Probora ofrece análisis de probabilidades y valor sobre eventos deportivos. Solo para mayores de edad.
Solo informativo · no aceptamos apuestas · juego responsable.
¿Las probabilidades del modelo coinciden con lo que pasó? Backtest sobre los partidos ya jugados. Mide la CALIDAD de la probabilidad (no el ROI — eso está en /valor).
El modelo usa priors FIJOS (no aprende de los partidos), así que partir por fecha NO entrena nada: comparamos la calibración del tramo temprano vs el tardío. Mide ESTABILIDAD temporal de esos priors, no «generalización» de un modelo entrenado. Si el tramo tardío se degrada mucho, los priors están sesgados a una época.
| Tramo | N | Brier | ECE |
|---|---|---|---|
| Temprano | 29 | 0.217 | 0.061 |
| Tardío | 16 | 0.191 | 0.082 |
💡 Brier/ECE más bajos = mejor. Mide estabilidad de priors fijos, no aprendizaje; con pocos partidos hay mucho ruido. NO prueba que el modelo tenga edge.
Cada punto: predicción media vs frecuencia real. La diagonal = calibración perfecta; el tamaño = nº de casos.
x: probabilidad predicha · y: frecuencia observada
| Mercado | N | Brier | Log loss | ECE | Factor conf. |
|---|---|---|---|---|---|
| 1X2 | 135 | 0.181 | 0.539 | 0.077 | 0.19 |
| Más/Menos 2.5 | 45 | 0.252 | 0.696 | 0.052 | 0.10 |
| Ambos anotan | 45 | 0.241 | 0.674 | 0.121 | 0.12 |
Muestra pequeña = ruido alto; la calibración se vuelve fiable con cientos de partidos. Mide la calidad probabilística del modelo, no garantiza rentabilidad. Solo informativo.