SorayaPaniagua Ⓢ

El viernes 8 de junio comienza la Eurocopa 2012 ¿Tienen pensado apostar? Si es así les recomiendo confiar en los Datos, en las Matemáticas y en la Estadística. Les invito a visitar el Simulador de Probabilidades elaborado por la española Bayes Forecast. Es un modelo predictivo basado en la fuerza deportiva de cada equipo… En la capacidad de marcar goles.

Según las predicciones de Bayes, los cinco equipos con mayores probabilidades de ganar la Eurocopa 2012 son: España  20,9 %, Alemania 15,09 %, Holanda  13,6 %, Inglaterra  7,9 % y Portugal 7,1 %.

Un modelo predictivo sobre competiciones deportivas no es algo nuevo ni original, lo interesante es saber qué tipo de datos se utilizan para construir el algoritmo de predicción.

He estado viendo el simulador  pero necesitaba entender el modelo. Así, para comprender el funcionamiento he mantenido una pequeña entrevista con dos de sus responsables, Sergio del Fresno (matemático) y Paco Arroyo (estadístico).

Sergio del Fresno:

«El modelo de fuerza utiliza los resultados de los partidos oficiales de las selecciones nacionales. El modelo lo que dice es que la fuerza de un equipo en un instante de tiempo depende de la fuerza de ese equipo en el instante de tiempo anterior (con un parámetro de memoria) y del resultado que se produce. También dice que esa fuerza es modificada por el resultado que se produce en el partido siguiente. Son los componentes que nos permiten calcular la probabilidad de resultados, de diferencia de goles o probabilidad del signo (1X2)».

Paco Arroyo:

«El modelo incluye también el factor campo. Es decir, el equipo que juega en casa tiene ventaja, por tanto se incorpora al modelo».

La muestra utilizada para determinar los parámetros son los partidos oficiales de clubes desde 1998 y de selecciones desde 1992. En total más de 100.000 encuentros. La formulación del modelo es:

La ecuación [1] de la imagen describe el resultado (visto como diferencia de goles, entre un equipo «a» que actúa como local y un equipo «b» que actúa de visitante) como diferencia de sus respectivas fuerzas deportivas a las que se les suma el factor campo, más un término de error.

Paco Arroyo:

“Este simulador ayuda a determinar las apuestas. Normalmente la gente apuesta en base a ideas, pero este modelo tiene una base matemática que puede ayudar bastante a determinar el equipo ganador. Por supuesto también tiene su parte lúdica, para pasar un buen rato».

No obstante, Bayes Forecast es consciente de las limitaciones y ausencia de información, del modelo,  en torno a: los jugadores que participan, presupuesto del club, aficionados que estarán presentes, meteorología o estados anímicos.

Sergio del Fresno:

«Hemos realizado numerosas pruebas con el objetivo de mejorar la tasa de aciertos y lo que hemos aprendido es que si queremos mejorar los resultados tenemos que incorporar más información».

Bayes lleva más de 10 años representando el fútbol mediante un modelo matemático. Fue fruto de la necesidad, la de medir el comportamiento social de cara a la venta de diarios deportivos.

Sergio del Fresno:

«El simulador lo lanzamos en 2010 con motivo del Mundial. Se trataba de aprovechar el modelo de fuerza que se utiliza en la empresa para medir las ventas de periódicos que se ven afectadas por los resultados futbolísticos. Nos parecía interesante darle una utilidad nueva. Durante el Mundial los resultados estuvieron en la línea de los esperado, el signo de cada partido (1X2) estuvo en el 52% de aciertos. Nosotros dábamos a Brasil como campeón hasta que fue eliminado, a partir de ese momento dimos como campeón al equipo español».

Y ahora … ¿Piensan apostar? Para probar si la Ciencia funciona les dejo los resultados del Grupo C, el grupo de España en la primera fase: