Ganadores en la segunda fecha de Copa América, según las matemáticas - EntornoInteligente

Entornointeligente.com / Perú, Brasil, Colombia, Argentina, Uruguay y Chile, serían los ganadores de la segunda ronda de partidos de la Copa América. La predicción de los seleccionados vencedores fue calculada a través del método matemático ‘Elo Rating’, que se utiliza para estimar la fortaleza relativa de cada equipo para estimar una probabilidad de victoria.

Las proyecciones fueron hechas por Credicorp Capital, comisionista de bolsa, que explicó que para calcular qué resultado es el más probable en los enfrentamientos se tomó como base la historia de los equipos.

“Estimamos aquellos umbrales que convertirán las probabilidades de victoria en resultados y diferencias de goles. Para esto, hemos proyectado todos los partidos jugados por los 12 equipos que disputarán la Copa América 2019 durante los últimos 4 años”, señaló.

En esta galería podrá ver las probabilidades de victoria de cada equipo.

Bolivia- Perú

Archivo particular Brasil- Venezuela

Archivo particular Chile- Argentina

Archivo particular Colombia- Catar

Ecuador- Chile

Uruguay- Japón

Para hacer este cálculo probabilístico, se toman como base los partidos disputados. “Si ambos equipos juegan un partido y gana el equipo A, a este equipo se le suman los mismos puntos ‘Elo Rating’ que se le restan al Equipo B por perder el partido. Por ejemplo, si un equipo muy fuerte le gana a un equipo débil, este recibe pocos puntos a su favor, pues se espera que este gane. Pero si un equipo débil sorprende a uno fuerte, recibirá una mayor cantidad de puntos”, explica Credicorp Capital sobre la metodología.

Para cada partido jugado por un equipo frente a cualquier rival, se actualiza el ‘Elo

Rating’, así siempre muestra la fortaleza relativa actual de cada equipo. De esta manera sirve para proyectar la probabilidad de victoria para un determinado enfrentamiento, a pesar de que dos equipos no se hayan enfrentado antes. 

En todo caso, el rendimiento de un equipo, en un partido específico, depende de muchos factores no observables, por lo que se introdujo un componente de volatilidad en el análisis.

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