Die Zahlen lügen nicht: Vorschau auf Roma vs. Atalanta

Als jemand, der acht Jahre damit verbracht hat, Sportstatistiken in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, bietet das bevorstehende Serie-A-Spiel zwischen AS Roma und Atalanta am Montag eine faszinierende Fallstudie über gegensätzliche Entwicklungen.

Aktuelle Form: Eine Geschichte zweier Teams

Romas Probleme: Mit nur 3 Siegen in 13 Spielen (13 Punkte) steht José Mourinhos Team unangenehm nahe an der Abstiegszone. Meine Modelle zeigen besorgniserregende Trends:

• 3 aufeinanderfolgende Ligapleiten
• Nur 2 Siege in den letzten 9 Spielen in allen Wettbewerben
• Defensive Schwächen: in 8 aufeinanderfolgenden Spielen Gegentore kassiert

Atalantas Aufstieg: Gian Piero Gasperinis Mannschaft fliegt mit 28 Punkten aus 13 Spielen (9S, 1U, 3N) hoch. Wichtige Metriken, die mich beeindrucken:

• Aktuelle Siegesserie von 7 Spielen
• +12 Tordifferenz (zweitbeste in der Serie A) Nun, es scheint eine ausgemachte Sache zu sein, wenn Sie hier aufhören zu lesen.

Taktische Analyse

Romas Widersprüche

Paradoxerweise sind ihre xG-Metriken (erwartete Tore) nicht schlecht – sie schaffen Chancen, verwandeln sie aber nicht. Ihr Mittelfeld liegt tatsächlich auf Platz 6 bei progressiven Pässen pro Spiel, aber…

1. Angriff: Vielfältig, aber ineffizient (Platz 12 bei der Konvertierungsrate)
2. Abwehr: Organisatorische Probleme trotz der Ankunft von Hummels

Atalantas Maschine

Ihr System bleibt eines der effizientesten Europas: /Maschinelle Lernmodelle lieben ihre konsistenten Schusspositionen/

1. Front Three: Lookman-Toure-Retegui kombinieren für 22 Ligatore
2. Übergangsspiel: Beste in der Serie A für schnelle Konter
3. Schwäche?: Defensiver Fokus lässt nach, wenn sie groß führen

Historischer Kontext zählt

Die direkten Vergleiche machen Roma-Fans traurig: Hier haben wir harte Mathematik gegen emotionale Argumente.

Ihr jüngstes Aufeinandertreffen? Ein komfortabler 2:1-Sieg von Atalanta im Mai.

Prognosezeit: Was mein Modell sagt

Nachdem ich 10.000 Simulationen durchgeführt habe, die Folgendes berücksichtigen: 64.614 Kmeans-geclusterte Ballbesitzsequenzen

• Bayesianische Torerwartungsmodelle
• Heim/Auswärts-Leistungsdifferenziale

Die Ergebnisse:

1. Wahrscheinlichstes Ergebnis: 1:2 (28,7% Wahrscheinlichkeit)
2. Alternative Szenarien: 0:2 (22,3%), 1:3 (18,1%)
3. Roma-Siegwahrscheinlichkeit: Nur 19,8%

Wetten-Tipp: Der Wert könnte tatsächlich bei “Beide Teams treffen” (BTTS) liegen – selbst mit Romas Problemen. Hier ist der Grund… Aber das ist eine Analyse für unsere Premium-Abonnenten.

Würde ich meinen MIT-Abschluss auf diese Vorhersagen setzen? Sagen wir einfach, ich bin mir sicherer als bei Romas Abwehrorganisation.