Kullandığımız her metrik, model terimi ve tahmin marketi tek yerde tanımlı. Pi-Ratings, Poisson, xG, Drama Skoru, KG — ne anlama geliyorlar, nasıl hesaplıyoruz.
Doğruluk istatistiklerine sadece kickoff'tan önce log'lanmış tahminlerin sayılması taahhüdü. Geriye dönük dolgu yok, sonradan düzeltme yok, 'model ne demiş olurdu' yok — sadece önceden ne dediği sayılır. Survivorship bias'ın tam zıttı.
Goalence'in /methodology'deki doğruluk rakamı, her maçın kickoff'undan önce predictions_log.json'a kaydedilmiş tahminleri tam olarak yansıtır. Statsman denetimi gelecek kickoff'lu resolved kayıt olup olmadığını kontrol eder.
→ Daha fazlaBir takımın maçlarının ne kadar tahmin edilemez olduğunu ölçen Goalence'e özgü bileşik metrik. Geri dönüş oranı, geç gol oranı, avantaj yönetimi ve ikinci yarı baskınlığını tek bir eğlence ölçütüne birleştirir. Yüksek = 90 dakikada daha çok drama.
Galatasaray'ın drama skoru Süper Lig'in tepelerinde — %50 geri dönüş oranı artı sezonda altı derbi. Manchester City farklı bir profil: %62 ikinci yarı baskınlığı ama düşük drama.
→ Daha fazlaBir takımın kaybettiği pozisyondan kazanma veya berabere kalmaya döndüğü maçların yüzdesi. Sadece final skorlardan değil, olay zaman çizgilerinden dakika dakika hesaplanır.
Galatasaray 2025-26: 10 geride kaldığı maçta %50 geri dönüş oranı. Bayern Münih: %28 — güçlü ön gidiciler ama nadiren geride.
→ Daha fazlaBir takımın bir noktada öne geçtiği maçlarda gerçekten kazandığı yüzde. Daha önce 'çökme oranı' (tersi) deniyordu; pozitif çerçeveleme için yeniden adlandırıldı. Yüksek = avantajı yönetmede daha iyi.
Real Madrid: bu sezon önde geçtiği 27 maçta %88.9 avantaj yönetimi. Alt sıralardaki takımlar tipik olarak %55-65 yönetir.
→ Daha fazlaBir takımın toplam gollerinin 75. dakika veya sonrasında atılan yüzdesi. Geç maç etkisi ve dayanıklılık ölçüsü.
Real Madrid geç drama: %18 — yaklaşık her beş golden biri 75. dakikadan sonra. Düşük tempolu takımlar genelde %10-12 civarı.
→ Daha fazlaBir çift koşullu galibiyet oranı: bir takım ilk golü attığında ne sıklıkta kazandığı, ilk gol yediğinde ne sıklıkta hâlâ kazandığı. İkisi arasındaki açıklık psikolojik / ön gidici karakteri açığa çıkarır.
Real Madrid: ilk gol attığında %87.5 galibiyet, ilk gol yediğinde %33.3 — geniş açıklık ön gidici DNA'sını gösterir.
→ Daha fazlaSıkı plus/minus tarzı bir ölçüm: oyuncu gerçekten sahada iken (oyuncu değişiklik dakikaları arasında), takımı öne karşı geride ne kadar dakika geçirdi. Goller, oyuncu fiziksel olarak sahadayken kredilenir — sadece kadroya seçildiği için değil.
Goalence bunu /fixtures/events üzerinden dakika dakika hesaplar. Vinicius Jr 2025-26 UCL: sahadayken %66.4 galip-dakika oranı.
→ Daha fazla%70 veya daha yüksek güven seviyesine sahip Goalence tahmini. Model bir maçı 'elite' olarak işaretlemek için Poisson + Pi-Ratings stack'inin baskın bir sonuçta hemfikir olmasını gerektirir.
Real Madrid'in ev sahibi olarak bir küme düşme bölgesi takımıyla %72 ev galibiyeti güveniyle oynaması: elite işaretlenir. Yazı-tura derbisi: asla elite değil.
→ Daha fazlaBir oyuncunun bu sezon sahada geçirdiği tüm dakikaların, takımının önde olduğu yüzdesi. Maç bazlı galibiyet oranından daha dürüst bir etki metriği çünkü 'biz gol atarken yedektelydim' yan etkilerini ortadan kaldırır.
Vinicius Jr 2025-26 UCL: %66.4 galip-dakika oranı. Bellingham: %62.8. İkisi de Real Madrid kadrosunun bu metrikte tepesinde.
→ Daha fazlaBir takımın ikinci yarıdaki (46-90. dakika) galibiyet oranı ile ilk yarıdaki (1-45) oran arasındaki fark. Yüksek pozitif açıklık, kondisyon-odaklı geç pres yapan bir takımın imzasıdır.
Manchester City: 1Y galibiyet oranı %31, 2Y %62 — +31'lik ikinci yarı açıklığı. Bu pattern nadir ve elit kondisyona işaret eder.
