Datos de partido y equipos
La información disponible se recopila antes del inicio y se vincula a la identidad correcta del partido.
Dentro de ScoreProb
Cómo ScoreProb convierte datos de fútbol en probabilidades
ScoreProb es un sistema de probabilidades, no un motor convencional de pronósticos. Combina información de fútbol validada antes del inicio con características estadísticas diseñadas y modelos entrenados para publicar probabilidades que después pueden medirse frente a resultados reales.
362 variables diseñadas Solo antes del inicio Publicación certificada Auditoría histórica
De datos de fútbol a probabilidad publicada
La metodología pública muestra el proceso y las salvaguardas. Los pesos exactos del modelo, transformaciones e implementación del entrenamiento siguen siendo propietarios.
Validación de datos
La información inválida, ausente o no finita se trata de forma explícita en lugar de convertirse silenciosamente en un valor normal.
Ingeniería de variables
La información bruta se convierte en señales estructuradas de fútbol y estadísticas adecuadas para la inferencia del modelo.
Estado de 362 variables
El vector certificado captura fuerza, forma, localía, anotación, defensa, tiempos, estabilidad, calendario y otro contexto.
Inferencia del modelo
La lógica congelada del modelo convierte el estado validado de variables en salidas de probabilidad.
Salidas de probabilidad
Se publican preguntas probabilísticas separadas para 1X2, Más/Menos 2,5 y Ambos equipos marcan.
Controles de certificación
La identidad del partido, el momento previo al inicio y la trazabilidad de publicación se comprueban antes de que una salida se convierta en registro público certificado.
Liquidación y medición
Después del partido, la probabilidad almacenada puede evaluarse con precisión, calibración, puntuación Brier y otras métricas de rendimiento.
Qué analiza ScoreProb
El vector de 362 entradas se organiza en familias futbolísticas y estadísticas. Los ejemplos describen el tipo de evidencia considerada; no revelan pesos del modelo ni fórmulas de interacción.
Fuerza y ratings
Fuerza relativa de los equipos, información relacionada con ELO y diferencias de fuerza.
ELO Índice de fuerza Diferencia ELO
Forma reciente
Puntos recientes, resultados y patrones de rendimiento en ventanas móviles cortas.
Últimos 5 Últimos 10 PPG
Contexto local/visitante
El rendimiento como local y visitante se separa cuando el contexto del campo aporta información.
PPG local/visitante Tasa de victorias Goles marcados por partido
Ataque y anotación
Tasas de anotación, goles por partido, frecuencias de varios goles y comportamiento ofensivo reciente.
Tasa de marcar Goles marcados por partido Tasa de 2+ goles marcados
Defensa y goles encajados
Tasas de encajar, goles permitidos, porterías a cero y consistencia defensiva.
Tasa de encajar Goles encajados por partido Porterías a cero
Perfiles de goles
Tendencias Más/Menos, umbrales de anotación y distribuciones del total de goles.
Tasa Más de 1,5 Tasa Más de 2,5 Tasa Más de 3,5
BTTS y ausencia de gol
Comportamiento de ambos marcan, tasas de porterías a cero y patrones sin marcar.
Tasa BTTS Porterías a cero Sin marcar
Volatilidad y estabilidad
Variación en resultados, diferencia de goles y estabilidad del rendimiento entre muestras.
Desviación estándar Índice de estabilidad Entropía de resultados
Descanso y estado del partido
Comportamiento en primera y segunda parte, conservación de ventajas y respuesta al ir por detrás.
Primera parte Segunda parte Retención
Momento de los goles
Cuándo suelen llegar los goles y cómo cambia el comportamiento anotador durante los distintos periodos.
Primera parte Segunda parte Gol
Calendario y recuperación
Intervalos de descanso, carga reciente y contexto de calendario disponibles antes del inicio.
Días de descanso 7 días anteriores 14 días anteriores
Contexto de competición
Contexto histórico de la competición y disponibilidad de muestra cuando es estadísticamente utilizable.
Competición Muestra Disponible
Contexto de mercado
El universo certificado de variables puede incluir señales validadas de contexto de mercado y derivadas de cuotas entre muchas otras entradas. Las probabilidades de ScoreProb son salidas del modelo, no cuotas de bookmaker.
Probabilidad Bookmakers Historial
Ejemplos, no una fórmula exhaustiva
Tres preguntas de probabilidad, no una puntuación universal
Un estado certificado común de variables puede alimentar problemas de predicción separados. Cada salida responde a una pregunta futbolística diferente.
362 Estado de 362 variables
Local, Empate y Visitante forman una distribución de probabilidad 1X2.
Más de 2,5 y Menos de 2,5 describen la probabilidad de que el total del partido cruce la línea de 2,5 goles.
Sí y No describen si se espera que ambos equipos marquen al menos una vez.
Cómo leer una probabilidad
Ejemplo ilustrativo
Una probabilidad ilustrativa del 62% para Local no significa que el equipo local vaya a ganar con certeza. Significa que el modelo asigna a Local un 62% dadas las informaciones disponibles antes del inicio.
Un sistema de probabilidades bien calibrado debería ver que los eventos asignados alrededor del 60% ocurren aproximadamente el 60% de las veces en una muestra suficientemente grande.
Ver calibración real → Local 62% Empate 23% Visitante 15%
62% 23% 15%
Margen e incertidumbre describen la forma del 1X2
Son ayudas de interpretación, no resultados adicionales. El rendimiento histórico por margen e incertidumbre se publica en la página de Rendimiento.
