Wett-Tabelle der Bundesliga 2015/16 (25. Spieltag)

7/3/2016

Platz	real	Verein	Punkte	real
1	1	Bayern München	62.20	63
2	2	Dortmund	53.79	58
3	8	Bayer Leverkusen	44.46	36
4	7	Wolfsburg	40.57	37
5	4	Schalke	37.47	41
6	6	B. Mönchengladbach	35.83	39
7	11	VfB Stuttgart	35.05	31
8	12	1. FC Köln	32.51	30
9	14	Augsburg	30.35	26
10	5	Mainz	30.23	40
11	3	Hertha Berlin	30.19	42
12	16	Eintracht Frankfurt	29.33	24
14	13	Werder Bremen	29.25	27
13	17	Hoffenheim	27.73	21
15	9	Ingolstadt	27.52	32
16	10	Hamburger SV	27.15	31
17	18	Hannover	23.96	17
18	15	Darmstadt	22.82	26

Platz	real	Verein	Punkte	real
11	3	Hertha Berlin	30.19	42
10	5	Mainz	30.23	40
15	9	Ingolstadt	27.52	32
2	2	Dortmund	53.79	58
16	10	Hamburger SV	27.15	31
5	4	Schalke	37.47	41
18	15	Darmstadt	22.82	26
6	6	B. Mönchengladbach	35.83	39
1	1	Bayern München	62.20	63
14	13	Werder Bremen	29.25	27
8	12	1. FC Köln	32.51	30
4	7	Wolfsburg	40.57	37
7	11	VfB Stuttgart	35.05	31
9	14	Augsburg	30.35	26
12	16	Eintracht Frankfurt	29.33	24
13	17	Hoffenheim	27.73	21
17	18	Hannover	23.96	17
3	8	Bayer Leverkusen	44.46	36

Aktuelles Rechenbeispiel des 25. Spieltags

	1. FC Köln	Unentschieden	Schalke	Summe
Wettquoten	2.61	3.41	2.91	-
Wahrscheinlichkeit (1/Quote)	38.31%	29.33%	34.36%	102.00%
Normalisierung (1/Quote/Summe)	37.56%	28.75%	33.69%	100.00%
Punkte	3 * 37.56%	1 * 28.75%	3 * 33.69%	-
Ergebnis	1.13	0.29	1.01	-
1. FC Köln	1.13	0.29	-	1.41
Schalke	-	0.29	1.01	1.30

Die verwendeten Daten im .csv-Format

bundesliga_2015-16-06mar.csv
File Size:	8 kb
File Type:	csv

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11 Comments

Fragensteller

7/3/2016 21:08:49

Hallo,

wie sieht das den aus wenn die Teams Unentschieden spielen ?

Wäre es dann so richtig ?

Köln: 1 - 1.41 = -0.41
Schalke: 1 - 1.30 = -0.30

Christopher

7/3/2016 21:43:49

Guten Abend Fragensteller,

was sollen denn diese Zahlen darstellen? Quoten, Werte?

Wenn man schon hier eine Frage stellt, dann sollte man diese auch transparent erläutern, damit jeder was anfangen kann.

Ich kann mit den Beispiel nichts anfangen. Sieht nach Doppelte Chance aus, von der Quote her.

Crimson Corporation link

8/3/2016 01:23:19

Es geht um die Differenz der geholten Punkte im Falle eines Unentschiedens im Verhältnis zu den Punkterwartungswerten, die der Wett-Tabelle zugrunde liegen.

Crimson Corporation link

8/3/2016 01:20:33

@ Fragensteller 7/3/2016 20:08:49

Die errechnete Zahl bildet den Punkterwartungswert für beide Teams, im Beispiel also 1.41 für Köln und 1.30 für Schalke.

Im Falle eines Unentschiedens hätten dann beide Teams etwas schlechter abgschnitten als (im Schnitt) erwartet.

Deine Rechnung stimmt also - beide holen einen Punkt und liegen damit 0.41 bzw 0.30 unter dem Erwartungswert.

Fragensteller

8/3/2016 01:36:34

Danke dir.

Christopher

8/3/2016 09:41:03

Hallo Joachim,

du hast ja sicherlich schon mitbekommen, dass ich mich für Regressionen und Vorhersagen Methoden wie Poisson Regression, Linear Regression, Bayesian Regression, Markov Kette oder Monte Carlo Simulation sehr interessiere und wollte mich mal nach deinem Rat erkundigen.

