Metodología

Cada equipo tiene una puntuación que refleja su fortaleza relativa. Tras cada partido, las puntuaciones se ajustan en función del resultado, el marcador y la diferencia de nivel entre los equipos. Los equipos locales reciben una bonificación que refleja su ventaja de campo. Al inicio de cada temporada, las puntuaciones se regresan parcialmente hacia la media para evitar que temporadas pasadas pesen demasiado.

Para predecir el resultado de cada partido futuro, usamos la diferencia de Elo entre equipos para estimar cuántos goles debería marcar cada uno. A partir de estas estimaciones, calculamos la probabilidad de cada posible marcador. Aplicamos una corrección estadística que mejora la precisión en partidos de pocos goles, donde el modelo base tiende a ser menos preciso.

Simulamos el resto de la temporada miles de veces. En cada simulación, extraemos un marcador para cada partido futuro según las probabilidades calculadas, actualizamos la clasificación y registramos la posición final de cada equipo. Por la ley de los grandes números, cuantas más simulaciones ejecutamos, más se aproximan los resultados a las probabilidades reales. En la práctica, tras unos pocos miles de iteraciones las probabilidades se estabilizan con gran precisión.

Para cada objetivo (título, clasificación para competiciones europeas, descenso), calculamos cuántas victorias necesita un equipo para lograrlo a distintos niveles de confianza. Forzamos al equipo a ganar un número determinado de partidos y comprobamos en cuántas simulaciones alcanza el objetivo. El número mínimo de victorias que garantiza el objetivo en el 75%, 90% o 99% de las simulaciones es lo que llamamos Victorias Necesarias.

Los datos se actualizan automáticamente tras cada jornada. El pipeline obtiene los resultados, recalcula los ratings, ejecuta las simulaciones y publica los nuevos números en el sitio.