Separación fuerte Menor incertidumbre
55% 27% 18%
Partido ajustado Mayor incertidumbre
38% 34% 28%
¿Qué ocurre antes de publicar?
Una probabilidad de ScoreProb se hace pública solo después de superar los controles requeridos antes del inicio.
✓ Disponible antes del inicio
✓ Datos requeridos validados
✓ Estado de variables construido
✓ Inferencia completada
✓ Identidad del partido verificada
✓ El inicio todavía está en el futuro
✓ Salida certificada publicada
Qué puede cambiar y qué no
Antes de la siguiente publicación certificada
- Los nuevos partidos finalizados pueden cambiar la forma reciente y las estadísticas históricas.
- El contexto de localía, calendario y otros datos previos puede evolucionar cuando aparece información válida nueva.
- Una probabilidad certificada más reciente antes del inicio puede convertirse en la probabilidad pública actual.
Después de la certificación
- El registro histórico almacenado de probabilidad no se reescribe después del resultado.
- Su identidad de partido y predicción permanece vinculada a la publicación certificada.
- El rendimiento histórico se mide contra el registro que existía antes del inicio.
La probabilidad no es certeza
Un 80% todavía puede fallar Si un evento es realmente del 80%, fallar aproximadamente 20 veces de cada 100 es normal en una muestra suficientemente grande. Alta probabilidad significa más probable, no garantizado.
80% 20%
Salvaguardas de integridad de datos
La información futura del partido no puede utilizarse en una probabilidad certificada previa al inicio.
La información ausente no se convierte silenciosamente en cero salvo que una variable definida represente legítimamente cero.
La predicción debe permanecer vinculada al mismo partido, equipos y contexto de inicio para el que fue generada.
Los valores numéricos inválidos se rechazan en lugar de entrar silenciosamente en un estado certificado del modelo.
Los resultados liquidados se vinculan a registros previamente publicados en lugar de recrear probabilidades después del partido.
Las salidas certificadas conservan los identificadores y la trazabilidad necesarios para auditar qué registro del modelo se publicó realmente.
Metodología transparente. Implementación propietaria.
ScoreProb publica suficiente información para comprender y auditar el producto sin revelar suficiente detalle para reproducir el modelo comercial.
Público
- Definiciones de probabilidad y salidas del modelo
- Familias amplias de variables y valores aprobados a nivel de partido
- Precisión histórica, calibración y rendimiento
- Reglas de certificación, liquidación e integridad
Propietario
- Pesos exactos y coeficientes de variables
- Ecuaciones de transformación y parámetros de normalización
- Interacción de variables y lógica de ensemble
- Código de entrenamiento, hiperparámetros y binarios del modelo
- Umbrales privados de validación y mapeos internos de fuentes
La metodología explica el proceso. Rendimiento pone a prueba las afirmaciones.
Compara la probabilidad prevista con la frecuencia observada en la página de Rendimiento.
Consulta la precisión histórica 1X2 por bandas de margen e incertidumbre.
El rendimiento se liquida contra registros certificados almacenados, no reconstruidos después de los resultados.
Preguntas frecuentes
¿ScoreProb es un modelo de IA?
ScoreProb utiliza modelos estadísticos entrenados sobre variables diseñadas antes del partido. Lo describimos como un modelo de probabilidades en lugar de depender de 'IA' como etiqueta de marketing.
¿Las probabilidades de ScoreProb son cuotas de bookmaker?
No. ScoreProb publica probabilidades del modelo. El universo de variables puede incluir contexto de mercado o señales derivadas de cuotas cuando están disponibles, pero los porcentajes publicados son salidas del modelo, no precios de bookmaker.
¿Qué significa 70%?
Significa que el modelo asigna al evento un 70% de probabilidad dadas las informaciones certificadas disponibles antes del inicio. No significa que el evento esté garantizado.
¿Cuántas estadísticas analiza ScoreProb?
El vector certificado actual contiene 362 entradas diseñadas. Abarcan múltiples familias futbolísticas y estadísticas; el peso exacto y las interacciones siguen siendo propietarios.
¿ScoreProb cambia probabilidades después del inicio?
El registro histórico certificado previo al inicio usado para medir el rendimiento no se reescribe después del inicio ni del resultado. Un estado público posterior en vivo es un concepto distinto de reescribir la probabilidad histórica certificada.
¿Por qué puede fallar una probabilidad del 75%?
Porque 75% todavía deja un 25% de probabilidad para otros resultados. El fútbol contiene incertidumbre irreducible y los buenos modelos probabilísticos expresan esa incertidumbre en lugar de fingir que no existe.
¿Cómo se mide el rendimiento de ScoreProb?
La página de Rendimiento utiliza registros certificados previos al inicio ya liquidados y publica precisión, calibración, puntuación Brier, log loss, bandas de fuerza de probabilidad y otros diagnósticos.
¿Qué son la puntuación Brier y la calibración?
La puntuación Brier mide el error cuadrático de probabilidad. La calibración pregunta si los eventos con una probabilidad dada ocurren aproximadamente con esa frecuencia en una muestra grande.
¿Con qué frecuencia se actualiza el modelo?
El sitio público muestra la probabilidad certificada previa al inicio más reciente disponible para un partido. Un estado certificado más nuevo puede sustituir la vista pública actual antes del inicio, mientras los registros anteriores permanecen conservados para auditoría.
¿La precisión histórica garantiza el rendimiento futuro?
No. El rendimiento histórico describe cómo se comportaron probabilidades publicadas anteriormente. Es evidencia sobre el comportamiento pasado del modelo, no una garantía de resultados futuros.