RETO: 1ª Division y Estadistica

**buzjss** · 06/02/09, 08:22 PM

Para este fin de semana, cambiamos la estrategia. Con la nueva estrategia seleccionamos partidos más seguros, con lo que las cuotas bajarán un poco con respecto a la estrategia inicial, pero esperamos compensarlo con un mejor nivel de aciertos, cosa no muy dificil por cierto, porque la racha que llevamos es bonita

Bueno a lo que vamos:

07.02.2009 - 20:00 Real Madrid - Santander: 1 @ 1.41

08.02.2009 - 17:00 Getafe - Espanyol: 1 @ 1.89

08.02.2009 - 17:00 Huelva - Atl. Madrid: 2 @ 2.42

08.02.2009 - 17:00 Villarreal - Numancia: 1 @ 1.48

08.02.2009 - 19:00 Barcelona - Gijon: 1 @ 1.17

Con la estrategia 2 vamos a comenzar de nuevo con la serie, con lo que el Stake será 1 ud.

Además vamos a colocar los Over / Under 2.5 más probables. Gentileza de la casa por lo mal que lo estoy haciendo.

07.02.2009 - 20:00 Real Madrid - Santander: Over 2.5 @ 1.72

07.02.2009 - 22:00 Sevilla - Betis: Under 2.5 @ 1.8

08.02.2009 - 17:00 Villarreal - Numancia: Under 2.5 @ 2.07

08.02.2009 - 19:00 Barcelona - Gijon: Over 2.5 @ 1.37

**buzjss** · 09/02/09, 08:17 PM

Pues parece que ha cambiado el color un poco del reto, casi hemos conseguido un pleno y con los beneficios de esta jornada el Sistema 1 casi recupera todo lo perdido.

Los O/U todo lo contrario, algunos por pura mala suerte como el del Sevilla con un gol en el minuto 91, y otros como el del Madrid realmente mal tirado. El Madrid ha cambiado mucho con Juande, y no es el mismo defensivamente que con Schuster. Si hubiese tomado los datos del 'Madrid de Juande' el partido se hubiese seleccionado como under, como al final ha sido.

¿Es posible que estadisticamente podamos demostrar que el Madrid no juega igual con Juande que con Schuster?. Pues la respuesta es SI, y la teneis en el siguiente post, que copio y pego de lo que habia publicado en otro foro.

Un saludo y hasta la siguiente jornada.

**buzjss** · 09/02/09, 08:20 PM

Pues ni mas ni menos que para eso sirven las estadisticas, para demostrar con datos lo que suponemos. Vamos con ello:

Podemos analizar los goles a favor (marcados) y en contra (encajados) por el Madrid con los dos entrenadores:

En el lado izquierdo tenemos los goles a favor del Madird con Juande, y a la derecha están los de Schuster. La media de uno y otor es de 1.57 y 2.36. Son todos los partidos no solo los jugados en casa.

Esta diferencia no es estadísticamente significativa, con lo que no podemos decir que el madrid de Juande meta menos goles que el de Schuster.

Pero ¿que pasa con los goles en contra?.

Viendo el gráfico ya se puede uno hacer una idea de lo que pasa con el Madrid de Juande. Recibe bastante menos goles que el de Schuster 0,43 frente a 1,71. Esta diferencia SI es significativa estadisticamente hablando. Es decir que es bastante improbable que esta diferencia entre las medias sea debida al azar (racha de buena suerte, disposición de partidos en el calendario...)

Si hubiese tomado los datos del Madird de Juande, este partido lo hubiese marcado como under. ¡Tarde Flanagan!.

Esta es solo alguna de las muchas cosas para las que se pueden utilizar las estadisticas.

**buzjss** · 13/02/09, 08:45 PM

Vamos con ello, a ver si podemos contiunar la buena racha de la semana pasada.

14.02.2009 - 20:00 La Coruna - Osasuna: 1 @ 1.99

14.02.2009 - 20:00 Betis - Barcelona: 2 @ 1.52

15.02.2009 - 17:00 Numancia - Mallorca: 1 @ 2.22

15.02.2009 - 17:00 Ath. Bilbao - Huelva: 1 @ 1.76

Los O/U Siguen en cuarentena hasta que veamos su efectividad, esta semana esperamos mejorar lo de la pasada:

14.02.2009 - 20:00 Betis - Barcelona: OVER

15.02.2009 - 17:00 Santander - Villarreal: UNDER

**Galois** · 14/02/09, 05:45 AM

Hola Buzjss!

