Realizar predicciones no es una tarea fácil y, basándome en mi breve experiencia, considero que a veces puede llevar a dos impresiones extremas. Cuando todo sale como estaba planeado, te tratan como si tuvieras capacidades proféticas. Cuando los resultados de los eventos extremos que has calculado ni siquiera se acercan a la realidad, se puede esperar que te tilden de charlatán.
Independientemente de lo que se prediga, existe una gran probabilidad de que no ocurra el resultado exacto de la predicción que se ha realizado, especialmente si hay muchos resultados posibles.
Utilizar el pasado para predecir el futuro
Un método útil consiste en usar valores de referencia del pasado o información general. Por ejemplo, sabemos que los equipos locales marcan más goles que los visitantes. Por tanto, cuando afrontamos un partido entre dos equipos con igual fuerza, el mejor pronóstico sería la victoria del equipo local. ¿En qué parte se marcarán más goles en un partido de fútbol? Pues en la segunda. ¿Ganará Inglaterra en los penaltis? No.
Lo que podría ofrecernos más información es la medida de la dispersión, como la desviación estándar, ya que esta muestra la cantidad de discrepancia posible en relación con el mejor cálculo.
Sin embargo, si tuviésemos que utilizar valores de referencia, nunca podríamos haber predicho la subida del Leicester FC (lo sé, menciono a la ciudad en todos mis artículos) al inicio de la temporada, ¿o sí? Si consideramos los últimos partidos de la temporada 2014/15, podríamos haber interpretado que el Leicester tenía posibilidades de hacerlo bien. Aunque, debo admitirlo, parecía sumamente rocambolesco pensar que incluso podría acabar entre los 6 primeros.
La limitaciones de crear modelos
La creación de modelos nunca se debe hacer como si fuesen silos ya que se deben considerar las complejidades de cada caso. Me encanta esta analogía sobre cómo utilizar la probabilidad a priori. El artículo sobre Han Solo y la inferencia bayesiana explica la escena de Star Wars en la que el Halcón Milenario vuela a través de un campo de asteroides y C3P0 le dice a Han Solo que tiene 1 oportunidad entre 3720 de atravesar con éxito el campo. Pero C3P0 no tuvo en cuenta que la estadística normal no se puede aplicar a Han y, en su caso, debería actualizarse en consecuencia.
Esto es lo que ha estado ocurriendo en el caso del Leicester. En primer lugar, aquí no se pueden aplicar algunos modelos. Por ejemplo, un modelo típico consiste en predecir el número de goles que se marcarán como un proceso de Poisson.
Pero esto dará una mayor probabilidad de ganar a un equipo que tenga un índice mayor de goles marcados. Pero el Leicester es el tipo de equipo que gana sus partidos por 1-0, aunque esto sería contrarrestado por su fortaleza defensiva en el modelo.
En segundo lugar, incluso si se utilizaran los métodos estadísticos adecuados, el mercado parecía ilógico. Todo el mundo esperaba que el Arsenal metiera presión y que el Leicester se deshinchara. Aunque esta situación era verosímil, la más probable era que ambos equipos siguieran la misma trayectoria.
La solución intermedia
En conclusión, utilice valores de referencia pero no olvide que el rendimiento pasado no es un indicador de los resultados futuros. Por consiguiente, necesita ser subjetivo, creativo, crítico y considerar el caso que se le plantea, pero no sea excesivamente extravagante. En efecto, no es nada fácil.
