Apuestas deportivas de Angstrom
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Si le interesa el análisis de series temporales y la previsión, éste es el lugar adecuado. La plataforma de software Time Series Lab (TSL) pone el análisis de series temporales al alcance de cualquier persona con conocimientos básicos de estadística. Las versiones futuras eliminarán por completo la necesidad de tener conocimientos básicos al proporcionar sistemas de previsión totalmente automatizados. La plataforma está diseñada y desarrollada de forma que los resultados puedan obtenerse rápidamente y verificarse con facilidad. Al mismo tiempo, los expertos disponen de muchas operaciones avanzadas de series temporales y de previsión.
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para predecir mejor los resultados de futuros partidos. Por ejemplo, el modelo puede ampliarse con otras covariables que puedan explicar los niveles de fuerza del equipo. Sin embargo, en nuestro estudio actual el objetivo es determinar una clasificación final que refleje
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La idea básica de la medición de la precisión es comprobar lo bien que se ajustan las previsiones y los resultados observados. Estas medidas estadísticas incluyen la puntuación de Brier (Cattelan et al. 2013) y la puntuación de probabilidad de rango (Koopman y Lit 2019), así como la probabilidad logarítmica (Forrest et al. 2005) y la puntuación de ignorancia (Wheatcroft 2020). Para una discusión más detallada sobre las medidas estadísticas y sus ventajas y desventajas, consulte el trabajo de Constantinou y Fenton (2012) y Wheatcroft (2021).En las aplicaciones del mundo real, la capacidad de un modelo para replicar los procesos reales puede evaluarse extrayendo métricas de precisión de los resultados observados de los eventos. Sin embargo, estas métricas están sujetas a un grado significativo de aleatoriedad, ya que no se puede observar la verdadera distribución de probabilidades de los diferentes resultados posibles, incluso después de que los eventos hayan tenido lugar. Por lo tanto, el resultado de una competición no refleja necesariamente el resultado más probable. Los datos artificiales ayudan a excluir el ruido de la aleatoriedad, ya que el pronosticador tiene pleno conocimiento de la distribución de probabilidad, de la que se ha “extraído” el resultado real. Por consiguiente, la distribución de probabilidad real y la previsión estimada pueden compararse directamente.
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Cuando publicamos por primera vez un interactivo comprobando la exactitud de nuestros diversos pronósticos, allá por abril de 2019, el mundo del deporte era relativamente normal. La idea de jugar en estadios vacíos todavía era novedosa, los aplazamientos de partidos por algo que no fuera el tiempo eran raros, y las máscaras eran estrictamente para los porteros y los receptores (y Rip Hamilton).
Pero muchas cosas han cambiado desde entonces, y no de un modo especialmente propicio para las previsiones precisas. Aunque los resultados de los campeonatos de las temporadas deportivas han sido sorprendentemente predecibles, eso es un indicador bastante aproximado de lo mucho más caóticas que han sido las cosas desde principios de 2020.
El último gran cambio para nuestro modelo de predicción de la NFL se produjo en 2019, cuando añadimos un ajuste para tener en cuenta los mariscales de campo titulares en cada partido. Esa actualización sirvió bien al modelo en su temporada de debut, aumentando su precisión predictiva en comparación con nuestro antiguo sistema. Sobre una base de partido a partido, podemos ver que el modelo está generalmente bien calibrado -aunque es un poco demasiado confiado en los favoritos moderados a grandes y un poco infravalorado en los favoritos leves.
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Nota. N indica el número de participantes. Los porcentajes indican la proporción de partidas no sorteadas predichas correctamente por una estrategia (“Rendimiento”) y la proporción de partidas no sorteadas en las que la heurística basada en el reconocimiento era aplicable (“Aplicabilidad”). Los superíndices indican la proporción de partidas no sacadas predichas correctamente por una estrategia sólo para aquellas partidas que fueron predichas correctamente por la regla de probabilidades (rendimiento de la señal). Los subíndices indican el índice de rendimiento normalizado (NPI; véase la sección Método para más detalles).
Nota. N indica el número de participantes. Los porcentajes indican la proporción de partidas predichas correctamente por una estrategia (“Rendimiento”) y la proporción de partidas en las que la heurística basada en el reconocimiento era aplicable (“Aplicabilidad”). Los superíndices indican la proporción de partidas predichas correctamente por una estrategia sólo para aquellas partidas que fueron predichas correctamente por la regla de probabilidades (rendimiento de la señal). Los subíndices indican el índice de rendimiento normalizado (NPI; véase la sección Método para más detalles).