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Super Bowl LIV: ¿Quién ganará?

Utilizamos la estadística y machine learning para determinar las variables más importantes para elegir al ganador del Super Bowl.


Publicado por José Ramón de la Rosa el 31 de enero de 2020 11:25:52 CST

Nuevamente nos encontramos en esta fecha, en la que uno de los eventos deportivos con más audiencia en el mundo llega a su culminación: el Super Bowl. Este año, el campeón de la NFL se definirá entre los Chiefs de Kansas City y los 49ers de San Francisco. 

Super Bowl-2

Existen todo tipo de métodos para pronosticar al ganador de un deporte, desde la mera corazonada, hasta sofisticados modelos estadísticos, aunque con la cantidad de variables implicadas resulta virtualmente imposible predecir un resultado con certeza.

Para este año, hemos mejorado nuestro modelo estadístico a uno de técnicas de aprendizaje automatizado (machine learning) que, de 700 variables, nos permitió escoger las más relevantes.

Se tomaron en cuenta estadísticas de temporada regular para los equipos que llegaron a playoffs en los últimos 10 años. Encontramos que para ganar el Superbowl, tener una mejor defensa es el factor determinante.

Comparando las variables de mayor poder predictivo, vemos que la estadística favorece a los 49ers. Aunque Kansas City tiene un promedio ligeramente mayor de yardas que avanza por aire (yardas por aire), San Francisco es mejor en las estadísticas defensivas relevantes. Su defensa impide una menor cantidad de yardas por tierra (yardas permitidas por tierra), en particular durante el 4to down del rival (yardas permitidas en 4to).

Super Bowl

Durante la temporada, los 49ers se colocaron como al segunda mejor defensa de la NFL, ¿será que se cumplirá el dicho "las defensas ganan campeonatos"? Pues de acuerdo a nuestro modelo, la probabilidad de que el equipo de San Francisco gane es de 52%. Claro sin tomar en cuenta el factor Patrick Mahomes, el MVP (Most Valuable Player Actual).

Super Bowl-1

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(1) Bloomberg Absolute Return Ranking of Mexican Equity Research 2019.

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