→ Daha fazlaBir takımın derbi maçlarından (elle düzenlenmiş rakip eşleşmeleri) özel olarak hesaplanan Goalence drama metrikleri alt-agregatı. Bir takımın büyük maçlarda lig maçlarından farklı oynayıp oynamadığını ortaya çıkarır.
Galatasaray 2025-26: 6 derbi oynandı, %50 geri dönüş oranı, %67 avantaj yönetimi. Derbi-dışı drama profiliyle karşılaştır.
→ Daha fazlaGoalence tahminleri, seçilen sonucun olasılığına göre üç katmana ayırır: Elite (≥ %70), Güvenli (%55-70) ve Normal (< %55). Doğruluk her katman için ayrı raporlanır, kullanıcılar modelin en güçlü sinyalinde nasıl performans gösterdiğini görebilir.
/app/stats'ta Elite katmanı çözülmüş maçlarda %65-70 doğruluk civarında, Güvenli %55-60 civarında, Normal taban çizgisine yakın.
→ Daha fazlaFutbol takımları için bir derecelendirme sistemi; takımın iç saha ve deplasman gücünü iki ayrı sayıyla ifade eder. Her maç sonrası sonuç ve önceki beklentiye göre iki rating de güncellenir. Constantinou & Fenton (2013) tarafından geliştirildi.
Goalence rating dosyası 32 ligdeki her takım için bir iç saha + bir deplasman rating barındırır. Real Madrid'in iç saha ratingi deplasmandan 0.4 puan yukarıda — La Liga için tipik ev avantajı.
→ Daha fazlaSabit bir aralıkta kaç bağımsız olay olabileceğini açıklayan olasılık dağılımı — futbol gollerini modellemek için ideal, çünkü her dakika bağımsız bir gol şansıdır. Her takımın beklenen gol değeri (lambda) verilirse, dağılım her olası skorun olasılığını döner.
Goalence modeli: lambda_ev = 1.8 ve lambda_dep = 1.2 ise, P(ev 2-1 galip) ≈ %9.4, P(0-0) ≈ %5.5, P(ev 3-0) ≈ %4.4. Sonuçlar 1X2 olasılıklarına toplanır.
→ Daha fazlaGoalence Poisson modelinde lambda, bir takımın tek bir maçta atması beklenen gol sayısıdır. Her maç için iki lambda hesaplanır — biri ev sahibi, biri deplasman — ve Poisson dağılımına yerleştirilir.
Bernabéu'da Real Madrid vs Barcelona: lambda_ev ≈ 2.1, lambda_dep ≈ 1.3. En olası skor (2-1) bu iki sayıdan doğrudan çıkar.
→ Daha fazlaHer takımın diğer her takıma sabit sayıda (genelde iki — ev ve deplasman) oynadığı lig formatı. Takım başı toplam maç = 2 × (takım sayısı - 1). Bundesliga: 18 takım, her birine 34 maç.
Goalence'in Statsman'i takım başı maç sayılarını doğrulamak için `2 × fixture_sayısı ÷ takım_sayısı` formülünü kullanır.
→ Daha fazlaBir takım veya oyuncunun yarattığı şut kalitesine (mesafe, açı, vücut bölgesi, durum) göre kaç gol atması gerektiğinin istatistiksel tahmini. Her şuta 0-1 arası bir olasılık verilir; 0.30 xG'lik bir şut, çoğu forvetin yaklaşık %30'unu attığı pozisyondur.
Manchester City 2025-26 ev sahibi ortalaması: ~2.4 xG. Liverpool: ~2.1 xG. Goalence Poisson skor tahmininde xG-ayarlı lambda değerleri kullanır.
→ Daha fazlaHer iki takım da maçta en az bir gol atarsa Evet, atmazsa Hayır olarak çözülen tahmin marketi. Goalence Poisson dağılımını skorlar üzerinde entegre ederek her maç için bir KG olasılığı verir.
Goalence tahmin örneği: KG Evet %65, Hayır %35. Yüksek hücum maçı (Liverpool vs Manchester City) tipik olarak %70 Evet üzerinde.
→ Daha fazlaMaçtaki toplam gol 3 veya daha fazlaysa Üst, 2 veya azsa Alt olarak çözülen tahmin marketi. Goalence'in iki lambdasından hesaplanır: P(ev_gol + dep_gol ≥ 3).
Real Madrid vs Atlético, lambdalar 1.8 ve 1.4: P(Üst 2.5) ≈ %55, P(Alt 2.5) ≈ %45.
→ Daha fazlaGeleneksel sonuç marketi: Ev galibiyeti (1), Beraberlik (X), Deplasman galibiyeti (2). Goalence her maç için %100'e tamamlanan üç olasılık verir.
Real Madrid vs Barcelona: 1 = %72, X = %10, 2 = %18. Model en yükseği başlık sonuç olarak seçer.
→ Daha fazla