Bandystats sluttabell – “Det ska rimligtvis inte kunna hålla”

Det återstår hela nio omgångar för de allsvenska lagen, men redan nu menar vår krönikör Bandystats att det går att förutse hur tabellen kommer att sluta.

Att kunna förutspå sluttabellen i Bandyallsvenskan känns vid en första tanke som en galen uppgift med tanke på hur många överraskande resultat vi har bjudits på i år. Favoriter har vacklat och ”underdogs” har bjudit upp på hårt motstånd i flertalet matcher. Precis som vanligt i en allsvensk säsong med andra ord.

Men efter att ha funderat och framförallt kikat i historiken så går det faktiskt att göra en ganska tillförlitlig prognos på vilken slutpoäng respektive lag kommer att hamna på baserat på prestationen efter 13 omgångar. För efter 13 omgångar(14 för några lag) så har lagen avslöjat en hel del statistik, som det går att med hjälp av regressionsanalys, ta fram en formel för att beräkna en förväntad slutpoäng.

I denna prognos har jag använt mig av en multipel regressionsanalys där jag har tittat på hur många procent av totalt antal möjliga poäng lagen tjänat ihop efter 22 omgångar som beroende variabel (dvs den variabel som blir påverkad) och antal gjorda mål i relation till totalt antal mål samt hur många procent av totalt antal möjliga poäng lagen tjänat ihop efter 13 omgångar som oberoende variabler. Detta har jag sedan kört för säsongerna 2011 till 2018 för både Bandyallsvenskan och Elitserien för att få tillräckligt mycket data för att kunna avgöra om det är relevant. Nedan ser ni en summering av regressionsanalysen.

Jag tänker inte gå in på några djupare beskrivningar om hur man tolkar regressionsanalyser men det man behöver förstå är att ju närmare 1 du kommer på ”Adjusted R Square” (vid multipel regressionsanalys) ju mer förklarar vår modell variationen i utfallet (vid siffran 0 så förklarar modellen ingenting). Så de två oberoende variablerna kan således förklara ca 90% av variationen i den beroende variabeln (slutpoäng efter 22 omgångar). Den andra biten som är intressant är ”Standard error” eller standardavvikelsen. Den ger en uppfattning om poängintervallet som (både plus och minus) ca 68% av lagen förväntas hamna inom. I detta fall innebär det ca 3 poäng.

Men nog om formeln, så här ser den beräknade sluttabellen ut.

Lag

Slutpoäng – prognos

Ljusdals BK

35

IK Tellus

33

Katrineholm Bandy

31

Örebro SK Bandy

30

IF Boltic

29

Falu BS Bandy

28

Lidköpings AIK

25

IFK Rättvik

25

Kalix Bandy

19

TB Västerås

19

Nässjö IF

18

Gripen Trollhättan BK

16

UNIK Bandy

15

IFK Kungälv

15

Skutskärs IF/BK

9

Borlänge Bandy

4

Det finns dock bland annat ett område som formeln inte tar hänsyn till. Det är tillfälliga över- och underprestationer i enskilda mätetal som inte kan förväntas under en längre tid. Tre sådana fall återfinns i årets Bandyallsvenskan och det är försvarseffektivitet hos Katrineholm Bandy, Gripen Trollhättan BK samt Örebro SK Bandy. Där Katrineholm och Örebro har ovanligt höga försvarsprocent (skott på mål, straff, hörnor) på över 80% (det allsvenska genomsnittet är 72%), vilket i en rimlig värld inte ska kunna hållas. Så en varningsflagg för dessa två lags slutpoäng, som med största sannolikhet kommer vara lägre än prognosticerat. Det tredje laget, Gripen Trollhättan har ovanligt låg effektivitet i både anfall och försvar med sina 22% (det allsvenska genomsnittet är 27%) respektive 58% (det allsvenska genomsnittet är 72%)  men skapar oftast flest målchanser i matcherna. Det borde tillslut, om man får tro historiken, leda till att de klättrar i tabellen.

Till sist, om man jämför nuvarande tabell med den beräknade så hamnar alla lagen på samma placering vilket inte är troligt utan det kommer vara en del placeringsbyten. Detta på grund av intervallet på plus/minus 3 poäng, ovanstående resonemang om effektivitet, samt att formeln inte täcker alla historiska resultat.

Hur tror du att serien slutar?

Som vanligt går det bra att höra av dig till mig om du har frågor eller funderingar på Bandystats@gmail.com

Trevlig helg,

”Bandystats”