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残り試合の結果を選んで、各チームの確率がどう変わるかを見てみましょう。変更するたびに、残りのステージを10,000回シミュレーションします。
選んでいない試合は、確率に基づいてシミュレーションされます。
252試合中8試合に市場の確率があり、残りはモデルを使用しています。
| 現在 | チーム | 勝点 | 平均 | 1–4 | 5–6 | 7–7 | 16–16 | 17–18 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Bayern Munich | 14 | 1.1 | >99% | <1% | <1% | – | – |
| 2 | Borussia Dortmund | 14 | 3.3 | 82% | 11% | 3% | – | <1% |
| 4 | Bayer Leverkusen | 13 | 3.5 | 80% | 13% | 3% | <1% | <1% |
| 7 | RB Leipzig | 9 | 6.9 | 30% | 24% | 9% | 1% | 1% |
| 3 | SC Freiburg | 13 | 7.2 | 27% | 23% | 10% | 1% | 1% |
| 13 | VfB Stuttgart | 6 | 7.7 | 22% | 23% | 10% | 2% | 1% |
| 6 | SV Elversberg | 10 | 9.2 | 12% | 17% | 10% | 4% | 3% |
| 10 | FC Augsburg | 8 | 9.4 | 11% | 16% | 9% | 4% | 4% |
| 5 | Mainz | 10 | 9.6 | 9% | 16% | 8% | 4% | 4% |
| 8 | Werder Bremen | 9 | 10.0 | 8% | 14% | 8% | 5% | 5% |
| 9 | Hamburg SV | 9 | 11.3 | 5% | 10% | 6% | 8% | 10% |
| 11 | Eintracht Frankfurt | 8 | 11.5 | 4% | 9% | 6% | 8% | 10% |
| 15 | Schalke 04 | 5 | 12.6 | 2% | 5% | 4% | 10% | 17% |
| 12 | FC Cologne | 7 | 12.6 | 2% | 5% | 4% | 10% | 17% |
| 14 | TSG Hoffenheim | 6 | 12.7 | 2% | 5% | 4% | 11% | 17% |
| 16 | SC Paderborn 07 | 5 | 12.9 | 2% | 5% | 3% | 11% | 20% |
| 17 | 1. FC Union Berlin | 5 | 13.1 | 2% | 5% | 3% | 12% | 21% |
| 18 | Borussia Mönchengladbach | 0 | 16.5 | <1% | <1% | <1% | 10% | 68% |
10,000回のシミュレーション · 確率であり、確実な結果ではありません。
残り試合にはそれぞれ1・X・2の確率があります。市場の確率が出ていれば(キックオフの約48時間前)ブックメーカーのマージンを除いた市場の確率を、出ていなければモデルの確率を使います。
クラブの場合、モデルは独自のクラブEloレーティングを使います。各クラブの初期値を、対象とするクラブ大会の結果ごとに更新し、ホームアドバンテージを加えます。
その確率を使って、残りのステージを現実的なスコアで何千回もプレーし、公式順位と同じ順位決定方法ですべての順位表を並べます。パーセンテージは、それぞれの結果が起きたシミュレーションの割合です。
確率であり、確実な結果ではありません。