Zum Inhalt
Statistische Berechnung

EM-Prognose – Frankreich wird Fußball-Europameister

-
in
  • Forschung
  • Top-Meldungen
  • Medieninformationen
Ein Lederball liegt auf Rasen © Pixabay
Frankreich hat gute Chancen, Fußball-Europameister zu werden – zu diesem Ergebnis kommt ein internationales Forschungsteam mit Beteiligung der TU Dortmund.

Nach dem Weltmeistertitel könnte auch jener der Fußball-EM in Frankreich landen – zu diesem Ergebnis kommen Forscherinnen und Forscher der Universitäten Innsbruck und Gent, der Technischen Universitäten Dortmund und München und der Hochschule Molde. Gute Chancen auf den Titel dürfen sich aber auch England und Spanien ausrechnen. Die Berechnung war auch Thema eines Vortrag der Reihe „Zwischen Brötchen und Borussia“ der TU Dortmund am 12. Juni.

Am Freitag, 11. Juni, sind Europas Herren-Fußballmannschaften mit einem Jahr Verspätung in die Europameisterschaft gestartet. Der Favorit ist diesmal Frankreich mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 14,8 Prozent. Das zeigt ein internationales Forschungsteam bestehend aus Andreas Groll und Franziska Popp (beide TU Dortmund), Gunther Schauberger (TU München), Christophe Ley und Hans Van Eetvelde (beide Universität Gent), Achim Zeileis (Universität Innsbruck) und Lars Hvattum (Hochschule Molde, Norwegen) mit Hilfe von maschinellem Lernen. Ihre Prognose kombiniert dabei mehrere statistische Modelle für die Spielstärken der Teams mit Informationen über die Team-Struktur (etwa Marktwert, Anzahl Champions-League-Spieler, Vereinsspiele-Performance einzelner Spieler) sowie sozio-ökonomische Faktoren des Herkunftslandes (Bevölkerung und Bruttoinlandsprodukt).

Mit statistischen Modellen zur Prognose

Mit den vorhergesagten Werten aus dem Modell wurde die gesamte EM 100.000 Mal durchsimuliert: Spiel für Spiel, der Turnierauslosung und allen UEFA-Regeln folgend. Damit ergeben sich Wahrscheinlichkeiten für das Weiterkommen aller Teams in die einzelnen Turnierrunden und letztendlich für den EM-Sieg. Favorit ist Frankreich mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 14,8 Prozent, gefolgt von England (13,5) und Spanien (12,3). Das Turnier ist natürlich dennoch nicht gelaufen – das zeigen auch die relativ knappen Abstände bei den Gewinnwahrscheinlichkeiten an der Spitze, außerdem die ohnehin niedrige Wahrscheinlichkeit selbst der Top-Nationen. „Es liegt in der Natur von Prognosen, dass sie auch danebenliegen können – sonst wären Fußball-Turniere auch sehr langweilig. Wir liefern eben Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten, und eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 15 Prozent heißt zugleich, dass die Mannschaft zu 85 Prozent nicht Turniersieger werden kann“, sagt Achim Zeileis. Bisher waren die Prognosen aber durchaus erfolgreich: Das Innsbrucker Modell von Achim Zeileis, das auf bereinigten Quoten der Wettanbieter basiert, konnte unter anderem bereits 2008 das EURO-Finale sowie 2010 und 2012 Welt- und Europameister Spanien richtig vorhersehen. Dieses Jahr wird es als Teil des umfassenderen kombinierten Modells eingesetzt, das von den Teams um Andreas Groll (TU Dortmund), Gunther Schauberger (TU München) und Christophe Ley (Universität Gent) entwickelt wurde und das bei der Fußball-Weltmeisterschaft 2018 die Prognosegüte der Wettanbieter übertroffen hatte.

Wahrscheinlichkeit für deutschen EM-Titel bei rund 10 Prozent

Die deutsche Nationalmannschaft wurde dieses Jahr in eine besonders herausfordernde Gruppe gelost: „In Gruppe F sind drei sehr starke Teams, darunter der amtierende Weltmeister Frankreich und der Europameister Portugal, beide zugleich die Finalisten der EURO 2016, plus eben Deutschland“, erläutert Andreas Groll: „In dieser Gruppe ist die Wahrscheinlichkeit deshalb verglichen mit den Favoriten in den anderen Gruppen geringer, es bis ins Achtelfinale zu schaffen. Wer das aber schafft, hat dann ganz gute Chancen, weiterzukommen.“ Die Prognose sieht sowohl für Deutschland als auch Portugal eine Wahrscheinlichkeit von 85,3 Prozent, es ins Achtelfinale zu schaffen; für Frankreich liegt diese Wahrscheinlichkeit etwas höher bei 89,7 Prozent. Dass Deutschland Europameister wird, ist mit 10,1 Prozent Wahrscheinlichkeit deutlich unter den Werten der Favoriten und genau gleichauf mit Portugal.

Aufnahme eines Mannes, der an einen Wellenbrecher gelehnt auf einer Tribüne steht © Roland Baege​/​TU Dortmund
Prof. Andreas Groll leitet an der Fakultät Statistik der TU Dortmund das Fachgebiet Statistical Methods for Big Data.

Machine-Learning-Modelle führen Informationen zusammen

Die Berechnung der Forscherinnen und Forscher basiert auf vier Informationsquellen: Einem statistischen Modell für die Spielstärke jedes Teams auf Basis aller Länderspiele der vergangenen acht Jahre, einem weiteren statistischen Modell für die Spielstärke der Teams auf Basis der Wettquoten von 19 internationalen Buchmachern, zusätzlichen Informationen über die Teams – zum Beispiel der Marktwert – und über ihre Herkunftsländer – etwa die Bevölkerungszahl oder das Bruttoinlandsprodukt, außerdem detaillierten Ratings der einzelnen Spieler und deren individueller Performance . Ein Machine-Learning-Modell führte die vier Quellen zusammen und optimierte sie schrittweise. Die Forschenden haben das Modell zuvor mit historischen Daten trainiert, wie Andreas Groll erläutert: „Wir haben das Modell mit den jeweils zu dem Zeitpunkt aktuellen Daten für die vergangenen vier Europameisterschaften, also zwischen 2004 und 2016, gefüttert und mit den tatsächlichen Spielausgängen aller Spiele der jeweiligen Turniere vergleichen lassen – so wird die Gewichtung der einzelnen Informationsquellen für das aktuelle Turnier im Idealfall sehr genau ausfallen.“ Wie gut das Modell abgeschnitten hat, werden Fußballfans auf alle Fälle spätestens am Abend des 11. Juli erfahren. Wer am 12. Juni an der beliebten öffentlichen Reihe „Zwischen Brötchen und Borussia – moderne Physik für alle“ der TU Dortmund teilgenommen hat, konnte schon vorher tiefer in das Thema einsteigen: Prof. Andreas Groll erklärte in seinem Online-Vortrag die statistische Berechnung des Europameisters.

Informationen zur Vorlesungsreihe „Zwischen Brötchen und Borussia“

Gesamte Prognose mit interaktiver Grafik


Ansprechpartner für Rückfragen: