Wahrscheinlichkeit Turnier“, sagt Achim Zeileis. Bisher waren die Vorhersagen jedoch recht schlüssig: Achim Zeileis’ Innsbrucker Modell, das auf angepassten Quoten von Wettanbietern basiert, konnte das EURO-Finale 2008 ebenso richtig vorhersagen wie den Welt- und Europameister in Spanien unter anderem 2010 und 2012. Dieses Jahr wird es als Teil eines umfassenderen kombinierten Modells verwendet, das von Teams um Andreas Groll (TU Dortmund), Gunther Schauberger (TU München) und Christophe Ley (Universität Gent) entwickelt wurde und die Vorhersagequalität der Lieferantenwette übertroffen hat bei der WM 2018.
Deutschland im Turnier
Es ist kein Geheimnis, dass die deutsche Nationalmannschaft in diesem Jahr in einer besonders schwierigen Gruppe trainiert wurde: „In der Gruppe F stehen drei sehr starke Mannschaften, darunter der aktuelle Weltmeister Frankreich und der Europameister Portugal, beide ebenfalls Finalisten der EURO 2016. plus Deutschland “, erklärt Andreas Groll: “Im Vergleich zu den besten Teams aus anderen Gruppen ist die Wahrscheinlichkeit, sich für die K.o.-Runde zu qualifizieren, in dieser Gruppe geringer. Aber diejenigen, die es tun, haben sehr gute Chancen, weiter zu kommen. Prognosen gehen von 85,3” aus % Wahrscheinlichkeit für Deutschland und Portugal, sich für das Achtelfinale zu qualifizieren, für Frankreich liegt die Wahrscheinlichkeit bei knapp über 89,7 %. Deutschlands Chance, Europameister zu werden, liegt mit 10,1 Prozent deutlich unter der der Favoriten und liegt genau gleichauf mit Portugal.
Maschinelles Lernen
Die Berechnung der Forscher basiert auf vier Informationsquellen: Ein statistisches Modell der Teamstärke basierend auf allen Länderspielen der letzten acht Jahre (Universität Gent), ein weiteres statistisches Modell der Teamstärke basierend auf Quotenwetten von 19 internationalen Buchmachern (Universität Innsbruck), zusätzliche Informationen zu Mannschaften, z. B. Marktwert, und deren Herkunftsländern, wie Bevölkerungszahl (TU Dortmund und TU München), sowie detaillierte Bewertungen einzelner Spieler und ihrer individuellen Leistungen in ihren Heimatvereinen und nationalen Teams (Molde University College). Die fünfte Quelle oder „Partner“ ist ein Machine-Learning-Modell, das die anderen vier Quellen kombiniert und Schritt für Schritt optimiert. Die Forscher trainierten das Modell mit historischen Daten, wie Andreas Groll erklärt: „Wir haben das Modell mit aktuellen Daten der letzten vier Europameisterschaften, also zwischen 2004 und 2016, gefüttert und mit den tatsächlichen Ergebnissen aller Spiele der Turniere verglichen.“ – daher wird die Gewichtung der einzelnen Informationsquellen für das aktuelle Turnier idealerweise sehr genau sein.“ Die Leistung des Modells wissen wir auf jeden Fall spätestens in der Nacht, 11. Juli.
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Ein Dienst:
Die vollständige Prognose mit interaktiven Grafiken finden Sie hier: http: // Bit.
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