Menu
Por Omar Rodríguez Montiel La investigación en el campo del deporte ha experimentado un importante incremento en los últimos años, hecho que ha generado un interés creciente por consultar información estadística sobre este ámbito. Partiendo de datos recopilados a tal efecto, su uso se puede dar desde predecir estrategias para ganar un juego, fichajes de jugadores y hasta la prevención de lesiones, pero ¿cómo se puede lograr esto? Antes de responder la pregunta, ¿qué significa regresión lineal? Regresión lineal es una técnica de modelado estadístico que se emplea para describir una variable de respuesta continua como una función de una o varias variables predictoras. Puede ayudar a comprender y predecir el comportamiento de sistemas complejos o a analizar datos de los jugadores o hasta rivales. Las técnicas de regresión lineal permiten crear un modelo lineal. Este modelo describe la relación entre una variable dependiente Y como una función de una o varias variables independientes X. La ecuación general correspondiente a un modelo de regresión lineal es: Una vez entendido que es regresión lineal, se puede responder más sencillo acerca de cómo se implementa en los deportes, se utiliza un modelo de regresión para crear un modelo de pronóstico para un conjunto de datos específico. A partir de la moda, puede usar la regresión para predecir valores de respuesta donde solo se conocen los predictores. Deportivamente, económicamente y hasta empresarialmente se pueden hacer predicciones como la siguiente historia: En los años 70, cuando Bill James (estadístico) empezó a analizar los registros históricos de los jugadores de béisbol de las grandes ligas americanas, con el fin de medir de manera eficaz las actividades que suceden dentro del campo de juego. De hecho, gracias a esta estrategia basada en datos, Billy Beane, general manager de los Oakland Athletics, consiguió sacar adelante económica y deportivamente a su equipo. Es increíble pensar que los partidos no se ganan sólo por exigencia o esfuerzo, sino también por estrategias y fichajes acertados, y todo basado en la recopilación de datos y su uso predictivo.
0 Comentarios
Deja una respuesta. |
IDMIngeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas Archivos
Junio 2019
Categorías
Todos
|