Los alumnos Lluis Matas, Jose Nebot y Sara Torrecilla han escrito el siguiente post:
Hemos analizado de qué depende la clasificación obtenida en la liga BBVA, para llevar cabo dicho estudio, como equipo, nos hemos centrado en cómo, tres variables afectan de manera individual y colectiva a los puntos obtenidos. Para ello, hemos escogido como variables, el presupuesto de los 20 equipos que componen la liga en la temporada pasada, el número de abonados y si tenían o no probabilidad de descender.
Al analizar las variables individualmente, nos hemos encontrado con:
- Variable “Presupuesto”: dicha variable era la más significativa de las tres. Obtuvimos una relación positiva, es decir, a mayor presupuesto del equipo, mayor probabilidad de obtención de puntos tiene.
- Variable “Número de abonados”: decidimos elegir esta variable debido a que era una variable bastante compleja de interpretar y por ello, supuso un reto de grupo. Nos encontramos con que la variable no era significativa frente a los puntos obtenidos.
- Variable “Descenso”: por último, la variable descenso, analizada individualmente, no era significativa y poseía una relación positiva.
Por otro lado, al analizar las variables conjuntamente:
- Obtuvimos unos resultados inesperados por parte de las tres conjuntas. Como era de esperar, el presupuesto y el descenso eran factores más que influyentes sobre los puntos obtenidos al final de la temporada. Lo que nos intrigo como grupo fue que, el número de abonados afectaba positivamente a los equipos con un mayor aforo y, negativamente al resto de equipos. Una de las muchas perturbaciones que podrían afectar a dicha variable podrían ser la capacidad del estadio o la ciudad a la cual pertenecía el equipo. Por ello, decidimos desestimar la variable “número de abonados” de nuestro estudio.
Al finalizar nuestro análisis exhaustivo sobre las variables individualmente y conjuntamente, obtuvimos una formula, extraída del modelo lineal general estocástico con ayuda del programa informático “gretl”, la cual utilizamos para estimar los puntos de los 20 equipos en la temporada actual sin tener en cuenta perturbaciones. Dicha predicción, se asemejaba a los resultados obtenidos en la temporada estudiada, exceptuando varios equipos los cuales tuvieron problemas económicos o estructurales en sus plantillas.