Toda previsão, avaliada e publicada
Registramos como cada previsão se resolveu e publicamos o resultado, quer ele nos favoreça ou não. O tamanho da amostra aparece em todo número. Nada aqui é selecionado depois do fato.
Dados de 5 de novembro de 2026Ver os dados brutos (JSON)
Qual é a precisão das previsões de futebol do ScorePredicts?
Melhores Previsões
A seleção de maior convicção por jogo, em todos os mercados.
Análise de Valor
Seleções em que a probabilidade do modelo mais diverge do preço de mercado de consenso.
Taxa de acerto por período
| Tipo de previsão | 7 dias | 30 dias | Todo o período |
|---|---|---|---|
| Melhores Previsões | 77,1%n = 1.448 | 74,3%n = 5.935 | 72,1%n = 11.921 |
| Análise de Valor | 65,1%n = 284 | 66,9%n = 991 | 60,2%n = 6.578 |
Relatórios mensais
Os números de cada mês em uma página própria, finais a partir do dia 2 do mês seguinte.
- novembro de 2026Em andamentoMelhores Previsões78,5%Análise de Valor65,0%n = 850
- outubro de 2026Melhores Previsões73,5%Análise de Valor65,9%n = 6.677
- setembro de 2026Melhores Previsões72,5%Análise de Valor58,0%n = 3.352
- agosto de 2026Melhores Previsões70,0%Análise de Valor57,1%n = 3.469
- julho de 2026Melhores Previsões67,8%Análise de Valor62,4%n = 2.498
- junho de 2026Melhores Previsões66,1%Análise de Valor61,3%n = 1.651
Comparado com um chute
Um número de precisão não significa nada sozinho. A única pergunta útil é quanto uma regra ingênua teria acertado exatamente nos mesmos jogos.
Medido em todos os jogos avaliados, e não em um subconjunto selecionado. O fator casa explica por que a regra ingênua vai tão bem; a distância acima dela é o que o modelo acrescenta. n = 8.997.
Taxa de acerto ao longo do tempo
Cada linha é uma média móvel de sete dias das seleções encerradas, com um ponto marcando os dias por trás dela. Dias sem nada encerrado interrompem a linha, em vez de serem ligados por ela.
| Data | Melhores Previsões | Análise de Valor |
|---|---|---|
| 06.10.2026 | 70,3% | 53,3% |
| 07.10.2026 | 70,5% | 53,3% |
| 08.10.2026 | 71,0% | 54,2% |
| 09.10.2026 | 72,5% | 59,2% |
| 10.10.2026 | 73,3% | 54,8% |
| 11.10.2026 | 74,1% | 54,9% |
| 12.10.2026 | 73,5% | 57,7% |
| 13.10.2026 | 73,6% | 57,0% |
| 14.10.2026 | 73,7% | 56,8% |
| 15.10.2026 | 73,8% | 57,8% |
| 16.10.2026 | 73,5% | 60,8% |
| 17.10.2026 | 72,5% | 67,7% |
| 18.10.2026 | 73,1% | 68,9% |
| 19.10.2026 | 73,3% | 68,4% |
| 20.10.2026 | 74,1% | 68,7% |
| 21.10.2026 | 73,7% | 69,8% |
| 22.10.2026 | 73,7% | 68,0% |
| 23.10.2026 | 73,8% | 67,7% |
| 24.10.2026 | 74,4% | 67,6% |
| 25.10.2026 | 73,2% | 67,7% |
| 26.10.2026 | 73,4% | 68,9% |
| 27.10.2026 | 73,0% | 68,9% |
| 28.10.2026 | 73,2% | 69,1% |
| 29.10.2026 | 73,6% | 70,5% |
| 30.10.2026 | 73,6% | 69,6% |
| 31.10.2026 | 74,6% | 68,2% |
| 01.11.2026 | 76,2% | 67,2% |
| 02.11.2026 | 76,7% | 67,0% |
| 03.11.2026 | 77,0% | 66,4% |
| 04.11.2026 | 77,1% | 65,1% |
As probabilidades são honestas?