En primer lugar felicitarte por tus conocimientos y estudios, y agradecer tus aportaciones altruistas que a mi parecer son de gran calidad.

Después de haberte dado coba jeje (¡te la merecías!), tengo una consulta que hacerte de tu test de ajuste, que aplicaste a la distribución de Poisson en tu blog. (El motivo de ponerte la consulta por aquí es poder enviarte éste pdf: Estadística2.8.pdf , puesto que ni por mensaje privado de forobet ni por tu blog sé como enviartelo, a parte de que quizás puede ser útil a otro forero).

Vamos al lío:
En un párrafo de dicha entrada de tu blog, que cito tal cual, pone:

"Los grados de libertad se obtienen con la siguiente fórmula: GL = Nc - Np - 1

Siendo Nc = al número de categorías que tenemos y Np = número de parámetros que estamos estimando. Para nuestro caso tenemos 10 categorías y vamos a estimar un parámetro solo que es la media: GL = 10 - 1 - 1 = 8".

Verás, tal como puedes observar en el pdf que te he mandado, en el teorema 1 del apartado 7.2.2 (página 112 aunque en realidad es la tercera página del documento enviado), ese estadístico, que es el mismo que el de tu blog, tiene distribución asintótica Ji-Cuadrado con k-1 grados de libertad. Dónde k serían las "categorías" que comentas en el blog.

Por lo tanto, los grados de libertad son k-1 = 10-1 = 9, en lugar de 8 como comentas en el blog. Ese es un punto que creo que es un error en el blog.

Luego he seguido leyendo en el mismo pdf que te he pasado (disculpa que esté escrito en catalán) y me he encontrado con un ejemplo, (el 7.2.1 página 113), con una Poisson de parámetro Lambda=2, que es análogo al de tu blog (¡eureka

!), sólo que en tu blog era una Poisson de parámetro Lambda=2,69. Me ha servido para comparar y ratificarme un pelín más en que los grados de libertad son 9 y no 8.

Luego he seguido leyendo más (estoy de aprendizaje jeje, y gracias al blog como el tuyo me animo a seguir estudiando esos "insufribles" pdf's de tochos matemáticos que me estoy tragando, aunque en realidad me encantan :P ), el caso es que al seguir leyendo he llegado por fin al análogo de tu fórmula de GL = Nc - 1 -Np, sólo que allí lo escriben con el nombre GL= k - 1 - dim ( Parámetros ).

En éste punto es en el que ya he dicho ahhhhhh, he empezado a relacionar cosas y he vuelto a flipar, jeje.

Entonces es cuando he comprendido todo un poco más. El caso es que todo lo que decías, lo decías bien (creo), pero el fallo (creo) es que tu no quieres hacer un test para una Poisson de parámetro lambda en general, que seria un parámetro y por lo tanto dimensión = 1. Tu propósito en ésta ocasión es menos restrictivo, ya que sólo quieres hacer el test para una Poisson de parámetro lambda = 2,69; con lo cual el parámetro es 0-dimensional (pues es el número 2,69 en particular) y no 1-dimensional.
A ver si me corroboras si estoy en lo cierto profe!

Bueno, el caso es que si estoy en lo cierto y cojemos 9 grados de libertad en vez de 8, al ser menos restrictivos el test es incluso más potente que antes!

(way!!).
He hecho los deberes, y el P-value de tu ejemplo pasaría de 0,54 a 0,64.

Eso si, yo al igual que tú tampoco he agrupado los datos que salen poco en un único dato, que como bien nos comentas es como se debería hacer para hacerlo bien (es como lo hacen en el ejemplo 7.2.1 del pdf que te he mandado), pero como ejemplo para empezar ya nos sirve.

En fin, que otra vez gracias por enseñarnos éste tipo de análisis. Yo por mi parte ya estoy empezando a separar la media de goles de un equipo cuando juega en casa, agrupándolo con la media de goles de su equipo rival que juega fuera, todo en una única media y cosas así a ver a que conclusiones llego (cualquier sugerencia es bien recibida maestro! :P). En fin, ¡a ver si los P-values me respetan y consigo llegar a alguna cosa interesante! jaja.

