Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/39721
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSánchez Soriano, Joaquín-
dc.contributor.advisorGonçalves Dosantos, Juan Carlos-
dc.contributor.authorSánchez Belmonte, Guillermo-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Estadística, Matemáticas e Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2026-04-02T08:50:01Z-
dc.date.available2026-04-02T08:50:01Z-
dc.date.created2025-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/39721-
dc.description.abstractEste informe, correspondiente al Trabajo Final de Grado en Estadística Empresarial, tiene como objetivo principal analizar los factores que influyen en el resultado final de los partidos de la liga española, desde la temporada 2016-2017 hasta la 2024-2025. En primer lugar, se aplicaron distintas técnicas de clasificación supervisada con el fin de predecir el resultado de cada partido —victoria local, empate o victoria visitante—. Entre los métodos utilizados se incluyen el análisis discriminante, k-vecinos más cercanos (KNN) y las máquinas de vectores de soporte (SVM). La matriz de confusión se empleó como principal herramienta para evaluar la precisión y desempeño de cada modelo. Posteriormente, se llevó a cabo un análisis de la importancia de las variables mediante tres enfoques complementarios: el ANOVA (análisis de la varianza), las medidas de importancia del modelo Random Forest y la teoría de juegos aplicada sobre las variables significativas del ANOVA. A partir de los rankings obtenidos en cada método, se construyó una clasificación general que permite identificar las variables que mejor predicen el resultado final de un encuentro. Finalmente, se desarrolló una página web interactiva donde se presentan los resultados de ambos objetivos mediante informes generados en R Markdown y el código en R, facilitando así la interpretación y visualización de los hallazgos. Las conclusiones principales se detallan en el punto 6 de este informe.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent80es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectpredicción futbolísticaes_ES
dc.subjectclasificación supervisadaes_ES
dc.subjectteoría de juegoses_ES
dc.subjectanálisis discriminantees_ES
dc.subjectKNNes_ES
dc.subjectSVMes_ES
dc.subjectárboles de clasificaciónes_ES
dc.subjectrandom forestes_ES
dc.subject.otherCDU::3 - Ciencias sociales::31 - Demografía. Sociología. Estadística::311 - Estadísticaes_ES
dc.subject.otherCDU::7 - Bellas artes::79 - Diversiones. Espectáculos. Cine. Teatro. Danza. Juegos.Deporteses_ES
dc.titleEstudio sobre la Liga española desde la temporada 2016-2017 a la temporada 2024-2025es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones:
TFG - Estadística Empresarial


Vista previa

Ver/Abrir:
 SANCHEZ BELMONTE, GUILLERMO.pdf

3,96 MB
Adobe PDF
Compartir:


Creative Commons La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.