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Professor Advisordc.contributor.advisorSchwartz Perlroth, Daniel
Authordc.contributor.authorMolina Cortez, Matías Rubén 
Associate professordc.contributor.otherSauré Valenzuela, Denis
Associate professordc.contributor.otherDurán, Guillermo
Admission datedc.date.accessioned2017-12-28T14:22:30Z
Available datedc.date.available2017-12-28T14:22:30Z
Publication datedc.date.issued2017
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/146338
General notedc.descriptionIngeniero Civil Industriales_ES
Abstractdc.description.abstractDurante los últimos 20 años se ha observado un incremento en el interés por aplicar analytics (análisis de datos) en la toma de decisiones en deporte. Un ejemplo reciente es la planificación del fixture para las Eliminatorias al Mundial de Rusia 2018 en la Conmebol en la que se utilizaron modelos de optimización. En la presente memoria se analizan dos casos a la toma de decisiones vinculadas al fútbol: (1) predicciones de resultados si se cuenta con información secuencial y (2) orden de partidos en el fixture de un torneo y su impacto en la posición final de un equipo. Es por ello que se realizan dos experimentos, en el primero, a través de una plataforma online de crowdsourcing, se invita por medio de incentivos a un grupo de personas a que participen en el pronóstico de partidos para la Eurocopa realizada en Francia. Se contrastan dos grupos: uno solo tiene una instancia para hacer las predicciones de todos los partidos a considerar, mientras que el otro grupo debe efectuar predicciones todos los días. Por lo tanto, en este escenario, se examina cómo la presencia o ausencia de decisiones secuenciales afecta la certeza en predicciones de partidos de fútbol. En el segundo experimento, se aprovecha el orden aleatorio de la secuencia de partidos que se da en ciertos campeonatos de fútbol, con el objetivo de medir el impacto de la dificultad del equipo rival a comienzos del torneo (experimento natural). Se utiliza los datos recogidos de los partidos de la Liga Inglesa de fútbol en un período de 10 años (2005-2015). A través de técnicas econométricas se evalúa el efecto de la dificultad inicial, controlando por factores inherentes a cada equipo y temporada. En término de conclusiones, en el primer experimento se encuentra que no existen diferencias significativas entre los dos grupos, aun cuando un grupo tenía mayor información al momento de hacer predicciones. En el segundo experimento, se infiere que la dificultad de los primeros partidos de una temporada, medida a partir de las posiciones de los equipos rivales en temporadas pasadas, afecta significativamente la posición final de un equipo, es decir, los equipos que enfrentan mayor dificultad en estos partidos tienen más chances de ver afectada negativamente su posición final. Además, al analizar la heterogeneidad de este efecto, no se encuentran diferencias dependiendo si la dificultad inicial del rival es asignada a mejores o peores equipos, según sus posiciones en temporadas pasadas. Finalmente, para investigaciones futuras se propone expandir el estudio con muestras de mayor tamaño, para el primer experimento, y al mismo tiempo, buscar formas de evitar sesgos de selección entre grupos experimentales. En el segundo experimento se sugiere incluir más temporadas y realizar comparaciones con otras ligas de fútbol.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido parcialmente financiado por Corporación ISCIes_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectSecuencias (Matemáticas)es_ES
Keywordsdc.subjectFutbol - Torneo - Prediccioneses_ES
Keywordsdc.subjectProbabilidades - Experimentoses_ES
Keywordsdc.subjectFixture
Títulodc.titleEventos secuenciales y su efecto en el fútbol: Evidencia empírica en predicciones y calendarización de campeonatoses_ES
Document typedc.typeTesis
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Industrial
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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