2021:prognosen_bl

Wir vergleichen Prognosen und Ranglisten zur Bundesliga-Saison 2020/21. Alle Prognosen sollten via Internet zugänglich sein und vor dem Saisonstart 18.09.20 - 20:30 veröffentlicht sein.

Die Prognosen der folgenden 23 Institute und Seiten sind bisher aufgenommen:

Nicht alle Prognosen sind als solche auch deklariert. Einige Prognosen sind schlicht Ranglisten, basierend auf verschiedenen Indikatoren, wie historische Ergebnisse, Marktwerte und andere Kennzahlen. Die Überflutung von Prognosen der Wettanbieter, die sich auch nich dramtisch unterscheiden wurden zusammengefasst indem die Quoten von populären Wettanbieter (tipico, bet3000, unibet) gemittelt wurden.

Die nackten Zahlen als Referenz sind in der folgenden Tabelle angegeben.

Prognosen

Team BLBBPRCOMECIFDBFPRGOIMJONMISEWSKYSORSP1SPISPOSPXSTBTOETMWTNDTONWETYPB ST
FCB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
BVB 2 6 2 2 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 1 2
RBL 3 2 3 3 2 3 3 4 4 3 5 3 4 3 4 4 4 5 3 2 3 3 5 3
BMG 4 4 4 5 5 5 8 2 3 5 3 5 3 5 3 3 3 3 5 5 4 5 3 4
B04 5 3 5 4 4 4 6 5 5 4 4 4 5 4 6 5 5 4 4 6 5 4 4 5
TSG 6 7 9 6 6 6 4 9 7 7 10 7 7 6 7 6 7 6 7 9 9 7 7 6
WOB 7 9 11 8 7 7 5 7 6 6 7 6 6 7 5 10 6 9 8 7 8 6 6 7
SCF 9 10 10 10 9 10 16 13 14 13 16 12 10 10 14 12 9 10 12 13 10 14 12 8
SGE 8 5 8 7 8 8 7 6 8 9 8 8 8 8 10 9 8 7 9 12 7 9 9 9
BSC 10 12 6 12 11 9 17 8 15 8 6 9 9 9 8 8 12 8 6 4 6 8 8 10
FCU 12 13 13 17 12 15 9 16 9 16 15 17 15 16 17 17 15 14 17 18 14 17 17 11
S04 11 18 12 11 17 13 10 11 16 10 12 15 11 15 9 7 14 11 10 11 11 10 10 12
M05 14 11 16 13 10 12 18 18 12 12 13 10 13 11 15 15 17 17 13 17 16 16 13 13
KOE 13 15 17 18 14 16 13 17 18 15 17 12 17 13 16 13 18 18 15 16 17 11 16 14
FCA 16 14 15 16 15 14 15 12 11 14 14 16 14 14 13 16 10 12 14 10 13 15 15 15
SVW 15 8 7 9 13 11 12 10 10 11 11 13 12 12 12 11 13 13 11 14 12 12 11 16
ABI 18 16 18 15 18 18 14 14 17 18 18 18 18 18 18 18 16 15 18 15 18 18 18 17
VFB 17 17 14 14 16 17 11 15 13 17 9 11 16 17 11 14 11 16 16 8 15 13 14 18

Die folgende Grafik gibt die Rangliste nach der mittleren Prognose an. Alle einzelnen Prognosen sind eingezeichnet, zusätzlich als grauer Balken die Streuung. Eingeteilt sind die Daten in 4 Gruppen: Wettquoten ($*$), Expertenmeinungen ($\diamond$), Ranglisten ($\triangle$) und Algorithmen ($\Box$). Die letztere Gruppe kann sicher noch aufgeschlüsselt werden. Dies wird am Ende der Saison bei der Auswertung geschehen. Die drei besten Prognosen aus der letzten Saison SOR, SPO und TMW sind durch größere Symbole hervorgehoben. Ganz besonders hervorgehoben ist die Prognose von Comunio.de als beste Prognose der letzten Saison.

Auffällig ist, dass die Prognose von @Goalimpact (GOI) vergleichsweise stark von allen anderen Vorhersagen abweicht. Dies zeigt die folgende Kreuzkorrelations-Grafik.

Interessant ist, wie groß die Schwankung für die einzelnen Teams sind, wie vermeintlich sicher die Prognosen sind. In der folgenden Grafik sind die Teams nach Größe der Schwankung sortiert und der mittlere prognostizierte Tabellenplatz als schwarzer Punkt.


Schauen wir uns den Vergleich der mittleren Prognosen nach dem 34. Spieltag an. Dies ist in der folgenden Grafik gezeigt. Die roten Kreise geben die Platzierung am 34. Spieltag an. Die mittlere Prognose mit Schwankung ist durch ein $+$-Zeichen und grauem Schwankungsbalken der Prognosen markiert.

