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Modelos e análise de futebol

Análise de Previsões

Como o modelo reparte as suas previsões e com que confiança as emite.

Previsões
245,348
Modelo em produção
67%
Confiança Alta (70%+)
4,237 previsões avaliadas
45.9%
Precisão do Resultado Principal
43.9%
Apostar sempre na equipa da casa

+2 de vantagem sobre a referência · 154,606 previsões avaliadas

O que o modelo prevê, face ao que acontece

À esquerda: os resultados escolhidos pelo modelo. À direita: os resultados reais dos mesmos jogos avaliados. Esta comparação mostra frequências de seleção, não a calibração das probabilidades.

O modelo prevê

Vitórias Casa 49.1% 75,844
Empates 16.7% 25,872
Vitórias Fora 34.2% 52,890

O que aconteceu

Vitórias Casa 43.9% 67,875
Empates 23.6% 36,551
Vitórias Fora 32.5% 50,180

Distribuição da confiança

Quantas previsões o modelo emite em cada nível de confiança. Se acerta nesses níveis, é o histórico que o diz.

Confiança Alta > 80% 2.3% 5,533
Confiança Média 50–80% 92.6% 226,709
Confiança Baixa < 50% 5.2% 12,647

Perfil de risco

Risco baixo 3.9% 5,770
Risco médio 96.1% 143,344

Todos os números desta página descrevem o modelo que está hoje em produção. As previsões de modelos aposentados ficam de fora.

Esta página descreve o comportamento do modelo, não a sua taxa de acerto. Para isso, consulte o histórico verificado.

Ver o nosso histórico

Como funcionam os modelos

Conheça a metodologia dos nossos prognósticos.

Metodologia →

Desempenho histórico

Consulte os prognósticos anteriores e os respetivos resultados.

Ver o nosso histórico → Análise de Previsões →

Análise do desempenho do modelo

Como o modelo se comporta, e não o que prevê: precisão ao longo do tempo, calibração por nível de confiança e desempenho por competição e por mercado. A calibração é a medida que mais importa, porque um modelo que diz setenta por cento deve acertar cerca de setenta por cento das vezes.

Os números atualizam-se à medida que os resultados são processados, pelo que uma jornada aparece aqui poucas horas após o apito final. As competições com amostras pequenas são mais ruidosas do que o número principal sugere, e por isso a dimensão da amostra é mostrada junto a cada valor.