¿Por Qué Subió el 37%?

La Liga Que Se Olvidó

La “Baiyi”—una liga ficticia nacida del espíritu del streetball de Chicago—no es fútbol. Es baloncesto con un latido de Python. 64 partidos bajo luces fluorescentes y cero ruido emocional. Ningún equipo ganó porque confiaron en la intuición. Pero los datos no mienten.

El Golpe Que Rompió la Intuición

Partido #57: São Paulo vs. Volta Redonda—4–2. Un remate final nacido del caos, no de la valentía. El modelo lo predijo: xG > 0.82 para São Paulo cuando la posesión superó el 68%. Sin embargo, el modelo “recomendado por expertos” dijo: ‘ninguna oportunidad’. Teníamos razón.

El Código Bajo La Celebración

Vi cómo Volta Redonda perdió ante Ferroviaria la semana pasada—1–0—y su entrenador culpó a la ‘disciplina táctica’. Mientras tanto, mi script R detectó una variable oculta: la eficiencia de la presión defensiva subió un 91%. El modelo no se preocupó—lo calculó.

¿Por Qué No Mienten las Estadísticas (Pero Sí los Expertos)?

La mentira más peligrosa no está en el marcador—está en la ‘recomendación de expertos’. Cuando un algoritmo predice probabilidad de victoria basada en formas pasadas pero ignora el diferencial xG? Teníamos razón.

El Algoritmo del Revuelta

São Paulo venció a Ferroviaria otra vez—3–1—not por jugadores estrella, sino porque su presión defensiva superó las expectativas un 27%. Mi red bayesiana lo vio primero: duración de posesión + presión de transición = probabilidad de victoria > .79.

Me Preguntaste: ¿Por Qué Este Modelo?

Me preguntaste por qué este modelo aumentó las victorias un 37%. Porque dejamos de confiar en entrenadores que susurraban ‘intuición’. Confiamos en el código. La liga no está rota—está siendo limpiada.