Monte-Carlo-Simulation · Prognosen zur WM 2026

KONTEXT UND ZIEL

Ein probabilistisches Modell entwickeln, um den möglichen Verlauf der entscheidenden Phase der WM 2026 zu schätzen und dabei die relative Stärke jedes Nationalteams sowie die tatsächliche Struktur des K.-o.-Baums zu berücksichtigen.

Ziel ist nicht, ein einzelnes Ergebnis vorherzusagen, sondern Unsicherheit durch vergleichbare Wahrscheinlichkeiten über Teams und Turnierphasen hinweg zu quantifizieren.

MODELL UND DIAGNOSE

• Die Eingaben kombinieren 32 Nationalteams und 31 K.-o.-Spiele mit Elo-Ratings von eloratings.net vom 2. Juli 2026 sowie Prüfungen auf Duplikate, fehlende Werte und nicht zugeordnete Teams.
• Die Wahrscheinlichkeit jedes Spiels wird aus der Differenz der Elo-Ratings mit der Standard-Logistikfunktion des Elo-Systems berechnet.
• Das Modell führt 1.000.000 Turniersimulationen mit reproduzierbarem Zufalls-Seed durch; beobachtete Ergebnisse werden fixiert und der verbleibende Turnierweg vom Viertelfinale bis zum Titel projiziert.
• Die Ergebnisse bündeln Wahrscheinlichkeiten für Halbfinale, Finale und Turniersieg sowie vergleichende Visualisierungen in einem konsistenten redaktionellen Stil.

ERGEBNIS UND LERNGEWINN

Das Ergebnis verbindet Datenaufbereitung, Elo-Wahrscheinlichkeiten, Monte-Carlo-Simulation und Visualisierung, um einen K.-o.-Baum in eine reproduzierbare probabilistische Betrachtung zu überführen.

Die Entwicklung wird auf GitHub mit Eingabedatei, beiden Notebooks und Prognosevisualisierungen veröffentlicht; eine Projektzusammenfassung ist zusätzlich auf LinkedIn verfügbar.