Resultados, muestras históricas, rendimiento, contexto y publicaciones disponibles.
Transparencia / 05
Fuentes y metodología
Un porcentaje sin procedencia ni límite es solo un número. PARTIDATO separa lo observado, lo calculado y lo que todavía no está confirmado.
Distribuciones, probabilidades, escaleras y escenarios producidos bajo supuestos explícitos.
Vigencia, contradicciones, calidad de muestra y límites antes de utilizar una estimación.
Qué fuentes alimentan el motor
PARTIDATO trabaja con archivos históricos del proyecto, resultados y estadísticas deportivas disponibles públicamente, información prematch publicada para cada encuentro y cálculos generados por el propio motor.
Partidos y equipos
Marcadores, localía, muestras por competición y variables de rendimiento agregadas.
Rendimiento individual
Participaciones, minutos y métricas disponibles, siempre vinculadas a una muestra visible.
Contexto publicado
Fecha, hora, sede, árbitro, clima, descanso, bajas y alineaciones cuando la fuente las ofrece.
Resultados derivados
Esperanzas, probabilidades, simulaciones, calibración y reglas de control de riesgo.
La identidad concreta de una fuente puede conservarse en el paquete y la trazabilidad interna del partido. Las marcas, clubes, ligas y proveedores mencionados pertenecen a sus respectivos titulares; no existe afiliación oficial salvo indicación expresa.
Una fuente pública también puede equivocarse
Un dato publicado puede corregirse, llegar tarde o no estar disponible. PARTIDATO prioriza mostrar “pendiente” o “preliminar” antes que completar un vacío con información inventada.
Cómo se construye un partido
Recopilar
Incorporar resultados y estadísticas disponibles en archivos estructurados.
Normalizar
Resolver nombres de equipos, fechas, competiciones, localía y unidades comparables.
Controlar
Revisar muestras, faltantes, duplicados, valores imposibles y cobertura por liga.
Modelar
Estimar distribuciones para goles y mercados físicos mediante reglas estadísticas.
Calibrar
Comparar previsiones con resultados fuera de muestra y ajustar exceso de confianza cuando existe evidencia.
Publicar
Mostrar resultados, estado y límites sin ocultar contradicciones ni completar datos ausentes.
Una muestra grande reduce ruido, pero no elimina sesgo, dependencia entre variables, cambios de plantilla o diferencias entre temporadas. La calidad se evalúa por liga y mercado, no por apariencia.
Qué aporta cada módulo
Estados de confianza
| Sello | Qué significa | Cómo usarlo |
|---|---|---|
| Calibrado | La probabilidad fue contrastada y ajustada con evidencia suficiente bajo el método definido. | No es garantía; compárala con el contexto y la muestra. |
| Medido · sin margen | Existe medición, pero el porcentaje se muestra sin un colchón adicional de seguridad. | Trátalo con más prudencia y revisa sus límites. |
| Preliminar | El dato existe, pero aún puede cambiar: por ejemplo una alineación probable. | Aporta contexto; debe revisarse cerca del inicio. |
| Crudo / sin auditar | No hay validación suficiente para presentarlo como una lectura consolidada. | Solo exploración. No debe sostener una conclusión. |
| Histórico | Describe una muestra anterior, no la disponibilidad actual. | Úsalo como perfil, no como confirmación. |
Los porcentajes se redondean para lectura. Dos lados de un mercado pueden no sumar exactamente 100 por redondeo, ajustes de seguridad o reglas de presentación.
Seis módulos disponibles
La versión pública ofrece Análisis, Jugadores, Lectura, H2H, Simulación 1M y Prematch. El módulo experimental que antes cerraba el recorrido permanece desactivado y no forma parte de la navegación, los enlaces directos ni las funciones disponibles.
La información sigue separada por módulo
Cada vista conserva su procedencia, vigencia y estado de validación para que el visitante pueda interpretar los datos sin que el sitio construya una decisión final por él.
Límites y actualización
- Un modelo depende de la calidad y representatividad de sus datos.
- Los cambios tácticos, lesiones tardías y decisiones arbitrales pueden quedar fuera de la muestra.
- Correlaciones históricas pueden debilitarse o cambiar con el tiempo.
- No todos los mercados tienen la misma validación ni profundidad estadística.
- Una lectura válida puede dejar de serlo cuando cambian el contexto o los datos disponibles.
Los paquetes se actualizan por partido y los módulos conservan su propia marca de vigencia. Una actualización corrige o completa el contexto; no reescribe el pasado para aparentar más acierto.
El objetivo es interpretar mejor
Continuar con Juego responsableConvierte la prudencia estadística en límites reales.→
Si los datos, la muestra o el contexto no alcanzan, PARTIDATO debe mostrar el límite en lugar de forzar una conclusión.