¿Qué es la regresión logística binaria y cómo puede ayudarnos a hacer predicciones más significativas? En publicaciones anteriores hemos abordado cómo evaluar las probabilidades de que los tiros desde diferentes áreas del campo de juego resulten en un gol. Luego desarrollamos una metodología para evaluar el resultado de un partido. Ahora, vamos a profundizar en el concepto de regresión logística binaria y su aplicación en el análisis de apuestas deportivas.
La regresión logística binaria es un método basado en el análisis de regresión en el que las variables independientes son las coordenadas x e y del lugar desde donde se realiza el disparo, así como el tipo de disparo. La variable dependiente es el resultado de ese intento de gol.
Este tipo de regresión se denomina binaria porque solo hay dos posibles resultados: éxito si se marca un gol o fracaso si ocurre cualquier otro resultado, como golpear el poste, ser bloqueado por el portero o fallar el tiro. Existen diferentes tipos de regresiones logísticas, pero en este caso nos enfocamos en la regresión logística binaria simple, para la cual hay calculadoras y explicaciones detalladas disponibles en línea.
En esencia, la regresión calcula la probabilidad de que ocurra un evento en el que solo hay dos posibles resultados: éxito o fracaso. Esta metodología funciona especialmente bien con modelos de expectativa matemática de goles, pero también se puede aplicar a una amplia variedad de otros eventos de juego relacionados con equipos, jugadores y resultados de partidos. Veamos algunos usos útiles de esta metodología en las apuestas deportivas.
En resumen, cuando el resultado de un evento que queremos predecir puede clasificarse como ocurrencia o no ocurrencia, podemos evaluar cómo los parámetros previos a ese evento pueden tener un impacto significativo en la predicción de la probabilidad.
El modelo de expectativa matemática de goles utiliza dos variables continuas: las coordenadas del lugar del disparo, y una tercera variable discreta que puede tomar uno de dos valores: disparo con el pie o de cabeza. Se pueden utilizar otras variables continuas o discretas para complicar el modelo, teniendo en cuenta otros factores relevantes como las condiciones climáticas, el disparo desde juego, los contraataques, las jugadas de estrategia estándar, entre otros. También se pueden incorporar parámetros que tengan en cuenta la ubicación o incluso la fuerza del disparo.
También se pueden tener en cuenta aspectos tácticos del juego, como la preparación del equipo para el partido, las jugadas de estrategia estándar y los tiros de esquina. De manera similar, el modelo base se puede utilizar para predecir la precisión del disparo. Un disparo que resulte en un gol directo o requiera la intervención del portero se considerará un éxito (variable dependiente). En este caso, podemos identificar al equipo que tiene mayores probabilidades de marcar un gol utilizando la precisión y la probabilidad de rebote del balón. Un disparo al balón en rebote ofrece al atacante más oportunidades de marcar un gol que un disparo desde juego, por lo que esta táctica puede ser efectiva.
Los pases precisos son otra opción de resultado discreto (éxito o fracaso) en un partido de fútbol en el que se puede aplicar esta metodología. La cuestión de recopilar suficientes datos de entrada también es importante aquí, pero el intento de hacer un pase solo tiene 4 variables continuas que afectan la probabilidad de éxito del pase. Los principales parámetros son las coordenadas x e y de los dos puntos: el punto desde el cual se realiza el pase y el punto donde se recibe o intercepta.
Por ejemplo, en un partido típico del campeonato 2011/2012 entre Bolton y Manchester City, los defensores de ambos equipos realizaron un 76% de pases precisos, mientras que los delanteros solo lograron un 68%. Dejando de lado las críticas a la habilidad técnica de los jugadores ofensivos, el enfoque logístico utiliza los puntos de inicio y finalización de cada pase para predecir un nivel más bajo de expectativa matemática de precisión en los pases realizados desde zonas más congestionadas del campo.