Salu2.

P.D. Mis saludos y respetos también a los foreros que a las 5 y media pasadas de la madrugada de un viernes noche me hayan aguantado y leído el post hasta ésta linea, ¡me quito el sombrero!

Edito: Leyendote más detenidamente, me doy cuenta de que antes de aplicar un test donde se supone que los datos siguen una ley Poisson, tú verificas hasta que punto es valida esa suposición. Por lo tanto la dimensión del parámetro es 1 y los grados de libertad son 8.

**buzjss** · 14/02/09, 09:14 AM

Originalmente publicado por Galois

En primer lugar felicitarte por tus conocimientos y estudios, y agradecer tus aportaciones altruistas que a mi parecer son de gran calidad.

Después de haberte dado coba jeje (¡te la merecías!),

Muchas gracias por los elogios, pero no se merecen. Solo intento explicar cosas que pueden resultar de interes para gente que se mueve en este mundillo, y si encima alguien se las lee ¡Estupendo!, y si además las entiende.... a eso no tengo palabras

Muchas gracias por el PDF, me ha parecido muy interesante, de donde son los apuntes?, porque hay pocas carreras que tengan algo tan bien explicado.

Originalmente publicado por Galois

"Los grados de libertad se obtienen con la siguiente fórmula: GL = Nc - Np - 1

A ver, en el ejemplo intentamos demostrar que la media de los datos que tenemos sigue una distribución de Poisson, con lo que intentamos demostrar que un parametro de nuestros datos sigue la distribución de Poisson. Con lo que los grados de libertad son esos. En el ejemplo que ponen en el PDF, intentan demostrar que los datos siguen una distribución de Poisson de una media dada, que no coincide con la media de los datos (2.05). Con lo que no estás estimando ningún parámetro, solo intentas comprobar que esos datos que deberían tener una media de 2 (por datos históricos o por la física del proceso...) y tienen una media de 2.05, no se han desviado 'demasiado' de ese valor teórico para decir que no siguen la distribución.

Originalmente publicado por Galois

He hecho los deberes, y el P-value de tu ejemplo pasaría de 0,54 a 0,64.

UFFF, eso ya es pa nota, no creia que nadie se lo leyesee y menos que hiciese los calculos. Me alegra saber que almenos alguien ha entendido algo.

Originalmente publicado por Galois

...Yo por mi parte ya estoy empezando a separar la media de goles de un equipo cuando juega en casa, agrupándolo con la media de goles de su equipo rival que juega fuera, todo en una única media y cosas así a ver a que conclusiones llego

Esto es algo que llevo rondando desde hace tiempo y creo que la mejor opción es la de aplicar el rating ELO a los equipos y ver que pasa. Con este rating (es el que utilizan para el ajedrez) lo que se pretende es que cada equipo arrastre un historial de resultados, lo normal, pero además se valore frente a qué equipo has conseguido el resultado. Esto es mucho más interesante, porque no es lo mismo ganar hoy por hoy al Barsa que ganar a otro equipo que lleva desde hace 6 meses sin ganar ningún partido. Para las clasificaciones son 3 puntos igual pero para el rating ELO la diferencia de puntos en uno y otro caso sería abismal.

Hay estudios que indican que se puede establecer una estrategia en base a este rating, pero no he tenido tiempo de automatizar todo para que metiendo solo la tabla de resultados me haga los cálculos automaticamente (sin meter macros). Voy a ver si lo puedo tener para antes de finalizar este reto.

Un saludo y disculpad el tochazo que he soltaooo

**Teran** · 14/02/09, 03:47 PM

Quien se queje de falta de calidad en este foro...

