Modelo predictivo para determinar resultados de partidos de fútbol en la Liga EA Sports 2024

• Autores: Siancas Huaman, Daniel Alberto, Valencia Yovera, Franklin Paul
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/154334
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/154334
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo predictivo; Resultado de un partido de futbol; Factores influyentes; Redes neuronales; Machine learning; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente estudio tuvo como objetivo general desarrollar e implementar un modelo predictivo para determinar el resultado de un partido en La Liga EA Sports 2024. Esta investigación es de tipo aplicada con un enfoque cuantitativo y tuvo un diseño no experimental. Se tomo como población todos los datos relevantes para la construcción del modelo predictivo. La recolección de datos se obtuvo mediante las fichas de registro y la observación, el análisis de datos se realizó mediante el software estadístico Jamovi. Entre los principales resultados se llegó a demostrar que uno de los factores más influyentes en el resultado de un partido es el de marcar goles esto de acuerdo a la prueba de ANOVA. Se logro un porcentaje de precisión del 73.02% el cual se logró mediante la matriz de confusión que se desarrolló en el mismo modelo. Por lo tanto, se logra alcanzar los objetivos de investigación. Como conclusión se logró desarrollar e implementar un modelo predictivo para determinar el resultado de un en La Liga EA Sports 2024.