Apr 20, 2016
Apr 20, 2016

Warum konnten die Vorhersagemodelle den Triumph von Leicester nicht vorhersehen?

Warum konnten die Vorhersagemodelle den Triumph von Leicester nicht vorhersehen?
Sowohl Wett-Tippgeber als auch Finanzberater verlassen sich bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse größtenteils auf Daten aus der Vergangenheit. In diesem Artikel beschäftigt sich Dominic Cortis mit den Fallstricken und Vorteilen dieser Methode und erklärt, warum die Vorhersagemodelle Leicesters Chance auf den Titelgewinn nicht vorhersehen konnten.

Vorhersagen sind nicht leicht zu treffen, und aus meiner bisherigen Erfahrung können sie gelegentlich zu zwei extremen Eindrücken führen. Wenn alles wie geplant läuft, wird man schnell als Prophet gesehen. Wenn die getroffenen Aussagen jedoch meilenweit von der Realität entfernt sind, gilt man als Scharlatan.

Unabhängig von der tatsächlichen Vorhersage besteht eine große Wahrscheinlichkeit, dass die exakte Vorhersage nicht eintreffen wird. Ganz besonders gilt dies, wenn es eine Vielzahl möglicher Resultate gibt.

Vorhersage der Zukunft anhand der Vergangenheit

Eine hilfreiche Methode besteht darin, die Vergangenheit oder allgemeine Informationen als Grundlage zu nutzen. Wir wissen z. B., dass Heimmannschaften mehr Tore erzielen als Auswärtsmannschaften. Wenn also zwei gleichstarke Teams aufeinandertreffen, liegt die Vermutung nahe, dass die Heimmannschaft gewinnt. In welcher Halbzeit eines Fußballspiels fallen die meisten Tore? In der zweiten. Gewinnt England das Elfmeterschießen? Nein.

Bessere Einblicke liefert uns womöglich der Verteilungswert, z. B. die Standardabweichung, da er die mögliche Diskrepanz zur besten Schätzung aufzeigt.

Wenn wir jedoch einen Fixpunkt verwendet hätten, hätten wir den Aufstieg von Leicester (ja, ich muss die Stadt in jedem meiner Artikel erwähnen) zu Beginn der Saison auf keinen Fall vorhersagen können. Oder doch? Ein Blick auf die letzten Spiele aus der Saison 2014/15 hätte uns gezeigt, dass Leicester Potenzial hat. Ich muss aber zugeben, dass selbst eine Top-6-Platzierung weit hergeholt schien.

Die Grenzen von Modellen

Modelle sollten nie in einem Silo erstellt werden und müssen die Feinheiten jedes einzelnen Falls berücksichtigen. Ich liebe diese Analogie zur Verwendung von A-priori-Wahrscheinlichkeiten. Der Artikel zu Hans Solo und Bayes‘scher Wahrscheinlichkeit erläutert das Star Wars -Szenario, in dem der Millennium Falke durch ein Asteroidenfeld fliegt. Währenddessen teilt C3PO Han Solo mit, seine Chance, erfolgreich durch das Feld zu navigieren, liege bei 1:3720. Dabei berücksichtigt C3PO jedoch nicht, dass die herkömmlichen Statistiken für Han nicht gelten und er sein Szenario entsprechend anpassen müsste.

Genau dasselbe gilt für Leicester. Zunächst einmal treffen einige Modelle hier einfach nicht zu. So wird die Anzahl der erzielten Tore z. B. üblicherweise mit einem Poisson-Ansatz berechnet.

Allerdings wird dadurch einem Team mit einer höheren Trefferquote eine höhere Siegchance zugeschrieben. Leicester gewinnt seine Spiele jedoch häufig mit 1:0. Dieser Tatsache steht im Modell die Verteidigungsstärke gegenüber.

Zweitens: Auch bei Verwendung korrekter Statistiken hätte der Markt unlogisch ausgesehen. Jeder rechnete damit, dass Arsenal den Druck erhöhen und Leicester in sich zusammenfallen würde. Das war zwar ein durchaus plausibles Szenario, das wahrscheinlichste ging jedoch davon aus, dass beide den eingeschrittenen Kurs beibehalten würden.

Der Mittelweg

Daraus folgt: Ein Fixpunkt ist sinnvoll, bisherige Leistungen sind jedoch keine Messlatte für zukünftige Ergebnisse. Entsprechend musst du subjektiv, kreativ und voreingenommen sein und den Einzelfall betrachten. Gleichzeitig solltest du jedoch nicht zu launenhaft sein. Niemand sagt, dass es leicht ist.

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