CON @ IND
Connecticut Sun · Indiana Fever · Samstag, 29. August 2026 um 01:30
Was Forecast erwartet · Favorit
- IND geht mit 83,7 % Siegchance ins Spiel; CON mit 16,3 %.
- In Spielen gesagt: von 10 solchen Spielen gewinnt IND 8 und CON 2.
Vertrauen
- Das Modell sieht einen klaren Favoriten.
- Modell in der Forschungsphase: gezeigt wird, was es vor dem Sprungball sagte – kein Vorteil.
- Das Modell kennt weder die Ausfälle noch die Starting Five dieses Spiels.
Warum
- Das Modell schaut nur auf zwei Dinge: die Saisonstärke beider Teams und den Heimvorteil.
- Der Heimvorteil bringt IND 4,6 Prozentpunkte.
- IND kommt mit der stärkeren Saisonbilanz: das verschiebt 29,1 Punkte zu IND.
Was am meisten zählt
Wahrscheinlichkeitspunkte
Was es kippen kann
- Das Modell liest keinen Verletzungsbericht und kennt keine Spielerinnen: ein Ausfall würde das Spiel verändern, diese Zahl aber nicht. Es gibt keine Rechnung, die sagt, um wie viel.
- Was das Modell nicht berücksichtigt und diese Zahl nicht abbildet: Ruhe und Reisen, der Verletzungsbericht des Tages, die Starting Five und die aktuelle Form.
Unsicherheit
- Das Modell gibt eine Zahl, keine Bandbreite: seine Zuverlässigkeit wird am Vergleich von Prognosen und Ergebnissen gemessen.
- Es kennt weder Ausfälle, Ruhe, Reisen noch die Starting Five: jedes davon kann das Spiel bewegen, ohne dass sich die Zahl ändert.
- Zum Vergleich: der Marktkonsens vor dem Sprungball gab IND 91,4 %.
Was sich seit der letzten Aufnahme geändert hat
Lädt…
Nach dem Spiel
- Erwartet: IND mit 83,7 %.
- Tatsächlich: IND 111 – CON 91. IND hat gewonnen.
- Der Favorit hat geliefert.
- Fehler in diesem Spiel: 0,03 (0 = perfekt, 1 = schlechtestmöglich; 50 % ergäben 0,25).
- Der Marktkonsens lag richtig (91,4 % auf den Sieger).
- Was wir lernen: der Marktkonsens lag näher am Ergebnis als das Modell. Vermerkt, um zu prüfen, ob es Informationen vor dem Sprungball (Ausfälle, Ruhe) gab, die das Modell nicht hat.
Ist es kalibriert?
- Über 47 abgerechnete Spiele mit diesem Modell: in 74 % lag es auf der richtigen Seite, sein mittlerer Fehler (Brier) war 0,173. Wenn es X % sagte, lag die Realität im Schnitt 13 Punkte von diesem X % entfernt.
- In denselben Spielen hatte der Marktkonsens weniger Fehler (0,172 gegenüber 0,173): das Modell schlägt ihn nicht, und das sagen wir.
- 47 Spiele sind wenig: diese Zahlen schwanken noch stark.
Wie es gemessen wird und Grenzen
Modell
Das WNBA-Spielmodell von SportiveWorld, in der Forschungsphase: es liest die aufgelaufene Saisonstärke jedes Teams und den Heimvorteil. Gezeigt als das, was es vor dem Tip-off sagte, nicht als Vorteil.
Dies ist die vor dem Spiel gespeicherte Vorschau, keine aktuellen Daten.
Stichprobe · Gemessen an 47 abgerechneten Spielen.
Ausfälle · Verfügbarkeit vor dem Sprungball bekannt: ein Verletzungsbericht lag vor und wurde gelesen (er geht nicht in die Zahl ein).
- · Was du siehst, ist die vor dem Spiel versiegelte Vorschau, keine nachträgliche Neuberechnung.
- · 47 Spiele sind wenig: diese Zahlen schwanken noch stark.
Stand 28. Aug. · SportiveWorld-Modell
Gegen die Quelle geprüft · 13/13
- ✓ erwarteter Wettbewerb und Spiel
- ✓ Heim und Gast
- ✓ Wahrscheinlichkeit intakt
- ✓ Favorit = höhere Wahrscheinlichkeit
- ✓ versiegelte und signierte Aufnahme
- ✓ registriertes Modell
- ✓ vor dem Tip-off versiegelt
- ✓ stimmiges offizielles Ergebnis
- ✓ Kern vom Server belegt
- ✓ belegte Komponenten
- ✓ Zahlen gehen auf
- ✓ Aktualität ohne Widerspruch
- ✓ stimmige Bilanz
Das ist Datenlesen, keine Wette: wir arbeiten mit keinem Wettanbieter und zeigen keine Quoten. Und ein Spiel dreht sich an einer Verletzung, einem heißen Abend oder einer Fehlentscheidung.