Rečnik fudbalskih prognoza

Sajtovi sa prognozama koriste statističke pojmove bez da ih objasne, što brojeve čini težim za procenu nego što je potrebno. Ovo su pojmovi koji se pojavljuju na stranama ScorePredicts, objašnjeni u značenju u kome se zaista koriste.

Autor Aleksandar PejčićOsnivač, programer i tvorac modela

Poslednja izmena: 17. septembar 2026.
Vreme čitanja: 4 min čitanja

Verovatnoća i pouzdanost

Ova četiri opisuju šta procenat na prognozi zapravo tvrdi.

Verovatnoća #: Koliko je ishod izvestan, izraženo u procentima. Verovatnoća je tvrdnja o velikom broju sličnih situacija, a ne predviđanje jednog meča: 70% znači da se takvi ishodi dese otprilike 70 puta u 100.
Ocena pouzdanosti #: Procenat prikazan uz prognozu za izabrani ishod. Kod najboljeg izbora to je konačna verovatnoća modela, prilagođena dosadašnjem učinku tog tržišta; kod analize vrednosti to je sopstvena verovatnoća modela pre mešanja sa tržištem. Ocena pouzdanosti od 64% znači navedenih 64% šanse - to nije ocena kvaliteta prognoze, a niska vrednost nije upozorenje.
Kalibracija #: Da li se navedene verovatnoće poklapaju sa stvarnošću. Model je kalibrisan ako se od svega što je označio sa 70% zaista dogodilo blizu 70%. Kalibracija je ono što verovatnoću čini korisnom, a ne ukrasnom, i svako može da je proveri.
Preterana samouverenost #: Model čije su navedene verovatnoće dosledno veće od onoga što postiže - njegovi pozivi od 70% završavaju na 60%. Preterana samouverenost je uobičajen način na koji nekalibrisan model greši i naduvava svaku cifru koju model prikazuje.

Merenje učinka

Ovih pet je način na koji se zapis prognoza procenjuje i razlog zašto jedna cifra tačnosti nije dovoljna.

Stopa pogodaka #: Deo prognoza koje su se pokazale tačnim. Jednostavno i ograničeno: poziv od 51% i poziv od 94% tretira kao isti događaj, odbacujući deo koji je nosio informaciju.
Brier skor #: Pravilo ocenjivanja za prognoze zasnovane na verovatnoći. Kvadrira rastojanje između navedene verovatnoće i ishoda, pa samouveren promašaj košta više od opreznog. Manje je bolje, a ako se na sve kaže 50%, skor je 0,25.
Veličina uzorka #: Na koliko ocenjenih prognoza je cifra izračunata, obično se piše kao n. Bez toga procenat nije statistika: četrdeset prognoza može čistom slučajnošću da da gotovo bilo koju stopu pogodaka.
Interval pouzdanosti #: Raspon u kome izmerena vrednost verodostojno može da se nađe pri datoj veličini uzorka. Interval od 95% znači da bi, ako bi prava vrednost bila izvan njega, rezultati kakvi su izmereni bili neobični. Uski intervali znače više podataka, a ne bolji model.
Osnova za poređenje #: Rezultat koji se može ostvariti bez modela, koji služi kao tačka poređenja. Za konačan ishod standardna osnova je uvek birati domaćina, što daje oko 44-47% - pa svaka cifra tačnosti mora da se čita u odnosu na to, a ne u odnosu na nulu.

Model i podaci

Ovih pet opisuje kako se prognoza dobija.

Obeležje #: Jedna ulazna vrednost koju model čita za meč - skorašnja stopa golova tima, broj dana od prethodnog meča, prosek kartona sudije. Modeli za konačan ishod na ScorePredicts čitaju 71 obeležje po meču; modeli za kornere i kartone koriste svoje skupove.
Očekivani golovi (xG) #: Broj golova koji bi se od tima očekivao na osnovu šansi koje je stvorio, prema kvalitetu svakog pokušaja, a ne prema tome da li je ušao. Opisuje učinak stabilnije od stvarnog rezultata, i zato ga modeli čitaju.
Ansambl #: Ceo skup specijalizovanih modela iza jedne prognoze. Na ScorePredicts to znači jedan model po tržištu - i po strani za golove, kornere i kartone - izabran prema grupi takmičenja kojoj meč pripada, a ne više modela koji glasaju o istom pitanju.
Izotonična regresija #: Metod kalibracije koji sirov izlaz modela pretvara u verovatnoće koje znače ono što tvrde. Prilagođava krivu koja samo raste, pa se redosled modela čuva, a navedeni procenti se povlače ka onome što su te prognoze zaista postigle.
Zasićenje #: Kada se izlazi modela grupišu u uskom pojasu umesto da se rasporede po celom rasponu - na primer, većina prognoza između 55% i 65%. Zasićen model još uvek može da bude koristan za rangiranje mečeva, ali njegova kalibracija ne može pošteno da se prikaže, jer je premalo prognoza izvan te grupe da bi se izmerile.

Tržišta i cene

Ova četiri opisuju poređenje modela sa cenom koju je tržište postavilo.

Verovatnoća koju implicira tržište #: Verovatnoća kojoj odgovara tržišna cena, pre uklanjanja marže prodavca. Cene su najinformisanija javna prognoza fudbalskog meča, što ih čini prirodnim merilom za model, a ne ciljem koji treba nadmašiti.
Marža #: Koliko verovatnoće koje implicira skup cena u zbiru prelaze 100%. To je ugrađeni dodatak onoga ko postavlja cenu, i mora da se ukloni pre nego što cena uopšte može da se uporedi sa verovatnoćom modela.
Konsenzusna fer verovatnoća #: Tržišna verovatnoća procenjena iz više nezavisnih izvora cena istovremeno - marže uklonjene, odstupanja filtrirana, uzeta medijana. Pouzdanija od bilo kog pojedinačnog izvora, jer jedan pogrešno određen izvor ne može da je pomeri.
Razlika u verovatnoći #: Koliko je verovatnoća modela iznad konsenzusne fer verovatnoće za isti ishod, u procentnim poenima. Razlika je tvrdnja o velikom broju sličnih situacija, a ne o jednom meču, a mala razlika je unutar šuma obe procene.