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Modelos de Machine Learning y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos de primera división

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Modelos de Machine Learning y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos de primera división

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Malagón-Selma, MDP.; Debón, A.; Ferrer, A. (2022). Modelos de Machine Learning y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos de primera división. Journal of Sports Economics & Management. 12(1):3-22. http://hdl.handle.net/10251/200129

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Título: Modelos de Machine Learning y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos de primera división
Otro titulo: Machine Learning and Multivariate Statistics models to predict the position of the first division teams
Autor: Malagón-Selma, María del Pilar Debón, A. Ferrer, Alberto
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Universitat Politècnica de València. Facultad de Administración y Dirección de Empresas - Facultat d'Administració i Direcció d'Empreses
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] This research aims to find which models of Machine Learning and Multivariate Statistics have a greater predictive capacity when deciding what the team's classification will be at the end of the season. The teams that ...[+]


[ES] Esta investigación tiene como objetivo encontrar qué modelos de Machine Learning y Estadística Multivariante tienen una mayor capacidad de predicción de la posición de los equipos al final de la temporada en la tabla ...[+]
Palabras clave: Machine Learning , Doble Validación Cruzada , Equilibrado de datos , Fútbol , Estadísticas de juego, Doble Cross Validation , Balance data, Football , Game statistics
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Journal of Sports Economics & Management. (eissn: 2340-7425 )
Editorial:
Universitat de València
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/UPV-VIN//PAID-01-19-15//Análisis de datos en la industria del Fútbol/
Agradecimientos:
Los autores quieren agradecer a la Universitat Politècnica de València el apoyo económico a través de la beca FPI-UPV (PAID-01-19). Además, agradecen el trabajo de los dos revisores anónimos y el editor, cuyas sugerencias ...[+]
Tipo: Artículo

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