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 Prozent. Ein internationales Forscherteam besteht 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 Zeileis (UniversitätUnivers ) aus Innsbruck, Österreich) und Lars Hvattum (Molde University College, Norwegen) anhand von maschinellem Lernen demonstriert. Ihre Prognose kombiniert verschiedene statistische Modelle für die Stärken der Mannschaften mit Informationen zur Mannschaftsstruktur (wie Marktwert, Anzahl der Champions-League-Spieler, Vereinsspiele einzelner Spieler) sowie sozioökonomischen Faktoren des Herkunftslandes (Bevölkerung ) und Bruttoinlandsprodukt ).
100.000 Simulationen
Mit den prognostizierten Werten des Forschermodells wurde die gesamte Europameisterschaft 100.000 Mal simuliert: Spiel für Spiel, nach Turnier und allen UEFA-Regeln. Dies führt zu der Wahrscheinlichkeit, dass alle Teams in die verschiedenen Turnierrunden aufsteigen und am Ende die Europameisterschaft gewinnen. Favorit ist diesmal Frankreich mit einer Wahrscheinlichkeit von 14,8 Prozent, gefolgt von England (13,5) und Spanien (12,3). Natürlich ist das Turnier noch nicht vorbei – das zeigen auch die relativ geringen Lücken bei den Gewinnwahrscheinlichkeiten oben, dazu natürlich die ohnehin schon geringe Wahrscheinlichkeit selbst bei den Top-Ländern. „Es liegt in der Natur der Vorhersage, dass es auch falsch sein kann – sonst wären Fußballturniere sehr langweilig. Wir bieten Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten, und eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 15 Prozent bedeutet auch eine Wahrscheinlichkeit von 85 Prozent, dass die Mannschaft die Turnier“, sagt Achim Zeileis. Bisher waren die Vorhersagen recht erfolgreich: Das Innsbrucker Modell von Achim Zeileis, basierend auf angepassten Quoten der Wettanbieter, konnte das EURO-Finale 2008 sowie die Welt- und Europameisterschaft richtig vorhersagen Spanien, unter anderem 2010 und 2012, wird es in diesem Jahr als Teil eines umfassenderen kombinierten Modells verwendet, das von den Teams um Andreas Groll (TU Dortmund), Gunther Schauberger (TU München) und Christophe Ley (Universität Gent) entwickelt wurde. , was die Vorhersagequalität des Engagements für die WM 2018 übertrifft.
Deutschland im Turnier
Es ist kein Geheimnis, dass die deutsche Nationalmannschaft in diesem Jahr in eine besonders anspruchsvolle Gruppe gezogen wurde: „In der Gruppe F gibt es drei sehr starke Mannschaften, darunter den aktuellen Weltmeister Frankreich und den Europameister Portugal, beide ebenfalls Finalisten der EURO 2016, plus Deutschland“, erklärt Andreas Groll: „Im Vergleich zu den Spitzenteams der anderen Gruppen ist die Wahrscheinlichkeit, in die K.o.-Runde zu kommen, in dieser Gruppe geringer. Aber wer es schafft, hat sehr gute Chancen, weiterzukommen. „Für Deutschland und Portugal wird eine Wahrscheinlichkeit von 85,3 Prozent für das Achtelfinale prognostiziert, für Frankreich liegt die Wahrscheinlichkeit mit 89,7 Prozent etwas höher. Deutschlands Wahrscheinlichkeit, Europameister zu werden, liegt mit 10, 1 Prozent weit unter der der Favoriten.“ und genau auf dem gleichen Niveau wie Portugal.
Maschinelles Lernen
Die Berechnung der Forscher basiert auf vier Informationsquellen: Ein statistisches Modell für die Stärke jeder Mannschaft auf Basis aller Länderspiele der letzten acht Jahre (Universität Gent), ein weiteres statistisches Modell für die Stärke der Mannschaften auf Basis der Wettmöglichkeiten von 19 internationalen Profiwettern (Universität Innsbruck), weitere Informationen zu den Teams, zum Beispiel Marktwert, und deren Herkunftsländer, wie Bevölkerungsgröße (TU Dortmund und TU München), sowie detaillierte Einschätzungen der einzelnen Spieler und ihre individuellen Leistungen in ihren Heimatvereinen und Nationalmannschaften (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 in historischen Daten, wie Andreas Groll erklärt: „Wir haben das Modell mit den aktuellen Daten der letzten vier Europameisterschaften, also zwischen 2004 und 2016, durchgeführt und die tatsächlichen Ergebnisse aller Spiele der jeweiligen Turniere verglichen – so“ das Gewicht der einzelnen Informationsquellen für das aktuelle Turnierideal wäre sehr genau. „Wir werden auf jeden Fall herausfinden, wie gut das Modell am letzten 11. Juli abgeschnitten hat.
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Bedienung:
Die vollständige Prognose mit interaktiven Grafiken finden Sie hier: http: // Bit.
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