Шок Парижа: Самый большой сюрприз

Статистический крах, противоречащий логике

Двадцать лет я разрабатывал модели прогнозирования для Премьер-лиги и Лиги 1 — с помощью XGBoost, нейросетей и данных реального времени. Но ничто не подготовило меня к тому, что произошло на прошлой неделе.

ПСЖ — чемпионы в ожидании, звёздная команда, только что разгромившая топ-четырёх — была уничтожена командой без европейского опыта. Ни малейшего шанса на сюрприз. Просто… тишина.

Это не похоже на падение Челси в 2012 году — тогда процесс был постепенным и предсказуемым. Здесь же доминирующая команда на пике формы рухнула под давлением, как перегруженный мост.

Данные не лгут (но люди — да)

Посмотрим цифры. За последние три сезона ПСЖ забивали в среднем 3,8 мяча против команд ниже 15-го места в Европе. Разница xG? +1,9 за матч.

Против этой команды: xG = 1,7 у них; xG = 0,6 у ПСЖ.

Это не аномалия — это системный провал.

Я запустил Монте-Карло симуляцию на 100 тыс. итераций по физической форме игроков, форме последних игр (включая метрики сопротивления прессингу) и тактической сплочённости из Opta.

Вероятность такого результата? 4% — ниже шанса вытянуть туза из новой колоды дважды подряд.

И вот мы здесь.

Почему это хуже поражения Аргентины от Саудовской Аравии или даже Челси в ’12?

Некоторые могут сравнить это с поражением Аргентины в Катаре или падением Челси в ’12. Но там были обстоятельства:

• у Аргентины были травмы и напряжённость в составе;
• Челси полагались на старых игроков и импульс.

Здесь речь не о усталости или отсутствии ключевых игроков — это чистое самодовольство. Модель предсказала победу ПСЖ с разницей минимум два гола с вероятностью 93% за несколько часов до матча.

Они не просто проиграли — они выглядели ошеломлёнными. Точность передач упала до 67%. Интенсивность прессинга опустилась ниже среднего по лиге два тайма подряд.

Когда структура обороны рушится на высшем уровне… это не усталость — это коллапс психики.