Metodología y auditoría

Cómo funciona el modelo

El laboratorio estima partidos, goles, escenarios de grupo y caminos de torneo usando un modelo estadístico trazable y auditable.

Este modelo no adivina el futuro. Estima escenarios y mide incertidumbre.

Qué predice

  • Probabilidades 1X2.
  • Goles esperados.
  • Marcadores más probables.
  • Probabilidades de clasificación.
  • Camino por ronda.
  • Probabilidades experimentales de campeón.

Qué no promete

  • No afirma resultados como certezas.
  • No reemplaza contexto deportivo.
  • No trata el marcador exacto como verdad central.
  • No usa lenguaje comercial de pronóstico.
  • No oculta limitaciones del modelo.

Pipeline

De datos a auditoría

  1. 01 Datos históricos
  2. 02 Forma reciente
  3. 03 Ratings de equipo
  4. 04 Goles esperados
  5. 05 Matriz Poisson
  6. 06 Simulación Monte Carlo
  7. 07 Probabilidades
  8. 08 Auditoría posterior

Poisson

Convertir goles esperados en marcadores posibles

Poisson convierte goles esperados en probabilidades de marcadores. Si un equipo tiene 1.8 goles esperados, no significa que anotará exactamente 1.8 goles; significa que el modelo usa ese promedio para calcular muchos resultados posibles.

Monte Carlo

Simular el torneo muchas veces

Monte Carlo simula el torneo miles de veces. Si una selección aparece como campeona en 900 de 10,000 simulaciones, su probabilidad estimada de título es 9%.

Auditoría

Una predicción útil no solo se publica: se audita.

Las predicciones se comparan contra resultados reales usando métricas probabilísticas. Si todavía no hay muestra suficiente, el panel lo muestra sin maquillar la lectura.

Partidos auditados 53
Accuracy 1X2 66.0%
Brier score 0.474
Log loss 0.808
Marcador exacto 13.2%
Bias de goles -0.43
Confianza N Prob. media Frecuencia real
40-50% 13 45.6% 61.5%
50-60% 14 54.5% 64.3%
60-70% 3 64.8% 100.0%
70-80% 12 74.8% 75.0%
80-90% 4 85.9% 100.0%

El modelo sigue siendo experimental.

La muestra auditada puede ser pequena para conclusiones definitivas.

El marcador exacto no es la metrica principal.

Goles: predicho 2.42 vs real 2.85.

Limitaciones

Lo que el modelo todavía no sabe

El fútbol tiene alta varianza y eventos poco frecuentes.
El marcador exacto es difícil de estimar con estabilidad.
Lesiones, rotaciones y contexto táctico no siempre entran a tiempo.
La calidad de los datos condiciona la calidad del modelo.
Las eliminatorias concentran más incertidumbre por partido único.
La trazabilidad se prioriza sobre complejidad innecesaria.

Estado del modelo

Contrato y límites actuales

Versión
2.0.0
Modo
goals_only
Actualizado
4/07/2026, 9:59 a. m.

Limitaciones declaradas

  • El modelo inicial no incorpora Elo si no se carga la tabla de ratings.
  • La probabilidad de campeon es experimental y usa bracket aproximado.
  • No implementa todavia el bracket oficial completo de FIFA.
  • La simulacion Monte Carlo actual cubre fase de grupos, mejores terceros y eliminatorias aproximadas.
  • El marcador exacto se muestra como curiosidad probabilistica, no como prediccion segura.

Por Edgar Sierra

Este laboratorio es parte de mi trabajo en estadística aplicada.

También escribo sobre IA, datos, marketing analytics y tecnología aplicada a problemas reales de Guatemala y Centroamérica.