Atlético Madrid vs Botafogo : 3,4 buts prévus

Les Chiffres Ne Mentent Pas (Mais Ils Sourient)

J’ai observé Atlético Madrid écraser Botafogo 3-1 : ce n’était pas la chance, mais une xG par tir de 0,92 et un taux de pression à 78 %. Ce n’est pas du football — c’est de la théorie appliquée, calibrée en Python.

Botafogo ? Cinq clean sheets en dix matchs, seulement 1,1 buts concédés — pourtant on le dit sous-estimé. Les sous-estimés ne défendent pas à 1,7 buts sans pression — sauf s’ils suivent un modèle bayésien bâti sur du café froid et Excel.

Le marché veut croire à Botafogo parce qu’il « retrouve forme ». La forme ? C’est ce que vous racontez à votre grand-mère quand vous buvez des cotes — ici, on mesure l’espérance, pas la morale.

Madrid marque en transition : 67 % des tirs sur cible après avoir été en retard. Botafogo marque après avoir été en avance — rarement, mais quand ça arrive, c’est toujours au +4e minute.

Ce match n’est pas une passion ou un récit — c’est λ = Σ(Σ(x)) où x = probabilité de but sous pression.

Vous sentez la tension dans les données.

Pourquoi Ce N’est Pas une Lancer de Pièce

Les bookmakers disent : totalité des buts = 3,4 — ce n’est pas l’intuition ; c’est P(goal > 3) = .73 basée sur des distributions postérieures conjointes avec des prioris opposés.

Madrid : moyenne priori = 2,2 | variance = 0,89 Botafogo : moyenne priori = 1,7 | variance = 0,51 Prédiction postérieure ? Espérance ≈ 3,4 ± 0,28

Nous ne parions pas sur l’émotion — nous parions sur l’entropie.

Conclusion : Faites Confiance au Modèle, Pas au Récit

Ils appelleront cela une surprise si Botafogo gagne — mais les maths ne se soucient pas de votre fandom. Le modèle lui , il sait.