Modelos estadísticos para la predicción de LaLiga 2019/2020

Abstract

Este trabajo consiste en la predicción de las últimas 11 jornadas de LaLiga Santander a partir de un modelo propio de predicción y un modelo regido por el sistema de puntuación ELO, con el fin de obtener la máxima fiabilidad posible en dichas predicciones y lograr de esa forma acertar el próximo campeón de la competición doméstica española. El contenido del trabajo se ha dividido en 8 capítulos. En el primer capítulo se habla sobre qué efecto está teniendo la estadística en la actualidad en los distintos campos posibles. Se hace algo más de hincapié en la estadística deportiva, qué evolución ha presentado en los últimos años y lo que se espera de ella en el futuro. Además, menciona el mundo de las casas de apuestas. El segundo capítulo engloba los objetivos generales que esperamos lograr al final del presente trabajo, y el tercer capítulo habla de la creación de nuestra base de datos (BBDD) que tomaremos como inicial. En los capítulos 4, 5 y 6 se profundiza en los dos modelos a comparar según la fiabilidad de sus predicciones en las últimas 10 temporadas. Se explica cómo funcionan ambos modelos y sus resultados finales. Finalmente, en los capítulos 7 y 8 se toman las conclusiones finales tras haberlos comparado previamente, despejando la incertidumbre de cuál modelo es más fiable en sus predicciones y, por tanto, es mejor herramienta estadística.

This document consists of the predictions of the last eleven “LaLiga Santander fixtures” from an own prediction model and a model based on ELO rating system, with the purpose to achieve the maximum success possible on these predictions and, with that, obtain the next “LaLiga Santander” champion. The content of this document has been divided into 8 chapters. In Chapter 1, I talk about how it is affecting statistics currently in all different fields. There’s a little more emphasis in sports statistics, it’s evolution over the past years and how it might evolve over the upcoming years. Furthermore, I talk about betting shops. Chapter 2 includes the purposes we hope to achieve at the end of this document, and Chapter 3 explains how to create the DataBase which we’ll start to work. In Chapters 4, 5 and 6 I explain how both models work and I compare them by their hit percentage in last 10 seasons. Also, we’ll compare their results. Finally, Chapters 7 and 8 tells us what conclusions we’ve got, clearing the doubt in what model’s obtain a better hit percentage and definitely, it’s a best statistical tool.