การคาลิเบรตและความโปร่งใสของโมเดล
11Stat เปิดเผยเมตริกการคาลิเบรตและคุณภาพโมเดลความน่าจะเป็นฟุตบอลแบบไร้การรั่วไหลของข้อมูล (walk-forward) อย่างเปิดเผย เพราะคุณค่าของเครื่องมือวิเคราะห์แมตช์ที่น่าเชื่อถือไม่ใช่คำสัญญาเรื่องผลกำไร แต่คือความน่าจะเป็นที่ผ่านการคาลิเบรตและความโปร่งใส
การเปิดเผยอย่างตรงไปตรงมา
ตัวเลขในหน้านี้เป็นเมตริกความแม่นยำแบบ paper/simulation ผลงานในอดีตไม่รับประกันผลลัพธ์ในอนาคต 11Stat ไม่กล่าวอ้างเรื่องแมตช์ "ชัวร์" หรือการันตีผลแมตช์ และไม่สัญญาผลกำไรหรือผลตอบแทนใด ๆ — ไม่มีโมเดลใดสามารถรับประกันผลของแมตช์ได้
11Stat ไม่ใช่บริการพนันหรือการเดิมพัน ไม่รับเดิมพัน ไม่ขายคูปอง และไม่ให้คำแนะนำการเดิมพัน ผลลัพธ์ทั้งหมดเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลฟุตบอล การสร้างโมเดล การจำลอง และเนื้อหาเพื่อการศึกษาเท่านั้น 18+
เมตริกสรุป (backtest แบบ walk-forward 99 วัน)
ช่วงเวลาทดสอบ: 2026-03-22 → 2026-06-28 · point-in-time (การพยากรณ์แต่ละครั้งใช้เฉพาะข้อมูลที่มีถึงวันนั้นเท่านั้น ไม่มีการรั่วไหลของข้อมูล) · ประเมินราคา 2,271 แมตช์
- 0.19–0.27 — ช่วง Brier score (คุณภาพโมเดลเชิงสถิติ; ยิ่งต่ำ = ความน่าจะเป็นยิ่งแม่นยำ)
- 12 เอนจิน — โมเดลความน่าจะเป็นหลัก 3 โมเดล + ฉันทามติผ่านคะแนนความเชื่อมั่น
- ไร้การรั่วไหล — การทดสอบแบบ walk-forward, point-in-time
สิ่งที่โมเดลทำได้ดีจริง ๆ: การคาลิเบรต
คุณค่าของโมเดลไม่ใช่แค่ "ทายถูก" แต่คือ ความน่าจะเป็นของโมเดลสอดคล้องกับความเป็นจริงมากแค่ไหน ผลลัพธ์ของ 11Stat ถูกคาลิเบรตเทียบกับความถี่ที่เกิดขึ้นจริง การวัดผลพบว่าโมเดลมั่นใจเกินจริงในบางตลาด และมีชั้นการคาลิเบรตคอยแก้ไข:
- โปรไฟล์ป้องกันผลเสมอ — n=841 · โมเดล 64% · จริง 50% · ค่าคลาดเคลื่อนการคาลิเบรต −13.9% · Brier 0.255
- ปริมาณประตู (เส้น 2.5) — n=825 · โมเดล 58% · จริง 44% · ค่าคลาดเคลื่อนการคาลิเบรต −13.8% · Brier 0.265
- ปริมาณประตู (เส้น 3.5) — n=810 · โมเดล 52% · จริง 39% · ค่าคลาดเคลื่อนการคาลิเบรต −12.9% · Brier 0.222
- โปรไฟล์ผลการแข่งขัน — n=1,317 · โมเดล 36% · จริง 24% · ค่าคลาดเคลื่อนการคาลิเบรต −12.2% · Brier 0.190
- โปรไฟล์ทั้งสองทีมทำประตู — n=737 · โมเดล 59% · จริง 46% · ค่าคลาดเคลื่อนการคาลิเบรต −12.1% · Brier 0.256
ชั้นการคาลิเบรตแก้ไขความมั่นใจเกินจริงนี้ด้วยการหดค่าที่เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต (Platt sigmoid slope จำกัดที่ ±0.15 เพื่อป้องกัน overfitting) ผลลัพธ์: ความน่าจะเป็นสมจริงขึ้น และคะแนนความเชื่อมั่นมีความหมายมากขึ้น
คะแนนความเชื่อมั่นของโมเดลมีไว้เพื่ออะไร?
