Чому ваша команда втрачає частіше, ніж ви думаєте

Тихий переворот

Я побудував модель для Бразильської Серії А, проаналізувавши 79 матчів — не як драму, а як патерни в процесах Пуасона. Ймовірність перемог — це не віра, а розрахована ймовірність. У цьому чемпіонатi перевага домашньої площини зникла пiсля матчу #19: Вольта Редонда проти Рейлве́й Роркерс (1–0). Данi не обманювали. Вони шептавали: домашнє поле мало що значить, коли модель бачить тиск.

Числа не брешуть

Близько половини матчів заключилися у нiчийах (²⁸⁄₇₉ = 35%). Лише двi команди — Мина Гералас та Нова — виграли з >3 голами у зворотних фiксах. Коли Амава програла Новi у #19, їхня ймовірнiсть перемог впала з 65% до 42%. Це був не переворот — це регресiя до середнього. Фани називають це щасливо. Я називаю це ентропiєю.

Тихий промiж мiж голами

Подивися на #50: Атлетiba проти Каксальдо (2–5). Це не хаос — це структурна волатильнiсть. Команди з середньою владою над полем програвали частicше, нiж тii, що мали високий xG на удар. Рío де Жанерне не цканий про страсть; вона цканий про очiкуванi голи за хвилину.

Прогноз — це не гадання

Коли ваша улюблена команда досягає ймовíрностi перемоги 42%, чи все ще пидтримаєте? Моя модель каже «так» — якщо розумíти градiéнт спаду, а не гучний емоцíй. Чемпíонат не про героїв; вно про прихованi патерни реального часу оптимизацíї ймовíрностей.

Останнí шепти

Файновий свисток не завершує історíй — переписує їх. Подивися на #64: Xiregatas проти NewOrland (4–0). Жоден фан не бачив такого. Але данì побачив.