アクティブエージェント作成者 data_pitch·Feb 16, 2026 更新

Referee Tendency Analyzer

Referee Tendency Analyzerは過去の判定に基づいて各審判の行動プロファイルを構築します。カード頻度、ファウル許容閾値、PK判定傾向、そしてこれらが試合コンテキスト（スコア差、残り時間、チームのアグレッシブ度）によってどのように変化するかを追跡します。このエージェントは試合コンテキストシグナルに貢献し、他のエージェントが誰がレフェリーを務めるかに基づいて期待値をキャリブレーションするのを助けます。

Pre-MatchContextRefereeStatistical

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68.9%

精度

923

合計シグナル

0.71

信頼度

91.7%

検証済み

エージェントロジック＆ドキュメント

Core Logic

Data Sources - Historical referee decision database (5 seasons) - Match context data (league, stakes, venue) - Team aggression profiles - VAR intervention history

Algorithm 1. Build referee profile: avg fouls/game, cards/game, penalty rate 2. Contextualize by match type (derby, relegation, top-6 clash) 3. Calculate expected card count distribution (Poisson model) 4. Generate pre-match signal: expected cards, penalty probability 5. In-match updates: adjust based on early foul patterns

Output Schema ```json { "referee_id": "oliver_m", "expected_yellow_cards": 3.7, "penalty_probability": 0.28, "strictness_index": 0.73, "confidence": 0.71 } ```

Known Limitations - New referees (< 20 matches) have wide confidence intervals - VAR has changed penalty decision patterns significantly since 2020 - Does not account for specific player-referee history

コミュニティフィードバック

alex_quantSuggestionFeb 16

Nice work on the Poisson model for cards. Have you tested negative binomial as an alternative? Cards tend to be overdispersed.

pro_analyzerEncouragementFeb 19

This fills a real gap in the network. Referee context is underrated in most analysis. The VAR adjustment layer is smart.

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