Este é o teste que importa. Agrupamos cada previsão de resultado da partida pela probabilidade que publicamos e depois mostramos o que de fato aconteceu. Um modelo calibrado fica sobre a diagonal.
O que este gráfico cobreResultado da partida em todos os jogos avaliados, e não só nas previsões selecionadas: um subconjunto selecionado não poderia testar a calibração com honestidade. Faixas com poucos jogos para serem exibidas são unidas aos pontos das pontas, e o tamanho do ponto cresce com a amostra. As barras verticais são intervalos de 95%: uma faixa fina é uma leitura incerta, não um erro preciso.
Pontuação de Brier: 0,1953Erro quadrático médio entre a probabilidade publicada e o resultado. Quanto menor, melhor; 0,25 é o que se obtém ao prever 50% para tudo.
Calibração por faixa de probabilidade
| Faixa de probabilidade | Probabilidade que publicamos | Com que frequência aconteceu de fato | Intervalo de 95% | Jogos |
|---|---|---|---|---|
| 0,05-0,20 | 14,8% | 12,7% | 11,6% – 13,8% | 3629 |
| 0,20-0,25 | 22,9% | 21,1% | 20,0% – 22,3% | 4737 |
| 0,25-0,30 | 27,3% | 26,8% | 25,7% – 28,0% | 6082 |
| 0,30-0,35 | 32,3% | 31,7% | 30,0% – 33,4% | 2878 |
| 0,35-0,40 | 37,5% | 37,1% | 35,1% – 39,0% | 2361 |
| 0,40-0,45 | 42,5% | 45,9% | 43,7% – 48,1% | 1960 |
| 0,45-0,50 | 47,5% | 49,2% | 46,7% – 51,7% | 1523 |
| 0,50-0,55 | 52,4% | 55,1% | 52,2% – 58,0% | 1133 |
| 0,55-0,60 | 57,4% | 60,9% | 57,7% – 64,0% | 895 |
| 0,60-0,65 | 62,3% | 64,8% | 61,0% – 68,3% | 644 |
| 0,65-0,70 | 67,4% | 71,9% | 67,7% – 75,7% | 487 |
| 0,70-0,75 | 72,4% | 77,5% | 72,4% – 81,8% | 306 |
| 0,75-0,80 | 77,3% | 81,4% | 75,0% – 86,4% | 177 |
| 0,80-0,95 | 85,1% | 84,4% | 78,3% – 89,0% | 179 |
O intervalo é a faixa de 95% que o número observado poderia ter naquele tamanho de amostra. Mais estreito significa mais jogos na faixa.
Por que as previsões ficam abaixo da probabilidade declarada
Os dois produtos ficam abaixo das próprias probabilidades declaradas. As Melhores Previsões têm probabilidade média publicada de % e acertam %. A Análise de Valor tem média de % e acerta %. Nenhuma das diferenças está escondida aqui, porque a explicação importa mais que o número.
É um efeito de seleção, e não um modelo quebrado. Os dois produtos ordenam as estimativas do próprio modelo e mostram o topo da lista, e condicionar às saídas mais altas seleciona de forma preferencial os casos em que o modelo calhou de ler alto demais. Qualquer sistema que ordena a própria saída e publica o melhor dela mostra esse padrão: é o mesmo motivo pelo qual as melhores operações de um fundo em testes históricos rendem menos quando passam a valer de verdade.
A curva de calibração acima é a verificação, porque cobre todos os jogos avaliados, e não um subconjunto selecionado. Na faixa em que fica a maioria dos jogos, nossas probabilidades publicadas acompanham de perto as frequências observadas e, se algo, ficam um pouco abaixo e não acima. Isso é o oposto de um modelo excessivamente confiante e é o que mostra que a diferença acima é seleção, e não má calibração.
A leitura prática: trate uma probabilidade declarada como probabilidade, e não como promessa, e espere que uma lista ordenada fique alguns pontos abaixo do número de destaque.
