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Prognosen zur 1.Bundesliga 2018/19
Wir vergleichen Prognosen und Ranglisten zur Bundesliga-Saison 2018/19, ähnlich wie in der letzten Bundesliga Saison 2017/18. Alle Prognosen sollten via Internet zugänglich sein und vor dem Saisonstart 24.08.18 - 20:30 veröffentlicht sein.
Seiten / Institute
Die Prognosen der folgenden 24 Institute und Seiten sind bisher aufgenommen:
- BIC =@BettingsIsCool Algorithmus: Basierend auf Wettdaten.
- BPR =Bundesliga-Prognose.de Algorithmus: Bundesliga-prognose.de
- BTP =Bundesliga-Tipp-Prognose Algorithmus: Simulation
- COM =Comunio.de Rangliste: Gesamtmarktwerte der Teams der Comunio User
- DRA =DRatings Algorithmus: basierend auf UEFA European Football Club Rankings
- ECI =EuroClubIndex Algorithmus : Basierend auf Rangliste @EuroClubIndex
- ELO =Club ELO Rangliste: ELO Rangliste 1.Bundesliga
- FDB =FootballDatabase Rangliste: eigene basierend auf Ergebnisse der letzten 12 Monate
- FTE =FiveThirtyEight Algorithmus basierend oauf Club Soccer Index by |FiveThirtyEight
- FUP =Fupro.de Algorithmus: Fupro-Prognose-Modell
- GAB =General-Anzeiger Bonn Experte: Letztjähriger Spitzenplatz!
- GOI =Goalimpact Algorithmus: basierend auf dem eigenen @goalimapct-Index
- HNA =HNA Experten: Sportredaktion der Hessische/Niedersächsische Allgemeine
- KIF =KickForm.de Algorithmus: Simulation auf Basis der Kickform-Formel!
- LST =Liga-Statistik.de Algorithmus: Spielergebnis-Simulation
- RAN =RAN Experten: Die RAN Bundesliga-Prognose
- SEW =SEW Soccer Analytics Algorithmus: Universität St.Gallen: Sports Economics Research Group.
- SOR =Soccer-Rating.com Rangliste: Eigene Rangliste Ergebnis- und Wettbasiert?
- SP1 =Sport1.de Experten: Sport1 unterstützt durch Stefan Effenberg
- SPO =Spiegel-Online Experten: Spiegel-Online
- TIC =Sportwetten.de Wettquoten: Explizite Quoten von Tipico.
- TMW =Transfermarkt.de Rangliste: Transfer Marktwert
- TON =T-Online Experten: Internetportal T-Online
- YPB =Youpriboo.com Algorithmus: Basierend auf den Stärken und Schwächen der Teams und dem Spielgeschehen.
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 nackten Zahlen als Referenz sind in der folgenden Tabelle angegeben.
Prognosen
| Team | BIC | BPR | BTP | COM | DRA | ECI | ELO | FDB | FTE | FUP | GAB | GOI | HNA | KIF | LST | RAN | SEW | SOR | SP1 | SPO | TIC | TMW | TON | YPB |
| FCB | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| S04 | 5 | 4 | 5 | 6 | 4 | 3 | 3 | 2 | 5 | 5 | 4 | 7 | 3 | 8 | 3 | 4 | 6 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 |
| TSG | 6 | 3 | 6 | 7 | 7 | 5 | 4 | 3 | 6 | 6 | 7 | 6 | 6 | 6 | 4 | 7 | 7 | 6 | 3 | 6 | 6 | 6 | 6 | 7 |
| BVB | 2 | 9 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 4 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | 4 | 8 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| B04 | 3 | 2 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | 2 | 4 | 4 | 2 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| RBL | 4 | 10 | 3 | 5 | 5 | 6 | 6 | 7 | 4 | 3 | 5 | 8 | 5 | 3 | 10 | 6 | 3 | 3 | 6 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 |
| VFB | 8 | 5 | 8 | 8 | 8 | 10 | 8 | 6 | 9 | 8 | 6 | 5 | 10 | 15 | 5 | 10 | 8 | 11 | 9 | 13 | 8 | 8 | 7 | 6 |
| SGE | 10 | 8 | 11 | 11 | 12 | 9 | 10 | 10 | 8 | 11 | 16 | 14 | 16 | 5 | 7 | 9 | 13 | 7 | 17 | 10 | 10 | 10 | 15 | 12 |
| BMG | 7 | 6 | 7 | 4 | 6 | 7 | 7 | 9 | 7 | 7 | 8 | 9 | 7 | 9 | 6 | 5 | 5 | 9 | 7 | 8 | 7 | 7 | 9 | 8 |
| BSC | 11 | 14 | 10 | 12 | 13 | 11 | 12 | 12 | 11 | 10 | 12 | 17 | 12 | 14 | 14 | 11 | 9 | 13 | 10 | 9 | 11 | 11 | 10 | 10 |
| SVW | 12 | 11 | 9 | 9 | 11 | 8 | 9 | 8 | 10 | 9 | 9 | 12 | 8 | 16 | 11 | 8 | 10 | 10 | 8 | 7 | 12 | 12 | 8 | 9 |
| FCA | 13 | 16 | 13 | 13 | 10 | 13 | 11 | 11 | 13 | 13 | 10 | 10 | 11 | 7 | 15 | 13 | 12 | 16 | 11 | 15 | 13 | 14 | 12 | 13 |
| H96 | 15 | 18 | 14 | 14 | 17 | 16 | 15 | 16 | 12 | 14 | 15 | 13 | 15 | 17 | 18 | 14 | 15 | 15 | 14 | 16 | 16 | 15 | 14 | 16 |
| M05 | 16 | 7 | 15 | 15 | 14 | 14 | 14 | 13 | 14 | 15 | 11 | 16 | 13 | 11 | 9 | 16 | 14 | 17 | 16 | 17 | 14 | 13 | 17 | 14 |
| SCF | 14 | 12 | 16 | 16 | 15 | 15 | 16 | 14 | 15 | 16 | 14 | 15 | 14 | 10 | 12 | 17 | 16 | 12 | 13 | 12 | 15 | 16 | 13 | 15 |
| WOB | 9 | 15 | 12 | 10 | 9 | 12 | 13 | 15 | 16 | 12 | 13 | 3 | 9 | 12 | 16 | 12 | 11 | 8 | 12 | 11 | 9 | 9 | 11 | 11 |
| F95 | 18 | 17 | 17 | 17 | 18 | 18 | 18 | 17 | 17 | 17 | 17 | 11 | 17 | 18 | 17 | 15 | 17 | 14 | 15 | 14 | 18 | 17 | 18 | 18 |
| FCN | 17 | 13 | 18 | 18 | 16 | 17 | 17 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 13 | 13 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 17 | 18 | 16 | 17 |
Die folgende Grafik gibt die Rangliste nach der mittleren Prognose an. Alle einzelnen Prognosen sind eingezeichnet, zusätzlich als dünner schwarzer Balken die Streuung. Eingeteilt sind Daten in 4 Gruppen: Wettquoten ($*$), Expertenmeinung ($\diamond$), Ranglisten ($\bullet$) 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 SPO, GAB und GOI sind durch größere Symbole hervorgehoben.
Interessant ist wie groß die Schwankung für die einzelnen Teams sind, wie vermeintlich sicher sich als die Prognosen sind. In der folgenden Grafik sind die Teams nach Größe der Schwankung sortiert.
Vergleich der Prognosen
Schauen wir uns einen ersten Vergleich der mittleren Prognosen nach dem 17. Spieltag an. Dies ist in der folgenden Grafik gezeigt. Die roten Kreise geben die Platzierung am 17. Spieltag an. Die mittlere Prognose mit Schwankung ist durch ein $+$-Zeichen und grauem Fehlerbalken markiert.
Betrachten wir die mittleren Prognosen und vergleichen dazu die Differenz $d(m):=\mathsf{rg}_{p}(m)-\mathsf{rg}_{17}(m)$, wobei $\mathsf{rg}_{p}(m)$ die mittlere Prognose von Team $m$ und $\mathsf{rg}_{17}(m)$ der aktuellen Platzierung von Team $m$ nach dem 17.Spieltag ist. Diese Abweichung von der Prognose, kann man als Maß auffassen, wie gut die Teams bisher 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 momentanen Saison-Gewinner und unten die Verlierer, alles immer in Bezug zur mittleren Prognose!
Die $+$-Zeichen markieren die aktuellen Prognose-Abweichungen. Ebenso sind, wie in der Grafik zuvor, die Standardabweichungen angegeben (Fehler). Dieser Fehler ist wichtig um einzuschätzen, ob die aktuelle Platzierung signifikant von der mittleren Prognose abweicht. Die beiden besten Prognosen (siehe unten) sind mit den entsprechenden Symbolen und der Abweichung ebenfalls eingetragen. Zudem markieren die beiden grauen vertikalen Linien eine typische Schwankung, wie sie zu diesem Spieltag erwartet werden kann. Zieht man diese Linie mit in Betracht genauso wie die individuellen Schwankungen, so liegen die Plätze 6-15 weitgehend im Rahmen der statistischen Schwankungen. Die Plätze außerhalb können als Gewinner und Verlierer angesehen werden.
Die absoluten Gewinner der Hinrunde sind Wolfsburg, Frankfurt und Gladbach. Auf der Verliererseite stehen klar Schalke, Stuttgart und Leverkusen.
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: $$ mae_p := \frac{1}{18}\sum_{m=1}^{18} \Big| \mathsf{rg}_{p}(m)-\mathsf{rg}_{17}(m)\Big| = 3.306. $$ Dieser Wert kann verglichen werden mit dem gemittelten $mae$ der letzten 20 Bundesliga Jahren, der bei $mae = 2.2 \pm 0.5$ liegt. Man könnte sagen, die Bundesliga ist zurzeit sehr untypisch stark abweichend. Ein Hauptgrund für diese große Abweichung sind die außerordentlich schlechten Tabellenstände von Schalke und Leverkusen. Ein Effekt, der sich unter Umständen bis zum Saisonende wieder abschwächt, falls beide Mannschaften in etwa ihr prognostiziertes und zu erwartendes Niveau erreichen werden.
Beste Vorhersage
Im Folgenden ist die beste Vorhersage bzgl. des mittleren absoluten Fehlers $mae_p$, zusammen mit dem Korrelationskoeffizienten r in der ersten Spalte gelistet. Die beiden besten Vorhersagen nach dem 17. Spieltag kommen von Peter Ahrens von Spiegel-Online und der Rangliste Soccer-Rating.com. Beide Prognosen sind in der Abweichungsgrafik (siehe oben) zum Vergleich eingezeichnet. Auf den beiden Folgeplätzen ebenfalls gleichauf liegend SEW Soccer Analytics und überraschenderweise die Transfermarktwert-Rangliste.
Fazit
Die Prognosen haben es in dieser Saison bisher schwer. Es gibt im Vergleich zu den letzten Jahren viele große Ausreißer, die insgesamt zu starken Prognoseschwankungen führen. Dies kann und wird sich vermutlich im Laufe der Saison noch abschwächen.
Bemerkenswerterweise liegt die beste Prognose von Peter Ahrens (SPO) aus dem letzten Jahr, auch nach der Hinrunde wieder vorne!