UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA

El investigador del Departamento de Análisis Económico Aplicado de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, José María Pérez Sánchez, ha participado en un estudio en el que se ha utilizado un modelo bayesiano asimétrico para analizar la probabilidad de ganar de los equipos de baloncesto de mayor nivel en España. Este trabajo lo ha suscrito junto a los investigadores de la Universidad de Granada Román Salmerón Gómez y Francisco Ocaña Peinado.

El trabajo analiza los factores subyacentes a las victorias y derrotas de los equipos españoles de baloncesto del Real Madrid y Barcelona en la liga nacional ACB. Para ello, se abordaron dos cuestiones: Si es posible identificar los factores subyacentes a los resultados y si el conocimiento de estos factores puede aumentar la probabilidad de ganar y por lo tanto ayudar a los entrenadores a tomar mejores decisiones.

Se analizaron unos 80 partidos jugados en la temporada 2013-2014 por el Real Madrid y por el Barcelona y se utilizó metodología logística estándar y bayesiana para comparar los resultados con una metodología logística asimétrica que incorpora la clara asimetría existente en los datos (hay muchas más victorias que derrotas).

Los investigadores identificaron una serie de factores principales que aumentan la probabilidad de ganar partidos en estos grandes equipos. Para el real Madrid, los factores positivos serían los puntos anotados en el primer cuarto, la actuación de Mirotic por encima de su anotación media de la temporada y el número de rebotes obtenidos sin una buena actuación de Mirotic, es decir, por debajo de su media. Los factores negativos se refieren a los tiros libres en contra y a los puntos de 2 y 3 recibidos durante el segundo, tercer y último cuarto, unido a que Mirotic esté por debajo de sus números medio.

Para el Barça, actúan como factores positivos que el equipo vaya ganando al inicio del último cuarto, el porcentaje anotador de triples por encima del 30% y la actuación de Tomic por encima de su anotación media de la temporada. Como factor negativo se encuentran los puntos recibidos.

Además, para comprobar la capacidad predictiva del modelo asimétrico bayesiano se realizó una predicción de la temporada 2014-2015 comprobando que este modelo obtenía los mejores resultados. Como conclusión, podemos decir que esta metodología asimétrica bayesiana estima y predice mucho mejor que la metodología estándar y podría ser una herramienta más a considerar por los entrenadores a la hora de diseñar sus estrategias.

La metodología empleada tiene en cuenta que la base de datos es asimétrica (el Real Madrid y el FC Barcelona tienen muchas más victorias que derrotas en su histórico de partidos). Esto permite que los resultados obtenidos en términos de factores significativos en la explicación de la probabilidad de victoria sean mucho más fiables y determinantes. Además, los resultados en términos de predicción también mejoran.

Este trabajo ha sido publicado en la revista internacional ‘Statistica Neerlandica’ que es una revista holandesa indexada en el ISI Journal Citation Report, en su apartado de “Estadística y Probabilidad” (https://onlinelibrary.wiley.com/journal/14679574#)