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Un modelo inform\u00e1tico le da a Brasil m\u00e1s del 25 por ciento de posibilidades de ganar la Copa del Mundo. Seg\u00fan el modelo, B\u00e9lgica tiene casi un 19 por ciento de posibilidades de ganar y Holanda menos del 5 por ciento.<\/p>\n
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Seg\u00fan un modelo de predicci\u00f3n de la Instituto Alan Turing<\/a> en Londres, Brasil es el ganador m\u00e1s probable de la Copa del Mundo de 2022. El modelo de acceso p\u00fablico le da a Brasil una probabilidad de 1 en 4 de ganar la final, seg\u00fan 100,000 simulaciones de torneos. B\u00e9lgica tambi\u00e9n tiene una calificaci\u00f3n alta, con una probabilidad de ganar de casi 1 en 5. Holanda, por otro lado, tiene pocas posibilidades: menos de 1 en 21.<\/p>\n Mucha gente, de corredores de apuestas <\/em>a los banqueros, ya han utilizado modelos inform\u00e1ticos para predecir el ganador de la Copa Mundial Masculina de la FIFA 2022 en Qatar. Sin embargo, la mayor\u00eda de esos modelos se mantienen en secreto.<\/p>\n \t\t\tLEA TAMBI\u00c9N Desarrollador de software Nick Barlow<\/a> del Instituto Alan Turing y sus colegas ahora han desarrollado un modelo que la gente para ejecutar en su computadora en casa<\/a>. En una computadora port\u00e1til promedio, 1000 simulaciones de torneos toman alrededor de 15 minutos.<\/p>\n \u201cEs muy importante para nosotros que la mayor\u00eda de las cosas que hacemos fuente abierta<\/em> son\u201d, dice Barlow. \u201cAlentamos a las personas a involucrarse, usar y contribuir con nuestro C\u00f3digo\u201d.<\/p>\n Cuando Barlow y su equipo ejecutaron su modelo en el torneo 100.000 veces, Brasil gan\u00f3 el 25,1 por ciento de las veces. Le sigui\u00f3 B\u00e9lgica con 18,9 por ciento y Argentina con 13,2 por ciento. Holanda estaba en el s\u00e9ptimo lugar con un 4,7 por ciento.<\/p>\n Los investigadores tomaron como punto de partida para su modelo un m\u00e9todo que se utiliza a menudo para las competiciones en competiciones nacionales. En ese m\u00e9todo, cada equipo obtiene una puntuaci\u00f3n por defensa y ataque. <\/p>\n Sin embargo, los investigadores modificaron su modelo de algunas maneras. Eliminaron la ventaja de jugar en casa, que est\u00e1 ausente en todos los equipos de Qatar (excepto en el pa\u00eds de origen). Tambi\u00e9n tomaron en cuenta las diferencias de fuerza que se hicieron evidentes cuando los equipos jugaron entre s\u00ed en amistosos internacionales.<\/p>\n Los investigadores tambi\u00e9n modificaron el modelo para dar m\u00e1s peso a los resultados de importantes competiciones pasadas, como semifinales y finales. Los resultados de competencias recientes tambi\u00e9n recibieron peso extra. Finalmente, los investigadores aplicaron el modelo a torneos anteriores para ver qu\u00e9 tan bien coincid\u00edan las predicciones con los resultados reales. En base a ese desempe\u00f1o, tambi\u00e9n mejoraron el modelo.<\/p>\n El modelo de Barlow corresponde aproximadamente al modelo de un estad\u00edstico Navegaci\u00f3n Achim<\/a> de la Universidad de Innsbruck en Austria y sus colegas. Ejecutaron un algoritmo en una supercomputadora y descubrieron que Brasil es el probable ganador<\/a> con un 15 por ciento de posibilidades de ganar.<\/p>\n Otros modelos predicen otros ganadores. La compa\u00f1\u00eda de seguros Lloyd’s predijo que, bas\u00e1ndose en el valor del seguro colectivo de los jugadores de cada equipo Inglaterra ganar\u00e1<\/a> al vencer a Brasil en la final. El mismo modelo anteriormente predijo correctamente que Alemania ganar\u00eda la Copa del Mundo de 2014 y Francia la Copa del Mundo de 2018.<\/p>\n Un modelo dise\u00f1ado por estad\u00edstico matthew penn<\/a> de la Universidad de Oxford y sus colegas predijeron B\u00e9lgica como el ganador m\u00e1s probable<\/a>. Este modelo predijo correctamente el ganador de la Eurocopa 2020 el a\u00f1o pasado, as\u00ed como seis de los ocho cuartofinalistas. <\/p>\n
Lecciones de comida desde el espacio\n\t\t\t<\/p>\npeso adicional<\/h2>\n
s\u00faper computadora<\/h2>\n