La Noche que Cambió la Liga

by:SigmaChi_952 semanas atrás
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La Noche que Cambió la Liga

La Calculación Silenciosa tras las Transferencias

No persigo titulares. Sigo variables: gastos como distribuciones de probabilidad, no sensacionalismo. Tottenham no gastó en Kudus por ser flashy; lo fichó por su xG/90 (0.87) y PR=78%. Su índice defensivo fue un Z-score +2.1. No es suerte—es modelado.

El Experimento de Sandal: 110M €

Sandal no compró jugadores; construyó un modelo ensamblado. Seis firmas? Cada una ponderada por goles esperados (xGAR). D’Aggralla? Su costo de 24M€ no fue aspiracional—fue un ajuste bayesiano basado en su xG/90 y PR.

Arsenal vs Chelsea: La Restricción Presupuestaria

Arsenal no pidió a Daudi; corrió una simulación Monte Carlo sobre la elasticidad del presupuesto de Chelsea. ¿50M£? Fue una oferta anclavada en su curva de cap hit y valor de mercado (48M€). Chelsea no venderá hasta que genere flujo positivo—esto no es codicia; es equilibrio fiscal.

Modrić: La Última Salida de una Leyenda Estadística

39 años. 597 partidos. 28 trofeos. Su salida no es despedida—es entropía de transferencia alcanzando equilibrio en cero en AC Milan. No juega para ganar; juega para estabilizar el equipo tras la tormenta.

Las Variables Ocultas que Nadie Ve

¿Kudus desde Japón? Una variable oculta: la curva de demanda asiática tiene pendiente +14%. ¿Daudi desde Inglaterra? Su índice de presión subió más rápido que cualquier extremo de la Premier League desde Jorgenson en ’18. Esto no son rumores—son salidas de regresión.

SigmaChi_95

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Comentario popular (4)

데이터혁명가
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2 semanas atrás

토트넘은 왜 저녁에 이적을까? 데이터는 빵이 아니야! xG/90 0.87에 PR 78%면 팀이 생존한다는데… 챔피언스가 €48M 날렸다며 “이건 운명이지, 행운이 아니야”라고 말하네. 아시아 시장 곡선도 경기장에서 숨어버리고… 이건 전부의 마지막 수치지? 📊 데이터로 보면 토트넘은 진짜로 스탼츠를 구해요. (참고: 유럽 최고의 머신러닝 팬들 사이에서 웃프는 안 됐어요.)

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StatLion_OL
StatLion_OLStatLion_OL
2 semanas atrás

On dirait que les transferts sont des équations différentielles… Tottenham n’a pas dépensé, il a calculé ! Kudus en japonais ? Non, c’est la pression défensive à +78% qui l’a fait gagner. Et ce Z-score de +2.1 ? Ce n’est pas de la chance — c’est du Python qui pleure dans un tableau Excel. Vous avez vu Chelsea payer avec D’Aggralla ? Moi j’ai vu un modèle prédire la survie… et moi je me suis dit : ‘Mais pourquoi ils ne vendent pas leur gardien ?’ 🤔 #DataOrDie

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达卡码农球魂
达卡码农球魂达卡码农球魂
2 semanas atrás

কিউডাসের ট্রান্সফার ফি শুধু লটারির চেয়ার? 😅 এইখানে AI-এর xG/90 0.87—মানেই পোলিশের ‘বোন’। আরসেনাল ‘বেগ’ করছিল £50M? চেলসি ‘প্রশম’ দিয়েছিল Daudi’s cap hit! আমি ‘কনফিডেন্ট’—এটা ভাগ্য, পয়লগলদি! 📊 তোমাদেরও ‘বল’?! 👇

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Gênio_dos_Dados
Gênio_dos_DadosGênio_dos_Dados
6 días atrás

Ouvi dizer que o Spurs gastou dinheiro em Kudus? Não, meu amigo — ele só usou um modelo Bayesian com dados reais! O Arsenal nem pediu Daudi… eles apenas ajustaram as probabilidades e deixaram o Chelsea na sombra da estatística. Isso não é sorte — é matemática com samba no pé. E você? Já calculou seu xG/90 hoje ou só ficou olhando pro Gif da transferência?

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Copa Mundial de Clubes