Proyecto 15 · Analítica de Fútbol

Simulación de Montecarlo · Predicciones para el Mundial 2026

✅ publicadodatos:2026

Simulación de un millón de escenarios del Mundial 2026 a partir de ratings Elo de eloratings.net, orientada a estimar probabilidades de alcanzar semifinales, disputar la final y consagrarse campeón.

Python
Pandas
Fútbol
Ciencia de datos
Análisis de datos
Simulación

CONTEXTO Y OBJETIVO

Construir un modelo probabilístico para estimar cómo puede resolverse la fase decisiva del Mundial 2026, incorporando la fortaleza relativa de cada selección y la estructura real del cuadro eliminatorio.

El objetivo no es afirmar un resultado único, sino cuantificar la incertidumbre mediante probabilidades comparables entre equipos y etapas del torneo.

MODELO Y DIAGNÓSTICO

  • Se integran 32 selecciones y 31 partidos del cuadro, con ratings Elo de eloratings.net correspondientes al 2 de julio de 2026 y controles de duplicados, valores nulos y equipos faltantes.
  • La probabilidad de cada enfrentamiento se calcula a partir de la diferencia de rating Elo mediante la función logística estándar del sistema Elo.
  • La simulación ejecuta 1.000.000 de torneos con una semilla reproducible; los resultados ya observados se fijan y el modelo proyecta desde cuartos de final hasta el campeón.
  • Las salidas consolidan probabilidades de alcanzar semifinales, disputar la final y ganar el torneo, además de visualizaciones comparativas con una estética editorial consistente.

ENTREGA Y APRENDIZAJE

La entrega conecta preparación de datos, probabilidades Elo, simulación Montecarlo y visualización para transformar un cuadro eliminatorio en una lectura probabilística reproducible.

El desarrollo está publicado en GitHub con el archivo de entrada, los dos notebooks y las visualizaciones de predicción; la síntesis del proyecto también está disponible en LinkedIn.