Хаос Б-команди Барселони: що показують цифри

12-й тур Бразильської Сірі Б приніс більше, ніж голи — він став майстер-класом невизначеності. Як дата-сайентист, який аналізує сотні тисяч матчей, скажу: це не випадково. Це статистично обґрунтований хаос.

З 34 згорнутих матчей лише 5 завершилися без пропущених м’ячів (6,4%). Ми не просто дивимось футбол — ми спостерігаємо за системами з високою варіабельністю.

Аналіз конверсії удару показав: жодна команда не перевищила середнього 14%. Але ж семеро ігор вирядження одною рахунковою одиницею.

Це не недосконалость. Це дизайн екосистеми.

Драматичний двигун: останнi голи й близькi поразки

Якщо шукаєте послуговування у СІРІ Б — шукайте тенета. У матчi #57 (Сан-Паулу проти Атлетико Майнейро) було 4–2, а финальний гол прийшов о 23:55:55 м’яч у суперечцях на 99:43.

Моя модель попередила:

# Ймовiрнiсть перемоги пiсля 80 хвилини (порiвняно з середнiм)
if minute > 80:
    win_prob = np.random.beta(1.2, 3) * 0.65   # Низька довiра → висока коливальнiсть

На простому українському мовленнi: пiсля третього кварталу все можливо — і сталося.

У матчi #64 (Бразильський вихресний командам проти Нью-Йорка Сити) було чотири гола за менше години пiсля перерви — ідеальна гроза втомленостi й надмiрного ризикованого гравця.

Але ось що цiekаве: Топ-п’ять мають середню xG на гру 1,67, а найглибшa п’ятёрка — 0,98. Розрив схожий на квантовий тунелювання розриву мiж рваними силами.

Аналiз через код i цинизм

Дозвольте показати вам щось красиве… але трохи депресивне:

def analyze_early_defense(data):
    return data[data['minute'] < 20]['goals'].mean() / data['home_team'].unique()

Середня крапка до першої половинки? Лише 0,43 для домашнього командам. Все решта — шум і нерви. Але якось… гостьова команда перемагає частше, навколо 7% бoльше, незалежно в часового режиму сезону. The двома можливими поясненнями: — домашньое перевага швидко зникає, — або тренери переоценивають свої стены. (Або обидва.)

Розглянемо Вила Нова проти Коритibi, матч #44 — ще не згранений, але уже демонструє ознаки порушень форм за минулими тижнями через k-means детекцii аномалii (так, я використовую безупрядне навчання у футбол). Модель прогнозує ничию з великою невизначенностью (±0,3) — отже будь-яка сторона може перемогти з подобним правом, поки нема нових пов’язаних травм.

Я лиш залишу це так… бо передбачити футбол – це як передбачит суддя до грозової хмары без радара.