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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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dc.contributor.author Malagón-Selma, María del Pilar es_ES
dc.contributor.author Debón, A. es_ES
dc.contributor.author Ferrer, Alberto es_ES
dc.date.accessioned 2023-11-22T19:02:35Z
dc.date.available 2023-11-22T19:02:35Z
dc.date.issued 2022 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/200129
dc.description.abstract [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 competed in the first division of the Bundesliga, Premier League, LaLiga, Ligue 1 and Serie A throughout the 2018-2019 season have been studied. The badly classified teams by the best of the models, the Random Forest with balanced data, were analyzed in-depth to determine the game's actions that caused the classification error. The results indicate that, generally, the effectiveness in front of goal and the possession of the ball are the statistics in which badly classified teams differ the most with the average of their real position. In conclusion, this research shows how Machine Learning and Multivariate Statistical techniques can be used successfully to discriminate between Top and Bottom teams competing in the best leagues in the world es_ES
dc.description.abstract [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 clasificatoria. Se han utilizado las acciones de juego de los equipos que compitieron en la primera división de la Bundesliga, Premier League, LaLiga, Ligue 1 y Serie A, a lo largo de la temporada 2018-2019. Los equipos mal clasificados por el mejor de los modelos, el Random Forest con datos equilibrados, fueron analizados en profundidad para determinar las acciones del juego que provocaban el error de clasificación. Los resultados indican que, generalmente, la efectividad de cara a portería y la posesión del balón son las variables en las que más difieren los equipos mal clasificados respecto a los valores medios de las variables en su grupo real. En conclusión, esta investigación muestra cómo las técnicas de Machine Learning y Estadística Multivariante se pueden utilizar con éxito para predecir la clasificación final de los equipos que compiten en las mejores ligas del mundo. es_ES
dc.description.sponsorship 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 mejoraron el manuscrito original. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat de València es_ES
dc.relation.ispartof Journal of Sports Economics & Management es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Machine Learning es_ES
dc.subject Doble Validación Cruzada es_ES
dc.subject Equilibrado de datos es_ES
dc.subject Fútbol es_ES
dc.subject Estadísticas de juego, Doble Cross Validation es_ES
dc.subject Balance data, Football es_ES
dc.subject Game statistics es_ES
dc.subject.classification ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA es_ES
dc.title Modelos de Machine Learning y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos de primera división es_ES
dc.title.alternative Machine Learning and Multivariate Statistics models to predict the position of the first division teams es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/UPV-VIN//PAID-01-19-15//Análisis de datos en la industria del Fútbol/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Facultad de Administración y Dirección de Empresas - Facultat d'Administració i Direcció d'Empreses es_ES
dc.description.bibliographicCitation 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 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.description.upvformatpinicio 3 es_ES
dc.description.upvformatpfin 22 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 12 es_ES
dc.description.issue 1 es_ES
dc.identifier.eissn 2340-7425 es_ES
dc.relation.pasarela S\466640 es_ES
dc.contributor.funder UNIVERSIDAD POLITECNICA DE VALENCIA es_ES


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