คะแนนความเชื่อมั่น (0–10) รวมระดับที่โมเดลอิสระหลายตัว (Poisson, Dixon-Coles, Elo/ฟอร์ม) เห็นพ้องกันในผลลัพธ์เดียวกัน คุณภาพข้อมูล และการคาลิเบรต เข้าเป็น ตัวชี้วัดความน่าจะเป็น คะแนนที่สูงขึ้นหมายถึงโมเดลกำหนดความน่าจะเป็นที่แข็งแรงและสอดคล้องกันมากขึ้นให้กับสถานการณ์นั้น — ไม่ใช่การรับประกันแบบ "ชัวร์" ผู้ใช้ที่ฉลาดตัดสินใจด้วยตนเองโดยไม่พึ่งโชค แต่ดูจากคะแนนความเชื่อมั่นสูงสุดและความเห็นพ้องของโมเดลมากที่สุด — โดยรู้ว่าผลลัพธ์ไม่มีวันถูกรับประกัน
หลักฐานและความโปร่งใส
สัญญาณโมเดลทุกรายการที่เผยแพร่จะถูกประทับเวลา ณ ตอนเผยแพร่ด้วยลายนิ้วมือดิจิทัล SHA256 (สแนปช็อตที่แก้ไขไม่ได้) ผลการแข่งขันจะถูกเพิ่มภายหลังเป็นบันทึกแยกต่างหาก สัญญาณที่บันทึกก่อนเริ่มการแข่งขันจะมีป้าย "Verified Publish" ส่วนผลที่เก็บถาวรภายหลังคือ "Archive Record" — ทำให้ผลงานในอดีตถูกแสดงโดยไม่มีการปั้นตัวเลข และตรวจสอบได้อย่างอิสระ
11Stat เหมาะกับใคร?
- ผู้ใช้ที่เหมาะสม: ผู้ที่ใช้ความน่าจะเป็นที่ผ่านการคาลิเบรต xG และคะแนนความเชื่อมั่นแบบหลายเอนจิน สนับสนุนการตัดสินใจก่อนแมตช์ของตนเอง และให้คุณค่ากับความโปร่งใส
- ความคาดหวังที่ผิด: ผู้ที่มองหา "แมตช์การันตี" หรือ "ชนะแน่นอน" — ไม่มีเครื่องมือที่ซื่อสัตย์รายใดให้สิ่งนั้นได้ และ 11Stat ก็เช่นกัน
ดูรายละเอียดฉบับเต็มที่ เกี่ยวกับเราและระเบียบวิธี อ่าน คำถามที่พบบ่อย หรือทดลอง แผงวิเคราะห์สดบนหน้าแรก
คำถามที่พบบ่อย
11Stat รับประกันผลการแข่งขันหรือไม่?
ไม่ ตัวเลขทั้งหมดในหน้านี้เป็นเมตริกความแม่นยำแบบ paper/simulation ผลงานในอดีตไม่รับประกันผลลัพธ์ในอนาคต 11Stat ไม่กล่าวอ้างเรื่องแมตช์ "ชัวร์" หรือการันตี และไม่สัญญาผลกำไร — ไม่มีโมเดลใดสามารถรับประกันผลของแมตช์ได้
Brier score คืออะไร?
Brier score เป็นเมตริกคุณภาพเชิงสถิติที่วัดว่าการพยากรณ์ความน่าจะเป็นใกล้เคียงกับผลลัพธ์จริงมากแค่ไหน ค่ายิ่งต่ำหมายถึงความน่าจะเป็นยิ่งแม่นยำ ใน backtest แบบ walk-forward 99 วันของ 11Stat ช่วง Brier score อยู่ที่ 0.19–0.27
backtest แบบ walk-forward (point-in-time) คืออะไร?
วิธีทดสอบแบบไร้การรั่วไหลของข้อมูล โดยการพยากรณ์แต่ละครั้งใช้เฉพาะข้อมูลที่มีถึงวันนั้นเท่านั้น ช่วงเวลาที่รายงานครอบคลุม 99 วัน ตั้งแต่ 2026-03-22 → 2026-06-28 และประเมินราคา 2,271 แมตช์
ค่าคลาดเคลื่อนการคาลิเบรตคืออะไร และแก้ไขอย่างไร?
ค่าคลาดเคลื่อนการคาลิเบรตคือช่องว่างระหว่างความน่าจะเป็นของโมเดลกับความถี่ที่สังเกตได้จริง การวัดผลพบความมั่นใจเกินจริงในบางตลาด ชั้นการคาลิเบรตแก้ไขด้วยการหดค่าที่เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต (Platt sigmoid slope จำกัดที่ ±0.15)
คะแนนความเชื่อมั่นของโมเดล (0–10) หมายถึงการรับประกันหรือไม่?
ไม่ คะแนนความเชื่อมั่นเป็นตัวชี้วัดความน่าจะเป็นที่รวมความเห็นพ้องของโมเดล คุณภาพข้อมูล และการคาลิเบรต คะแนนที่สูงขึ้นหมายถึงการกำหนดความน่าจะเป็นที่แข็งแรงและสอดคล้องกันมากขึ้น — ไม่ใช่การรับประกันผลลัพธ์