So gehen wir mal von der Situation aus, wenn jemand jetzt sagen wir mal für eine Sportart wie Basketball die am meisten relevantesten Variablen identifiziert hat, um präzise Value Werte in diesen Regressions Diagrammen zu erkennen.

Spielt dann eigentlich solche Vorhersage Methoden, wie Poisson Regression oder Monte Carlo Simulation keine Rolle mehr, wenn man eh die wichtigsten Variablen für sein Wettmodell schon gefunden hat?

Ist für mich eine sehr interessante Frage, ich habe das Internet durchforstet und habe auf einer Seite, wo Physiker mehrere Variablen miteinander ausgetestet haben und ich war überrascht, dass man mit bestimmten Regression Methoden Value Werte ermitteln kann.

Mit freundlichen Gruß
Christopher

Crimson Corporation link

10/3/2016 02:26:07

@Christopher 8/3/2016 08:41:03

>Spielt dann eigentlich solche Vorhersage Methoden, wie Poisson Regression oder Monte Carlo Simulation keine Rolle mehr, wenn man eh die wichtigsten Variablen für sein Wettmodell schon gefunden hat?

Ich denke schon, auch weil die Suche nach Variablen nie so richtig enden wird. Es lassen sich ja auch ständig neue Variablen kreieren, siehe Sabermetrics - du kannst ja auch (willkürliches Beispiel) ermitteln, wie viele Pässe ein Team pro Tor braucht. Die richtigen Variablen in Bezug zueinander zu setzen kann immer verbesserte Ergebnisse liefern.

Christopher

10/3/2016 09:15:07

Ich hatte dir ja mal einen Link zu einer Excel Tabelle mit der Monte Carlo Simulation für die Major League Baseball gepostet, aber ich weiß jetzt nicht genau, wie man das richtig einstellt für andere Sportarten, aber ich würde so gerne diese Monte Carlo Simulation mal testen wollen.

In dem Beispiel steht was von Trials, Number of Successes to win Baseball World Series.

X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7=4

Die X Werte sind die einzelnen Variablen für Baseball.

Ich würde das für Fußball oder Basketball probieren. Irgendwie scheint jeder Monte Carlo Simulation anders zu konfigurieren.

In den letzten Tagen habe ich herausgefunden, dass diese Bayesian Regression in Zusammenhang mit der Monte Carlo Simulation stehen soll, um genauer zu sein nennt man das bei mehreren Variablen ''Bayesian multivariate linear regression''.

Kannst du eigentlich was mit dieser Monte Carlo Simulation in diesem Excel Spreadsheet was anfangen?

Vielleicht könntest du mir einen Tip geben, wie man diesen Excel Spreadsheet richtig einstellt, um damit mehrere Variablen in die Felder einzusetzen?

Danke

Crimson Corporation link

10/3/2016 22:44:05

@Christopher 10/3/2016 08:15:07

Ich schaue mal, ob ich am Montag dazu komme mir das anzuschauen - hast du den Link nochmal parat?

Christopher

11/3/2016 04:56:22

https://www.youtube.com/watch?v=tLZa8l6aZ68

Das ist eines der wenigen Beispiele für die Monte Carlo Simulation, welches gleich für mehrere Variablen ausgelegt ist. Man könnte das ganz bestimmt auch für andere Sportarten nutzen.

Man sollte diese Methode nicht links liegen lassen, weil es unglaublich viel Potenzial hat, um Value Quoten nicht nur zu liefern, sondern man kann sogar das Value nachmessen kann in Diagrammen, wo mehrere Variablen integriert sind.

Weißt du, ich bin absoluter Gegner von Value Quoten welche von gefühlten Werten beruhen, sondern ich mag das, wenn man im Nachhinein, Value Quoten auch nachvollziehen kann, und nicht wie solche Experten, die glauben, dass Dortmund in Hamburg zu 77% gewinnen wird.

Die Leute, die mit Bauchgefühl Value Quoten ermitteln, werden früher oder später mit der Varianz konfrontiert werden.

Messe das was sich messen lässt, und mache das messbar, was sich nicht messen lässt.

Hakan

25/12/2016 01:23:42

hallo
wie kann ich die lineare regression beim fussball anwenden??
mit den quoten.
über eine antwort würde ich mich freuen

Richtig Wetten.

Wett-Tabelle der Bundesliga 2015/16 (25. Spieltag)

Aktuelles Rechenbeispiel des 25. Spieltags

Die verwendeten Daten im .csv-Format

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