La distancia y el lugar donde se realiza el pase pueden ser motivo de discusión sobre la relación entre los niveles de habilidad de un jugador distribuidor, como Leon Britton, y un delantero creativo como David Silva. Sus roles en el campo son completamente diferentes.
El porcentaje de pases precisos por sí solo no dice mucho. Un pase realizado cerca de la propia portería será preciso en un 90% de los casos, al menos porque el oponente no intentará interceptarlo. En el centro del campo, con interferencias del rival, solo una cuarta parte de los pases son exitosos.
El fútbol tiene muchos eventos discretos. El desarrollo de modelos está limitado solo por la imaginación del desarrollador y la disponibilidad de datos. Pero se pueden aplicar modelos similares en el rugby y el fútbol americano.
La ejecución de tiros libres, penales y ataques desde la profundidad del campo brinda una excelente oportunidad para estudiar el impacto de las condiciones climáticas, el viento, la lluvia, la altitud del terreno e incluso el hecho de si un jugador es zurdo, sin mencionar la distancia y el ángulo del disparo. Cada uno de estos parámetros puede influir en la probabilidad de un resultado exitoso.
Evaluar la probabilidad matemática de anotar un gol después de un tiro exitoso desde 40 yardas en el estadio «Lambeau Field» durante una nevada con viento en comparación con un tiro desde la misma distancia en un día sin viento en algún lugar de las montañas es bastante fácil para aquellos que se esfuerzan en recopilar los datos necesarios.
A los estadounidenses les gusta que cualquier competencia termine con la victoria de uno de los equipos. Por lo tanto, este método simple de análisis es aplicable aquí. Aunque en el fútbol juegan bajo reglas generales, en la mayoría de los deportes estadounidenses los empates son extremadamente raros, por lo que el resultado se puede determinar como una elección entre dos opciones: éxito o fracaso.
En los juegos de la NFL, NBA, NHL o MLB, hay una gran cantidad de indicadores numéricos que se repiten de un juego a otro, a diferencia de los deportes en los que el éxito depende más del talento individual del atleta. Indicadores de rendimiento como la distancia recorrida con el balón, los pases realizados o recibidos reflejan la preparación general del equipo, especialmente teniendo en cuenta la inevitable irregularidad en el calendario de juegos.
Aplicando variables continuas independientes recolectadas en función de los partidos y los lugares donde se juegan, combinándolas con un resultado dicotómico de victoria o derrota en casa, codificado como 1 o 0 en una regresión logística, se puede comenzar a evaluar, en primer lugar, la posición actual del equipo en el campeonato, y en segundo lugar, predecir la probabilidad de una victoria en casa si se repiten datos similares en el futuro.
Por lo tanto, este análisis puede ser tanto informativo como predictivo. Es difícil encontrar un deporte común al que no se pueda aplicar en cierta medida este tipo de análisis de regresión. Aquellos que pueden profundizar en sus modelos utilizando las herramientas disponibles en el software de regresión pueden identificar equipos que, debido a su estilo de juego inusual o inexperto, no se ajustan a este modelo.
Existen numerosos métodos estadísticos capaces de describir cualquier deporte sin restarle atractivo, a pesar de lo que puedan pensar algunos escépticos. Lo más difícil es formular la pregunta de manera que se ajuste al método elegido. Por ejemplo, ¿cuáles son las posibilidades de que un equipo participante en un campeonato, que al llegar al Año Nuevo tiene el 6% de los puntos acumulados por todos los equipos, termine la temporada en una posición no inferior al cuarto lugar? No sé la respuesta, pero conozco un método que puede ayudar a descubrirlo.
Anne Gonzales es una destacada autora con amplia experiencia en deportes y apuestas. A lo largo de su carrera, ha escrito extensamente sobre una amplia gama de temas deportivos, desde análisis de partidos y estrategias de entrenamiento hasta perfiles de los deportistas más destacados.
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