Cómo estimamos los resultados de los partidos
Este simulador estima probabilidades y marcadores usando una mezcla de fuerza relativa (tipo Elo a partir de Puntos FIFA), un modelo de goles basado en Distribución de Poisson, y un ajuste por forma actual del equipo en el torneo. En un Mundial, asumimos campo neutral por defecto, y tratamos al anfitrión como una excepción.
Convertimos la diferencia de Puntos FIFA en una probabilidad base de que A sea “más fuerte” que B.
En campo neutral, repartimos los goles promedio del partido según We.
Ajustamos los λ según cómo viene rindiendo cada equipo en los partidos ya jugados del Mundial. Se calcula un factor ofensivo y defensivo a partir de los goles a favor y en contra ponderados según la fuerza relativa (Puntos FIFA) del rival en cada partido (ej: golear a Brasil otorga mayor boost ofensivo que golear a un rival de menor ranking).
Con cada λ, calculamos P(goles=k) y armamos una matriz conjunta.
Demo interactiva (ejemplo)
Fórmula:
Interpretación rápida
Es una probabilidad “base” derivada de los puntos FIFA. No es el resultado final: solo guía cómo repartimos los goles esperados.
A diferencia de ligas locales, no hay ventaja de localía por defecto. Solo se aplica un bonus si el equipo es anfitrión.
El modelo permite empates en el tiempo reglamentario, pero define un ganador por penales con probabilidad We. La tanda simulada respeta el formato 5+5 y muerte súbita.
A medida que se juegan partidos, el modelo ajusta las predicciones según el rendimiento real, ponderando los goles según la dificultad del rival. Un gol anotado frente a un rival fuerte (ej: Brasil) vale más para la forma ofensiva que uno marcado a un rival de menor jerarquía; de la misma manera, encajar goles ante rivales fuertes penaliza menos la forma defensiva. El ajuste es moderado (peso 0.25) y se atenúa al inicio (40% en el 1er partido, 70% en el 2º) para evitar que partidos aislados distorsionen la estimación.
Esto es un modelo estadístico simplificado (no considera tácticas, lesiones, ni estilos). Incorpora datos del torneo en curso para mejorar las estimaciones a medida que avanza la competencia. Es ideal para simulación y comparación.