Phân tích Bayesian vòng 12 La Liga

Cơ chế sau hỗn loạn

Tôi không xem bóng đá—I quan sát qua xác suất tiên nghiệm và phân phối hậu nghiệm. Với hơn 70 trận, tôi thấy các mô hình tấn công không chỉ là ‘tấn công’—mà là cây quyết định được huấn luyện dưới áp lực. Đây không phải bóng đá—it là toán học ứng dụng đang chuyển động.

Xu hướng ẩn

Wolterre Donda thua FerroviaRia 3-2—not vì thiếu khéo léo—mà vì xG (bàn kỳ vọng) giảm dưới 0.8 ở quý cuối khi hàng thủ sụp đổ dưới áp lực liên tục. Trong khi đó, MinaRo美洲 ghi 4 bàn vào Alvari với kết thúc sạch sẽ—a dị thường thống kê bị che giấu như ‘tinh tế’.

Hiện tượng đảo ngược phút cuối

Ở trận #57 (Socorro vs MinaRo), kết quả 4-2 không phải do may rủi ro—mà do độ chính xác cú sút phút cuối của đội khách tăng lên 89% sau phút thứ 85’. Đó không phải kịch tính—it là đầu ra từ hồi quy.

Vì sao đội nào cũng không thoát tính nhất quán?

Dữ liệu không nói dối: Các đội như EstiBar và VelaNoVa luôn vượt trội khi họ tối ưu hóa khoảng cách giữa các giai đoạn giữa mùa. Tỷ lệ bàn kỳ vọng khác biệt của họ không phải ‘đẹp’—mà là entropy được hiệu chỉnh.

Trò chơi thực sự nằm trong mã code

La Liga không phải về đam mê hay truyền thống—it về độ chính xác dưới sự bất định. Mỗi trận hòa là một hàm khả năng; mỗi bàn thắng là một phân phối xác suất hậu nghiệm. Tôi đã mã hóa điều này trong năm năm—not xem nó. Và nếu bạn vẫn đang chờ đợi kết quả cảm xúc—you đang nhìn sai màn hình. Hãy thử lần tới: mở mô hình trước khi tìm thêm.