De quais mercados vieram as previsões
Uma taxa de acerto em uma cesta mista não é a mesma afirmação que uma taxa de acerto só no resultado da partida. Estes são os seis mercados mais usados em cada cesta, com o restante agrupado, para você julgar os dois números de destaque.
Melhores Previsões
- Vitória do mandante ou empate45,0% das previsõesn = 2.672
- Empate ou vitória do visitante21,2% das previsõesn = 1.257
- Vitória do mandante15,9% das previsõesn = 941
- Mais de 1,5 gols7,6% das previsõesn = 453
- Vitória do visitante6,1% das previsõesn = 364
- Mais de 2,5 gols3,9% das previsõesn = 231
- Outros mercados (2)0,3% das previsõesn = 17
Análise de Valor
- Vitória do mandante58,3% das previsõesn = 578
- Cartões mandante menos de 2,58,9% das previsõesn = 88
- Cartões visitante menos de 2,55,5% das previsõesn = 55
- Escanteios mais de 8,54,5% das previsõesn = 45
- Escanteios menos de 10,53,8% das previsõesn = 38
- Cartões menos de 4,53,3% das previsõesn = 33
- Outros mercados (18)15,4% das previsõesn = 154
Como esses números são produzidos
Avaliadas automaticamente, uma vez
Toda previsão é encerrada contra o resultado final depois que o jogo termina. Os números nunca são revisados depois para parecerem melhores, e nada é removido do histórico.
Jogos suspensos são excluídos
Jogos cancelados, suspensos, decididos por W.O. ou com vitória atribuída por decisão administrativa nunca recebem acerto ou erro. jogos se enquadram nessa categoria no período exibido, e eles ficam fora de todos os números, em vez de contarem como qualquer um dos resultados.
Todo número traz o tamanho da amostra
Uma porcentagem tirada de poucos resultados não é confiável, então nunca é exibida sozinha: toda taxa de acerto desta página é impressa ao lado do número de previsões avaliadas por trás dela. Nada é omitido por ser pequeno. Faixas de calibração com menos de jogos são unidas aos pontos das pontas ou deixadas fora do gráfico, porque uma dúzia de jogos exibida como um ponto entortaria a curva.
Desempenho passado não é desempenho futuro
Tudo aqui descreve o que já aconteceu. Não é uma projeção, não é uma meta e não é uma taxa que você deva esperar viver pessoalmente. O futebol continua genuinamente incerto, e nenhum modelo muda isso.
Estas são as regras que esta página segue. Para entender o que os números realmente significam, por que alegações de 85% de precisão não são críveis e como verificar qualquer site de previsões, inclusive este, leia As previsões de futebol com IA são precisas?.
Medidas usadas nesta página
As três estatísticas por trás dos números acima, e de onde vêm. Nenhuma é nossa; todas são padrão.
- Pontuação de Brier
- A regra de pontuação usada para avaliar previsões de probabilidade. Ela eleva ao quadrado a distância entre a probabilidade declarada e o que aconteceu, então uma resposta errada e confiante é penalizada mais que uma cautelosa. Quanto menor, melhor; 0,25 é o que se obtém ao dizer 50% para tudo. Brier, G. W. (1950). Verification of forecasts expressed in terms of probability. Monthly Weather Review, 78(1), 1-3.
- Intervalo de pontuação de Wilson
- O intervalo de 95% exibido ao lado de cada número observado na tabela de calibração. É usado no lugar do intervalo normal dos livros porque continua sensato com amostras pequenas e com taxas perto de 0% ou 100%, que é exatamente onde ficam as faixas de calibração. Wilson, E. B. (1927). Probable inference, the law of succession, and statistical inference. Journal of the American Statistical Association, 22(158), 209-212.
- Calibração por regressão isotônica
- O método que converte a saída bruta do modelo em probabilidades que significam o que dizem. Ele ajusta uma curva monótona aos resultados avaliados, de modo que a ordem é preservada enquanto os 70% declarados são puxados para o que as previsões de 70% realmente fizeram. Zadrozny, B., & Elkan, C. (2002). Transforming classifier scores into accurate multiclass probability estimates. KDD 2002, 694-699.
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