الأبحاث
كيف تُبنى التوقعات — ولماذا يمكنك الوثوق بها
كل احتمال يخضع لاختبار رجعي بأسلوب walk-forward عبر بوابة 8×90 يوماً قبل نشره، ثم يُقيَّم مباشرةً مقابل النتائج الفعلية أثناء البطولة — المنهجية والاختبارات الرجعية والقيود كلها مفتوحة، بما في ذلك التجارب التي فشلت.
23 مقالات قصيرة، 22 وثائق منهجية، 23 ملاحظات بحثية واختبارات رجعية.
- 3 نماذج مستقلة، بالمتوسط
- بوابة walk-forward بـ 8×90 يوماً
- التجارب الفاشلة منشورة
- مبني من بيانات عامة فقط
هل يمكنك الوثوق بالأرقام؟
صُمِّم ليُفحَص
ما يحدد ما إذا كانت الاحتمالات المنشورة تستحق الاهتمام الجدّي: أداؤها مقابل النتائج الفعلية، والإخفاقات المنشورة جنباً إلى جنب مع النجاحات، والسجل المُصدَّر خلف كل رقم.
الحجة الكاملة · مجاني
Why trust these numbers
A probability publication is a credibility game. Anyone can publish numbers; the question is whether those numbers track outcomes once the matches finish. This page collects the d…
متتبّع المعايرة المباشر
هل تتبع الأرقام النتائج؟
Brier score والمعايرة حسب الفئة، مُقيَّمة مقابل نتائج فعلية ومُحدَّثة طوال البطولة. نتيجة مصنّفة بنسبة 70% يجب أن تحدث نحو 70% من الوقت — هنا تتحقق من ذلك.
نتائج سلبية
التجارب التي فشلت
كل متغيّر من النموذج لم يجتز البوابة، منشور بالكامل مع حكمه. النتائج غير المعتمدة مرئية بقدر النجاحات.
سجل تغييرات النموذج
كل إصدار، موثّق
التاريخ المُصدَّر للنموذج — كل إعادة تدريب وتغيير في البنية مختوم بـ Brier score عند الإصدار ومرتبط بملاحظاته الكاملة. الرقم في كل صفحة يُتتبَّع إلى صفّ مؤرَّخ هنا.
أساسيات المنهجية
ابدأ من هنا
الوثائق الثلاث التي يجب قراءتها أولاً لمعرفة كيف يعمل النموذج. مجانية بالكامل.
How we make predictions
How our 2026 World Cup prediction model works
Our 2026 FIFA World Cup forecasts come from a statistical prediction model that blends three approaches — an Elo rating system, a Dixon-Coles Poisson goals model, and a hierarchic…
How we make predictions
What we predict and how
For every prediction target — match outcomes, goal totals, scorelines, individual player events — there's a standard modelling approach and a set of input variables. This page cat…
Behind the scenes
Where our data comes from
The quality of any prediction depends on the data behind it. This page maps every data source we use — from free public archives to commercial feeds — and explains what each one p…
ما جرّبناه
ملاحظات بحثية
سجلات القرار من بناء النموذج: فرضية، اختبار رجعي، نتيجة، حكم بالنشر أو عدمه. التجارب الفاشلة محفوظة في السجل جنباً إلى جنب مع النجاحات.
Not shipped · 3 June 2026
A within-match chase layer "passes" the headline gate — and the placebo proves it shouldn't
The feasibility probe found that, after controlling for team strength, only
Shipped · 31 May 2026
Testing our approach on the Champions League final
The `/test/live/<slug>/` route renders the live-tracker pipeline
Not shipped · 29 May 2026
Is composite *coverage* the lever for the player-strength offset? (No)
player-composite's match coverage — whether honestly (point-in-time WC
أحدث المقالات
ما الذي تغيّر مؤخراً
ملاحظات قصيرة من أحدث تشغيلات النموذج والنتائج.
11 June 2026 · OnThePitch Staff
Five places the model disagrees with the consensus
Models don't know narratives. They read results, schedules, and xG rates. Here are five places ours diverges most from the consensus, from Ecuador over Germany to Raphinha as the #1 anytime scorer, Iran at 81%, Spain an…
11 June 2026 · OnThePitch Staff
Argentina and Spain: 0.6 points apart, nothing else in common
The model's two most likely World Cup winners sit at 17.5% and 16.9%, a gap well inside simulation noise. They get there via opposite paths. Argentina runs through the best defensive rating in the field and a penalty ad…
11 June 2026 · OnThePitch Staff
Why prediction markets keep underrating World Cup draws
Prediction markets, including Polymarket, consistently compress draw probabilities in World Cup openers. The model disagrees. Here's why the structure of prediction markets makes draws hard to price correctly, and what…