Betrachten wir die mittleren Prognosen und vergleichen dazu die Differenz $d(m):=\mathsf{rg}_{p}(m)-\mathsf{rg}_{34}(m)$, wobei $\mathsf{rg}_{p}(m)$ die mittlere Prognose von Team $m$ und $\mathsf{rg}_{34}(m)$ der aktuellen Platzierung von Team $m$ nach dem 34.Spieltag ist. Diese Abweichung von der Prognose, kann man als Maß auffassen, wie gut die Teams abgeschnitten haben! Um so größer $d$ ist, um so besser hat das Team abgeschnitten, um so kleiner um so schlechter. Ordnen wir die Teams nach der Größe von $d$, stehen oben die Saison-Gewinner und unten die Verlierer, alles immer in Bezug zur mittleren Prognose!

Wie in der Grafik zuvor sind die Prognose-Schwankungen angegeben (Fehler). Dieser Fehler ist wichtig um einzuschätzen, ob die aktuelle Platzierung signifikant von der mittleren Prognose abweicht. Die drei besten Prognosen (siehe unten) sind mit den entsprechenden Symbolen und der Abweichung ebenfalls eingetragen. Zudem markieren die beiden blauen vertikalen Linien die $mae=3.011$. Zieht man diese Linie mit in Betracht, genauso wie die individuellen Schwankungen, so liegen die Plätze 5-13 weitgehend im Rahmen der statistischen Schwankungen. Die Plätze außerhalb können als Gewinner und Verlierer angesehen werden.


Der große Gewinner der Saison ist Union Berlin! Die Berliner liegen knapp 8 Plätze besser, als im Mittel erwartet wurde, gefolgt vom Aufsteiger VfB Stuttgart mit 5 Plätzen besser als erwartet. Auch Wolfsburg und Eintracht Frankfurt können noch als positive Überraschungen betrachtet werden.

Auf der Verliererseite steht am Ende klar Schalke 04 und Werder Bremen mit im Mittel etwa 6 Plätzen schlechter als erwartet, gefolgt von Hertha BSc mit 5 Plätzen schlechter. Auch Borussia Mönchengladbach und die TSG Hoffenheim mit 4 Plätzen schlechter können noch als Verlierer gewertet werden.

Die Frage ist: Wie aussagekräftig ist diese Momentaufnahme? Um dies einzuschätzen schauen wir uns die gesamte Abweichung mittels des mittleren absoluten Fehlers $mae$ an, der für die Prognose definiert und gegeben ist durch: $$ mae_p := \frac{1}{18}\sum_{m=1}^{18} \Big| \mathsf{rg}_{p}(m)-\mathsf{rg}_{34}(m)\Big| = 3.01. $$ Dieser Wert kann verglichen werden mit dem gemittelten $mae$ der letzten 20 Bundesliga Jahren, der bei $mae = 2.2 \pm 0.5$ liegt. Die Abweichungen aus der Saison 19/20 lagen bei $mae_{1920}=1.77$. Damit sind die Prognosen in dieser Saison deutlich schlechter! Schauen wir uns dies im Detail an.

Im Folgenden ist die beste Vorhersage bzgl. des mittleren absoluten Fehlers $mae_p$, zusammen mit dem Korrelationskoeffizienten r in der ersten Spalte gelistet. Die drei besten Vorhersagen kommen von

  1. NMI 90min Experten: 90min
  2. FDB Football Data Base Rangliste: Basierend auf Ergebnisse der letzten 12 Monate
  3. BPR Bundesliga-Prognose.de Algorithmus: Simulation von Spielergebnissen

Die mittlere Abweichung $mae=3.01$ ist in dieser Saison deutlich als in den letzten beiden Spielzeiten! Diers sieht man insbesondere auch, wenn man sich die Abweichungen $mae_1=2.44$ der besten Vorhersage ansieht. Diese liegt nahezu ein Platz schlechter als die letztjährig beste Vorhersage ($mae_1=1.56$). Erwähnenswert ist, dass die schlechten Prognosen am Ende der Tabelle in ihren absoluten Werten nahezu gleich geblieben sind. Ebenso bemerkenswert ist, dass die letztjährigen Plätze 1.-3. (COM, TMW, WET) in dieser Saison am Ende des Feldes liegen.

  • Diese Saison lagen die Prognosen insgesamt deutlich schlechter als in den Jahren zuvor.
  • Es gibt bei den Mannschaften mehr positive als auch negative Überraschungen.
  • Die letztjährigen Top-Platzierten bei den Prognosen sind ans Ende der Tabelle gerutscht.
  • Zuletzt geändert: 2021/05/23 09:11
  • von admin