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DOGSO ForecastLABORATORIO HISTÓRICO
¿Qué habría pronosticado nuestro modelo sin conocer el futuro? Lo medimos con un backtest walk-forward: cada fecha se pronostica usando únicamente resultados anteriores. Es investigación experimental, no consejo de apuestas.
Evaluación abierta
¿Aportan valor las probabilidades?
El Brier mide el error probabilístico: cuanto menor, mejor. Además de la referencia uniforme 33,3/33,3/33,3, comparamos contra una referencia más exigente que usa solo las frecuencias históricas de victoria local, empate y victoria visitante disponibles antes de cada fecha.
| Fecha | Local | Visitante | 1 | X | 2 | Marcador | Predicción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cargando… | |||||||
Las probabilidades son estimaciones retrospectivas y antes de redondear suman el 100 %. 1 = gana local; X = empate; 2 = gana visitante.
Metodología
Cómo trabaja DOGSO Forecast v0.2
Estimamos la capacidad de ataque y defensa de cada equipo a partir de goles marcados y encajados, suavizando muestras pequeñas. Ajustamos la ventaja local y usamos una distribución de Poisson para estimar goles y probabilidades 1/X/2.
La validación es walk-forward por fecha: cuando existe una muestra mínima, reentrenamos con todo lo sucedido antes de una fecha, pronosticamos todos los partidos de ese día y solo después avanzamos. Así evitamos que el modelo vea el resultado que intenta explicar.
El benchmark principal tampoco conoce el futuro: usa únicamente la frecuencia 1/X/2 del entrenamiento disponible en cada fecha. Fuente histórica: OpenFootball (CC0). Modelo y validación implementados con código propio de Zona DOGSO.
Conectado a Radar
Predicted 2026/27
La misma familia de modelo alimenta las simulaciones experimentales actuales de Primera y Segunda. Radar muestra siempre el corte de resultados y separa las probabilidades del dato oficial.