**Galois** · 14/02/09, 04:23 PM

Hola Bujzss, respondiendote a

Muchas gracias por el PDF, me ha parecido muy interesante, de donde son los apuntes?, porque hay pocas carreras que tengan algo tan bien explicado.

te diré que es un dosier de la asignatura "Estadística Matemàtica II", perteneciente a la diplomatura de Estadística de la Universidad de Barcelona. Yo estudio en esa universidad, pero no estadística sino matemáticas (estoy acabando), y por eso he podido sacar esos apuntes de la intranet de la universidad, si tú o alguien está interesado en éste tipo de documentos poneos en contacto conmigo por privado y ya pasaré lo que tengo a modo personal y en versión completa

.
El caso es que las preguntas que te hago yo mismo debería saber responderlas, pero yo aprobé estadística en el año 2002 y hasta que bet-at-home no me regaló un buen día un bono de 5 € de casualidad, yo del mundillo de las apuestas no sabía nada. Así que ya me ves ahora, a ratos perdidos, desenpolvando libros de probabilidad y estadística, reaprendiendo y muchas veces directamente aprendiendo. Es por eso que tu blog me ha ido genial, al menos como punto de partida.

Después de la historieta del abuelo que te he contado

, leyendote en

A ver, en el ejemplo intentamos demostrar que la media de los datos que tenemos sigue una distribución de Poisson, con lo que intentamos demostrar que un parametro de nuestros datos sigue la distribución de Poisson. Con lo que los grados de libertad son esos. En el ejemplo que ponen en el PDF, intentan demostrar que los datos siguen una distribución de Poisson de una media dada, que no coincide con la media de los datos (2.05). Con lo que no estás estimando ningún parámetro, solo intentas comprobar que esos datos que deberían tener una media de 2 (por datos históricos o por la física del proceso...) y tienen una media de 2.05, no se han desviado 'demasiado' de ese valor teórico para decir que no siguen la distribución.

me ha quedado más claro mi error, (otra vez gracias).

En cuanto al tema del rating ELO, me parece una muy buena línea por dónde abordar el problema. Supongo que el problema será en base a qué podemos cuantificar ese rating. De todas formas todo esto me queda bastante lejos maestro!

Salu2!

P.D. ¿Qué te parece el Over 2.5 en el Valencia - Málaga a @1,67 en Betfair?

**buzjss** · 18/02/09, 11:07 PM

Jornada horrible, solo nos faltaba esto para el reto. Este reto me está confirmando lo que pensaba del futbol, los resultados probables no son tan probables, y las cuotas encima no acompañan. Con marcadores tan cortos una jugada esporádica hace que el resultado del partido cambie totalmente y no refleja el resultado real de lo que ha sucedido en el campo.

Pero, no me voy a desanimar, voy a hacer todo lo posible para que esto acabe en verde

Ojo que me estoy empezando a cabrear

Lo siento Galois no pude contestarte antes del partido y hacerlo a posteriori no merece la pena.

**buzjss** · 27/02/09, 07:18 PM

La semana pasada anduve un poco liado y no pude poner resultados. He estado dando vueltas a los números y probando nuevas estrategias, pero no me convence ninguna

Si buscamos aciertos seleccionamos partidos de pura lógica, con lo que las cuotas son acordes a esta pura lógica. Si buscamos values el sistema al final te lleva a las sorpresas que se han producido. Lo que tampoco me hace demasiada gracia. Al final lo que creo que me hace poca gracia es el Futbol en si para apostar. Son resultados muy cortos, en los que una jugada desafortunada, o afortunada, un error arbitral o un penalti fallado da al traste con un resultado. A esto en estadística se le llama causa especial, y nunca se hace ningún sistema basado en explicar causas especiales.

Por no dejar el reto a mitad y en rojo, voy a intentar seguir con la estadistica aplicada a la selección de los Over/Under que creo debe dar mejores resultados. He estado afinando un poco más los sistemas y vamos a ver como va el tema.

Estos son los calculos para la jornada 25:

En la imagen vemos la diferencia de goles estimada segun los goles marcados por los dos equipos en toda la liga. La columna U2.5 es la probabilidad del Under 2.5. Al lado tenemos la probabilidad del Over 1.5. En las columnas en verde tenemos la probabildiad de Under 2.5 y la diferencia de goles estimada, con los goles marcados en los últimos 6 partidos.

Con estos datos, para esta jornada seleccionamos:
Santander - Osasuna: Under 2.5
At. Madrid - Barcelona: Over 2.5
Almeria - Getafe: Over 1.5
Malaga - Huelva: Over 1.5

DEJAREMOS ESTA SEMANA Y LA QUE VIENE EN PRUEBAS PARA VER COMO VA Y REALIZAR AJUSTES.