Para presentar los resultados de un análisis stepwise con la variable dependiente siendo los puntos logrados por los equipos de la Serie A y las variables independientes siendo xG, build_up_disruption, ppda, tilt, delta, tempo, offe_tran, high_pression, ggpi, iqr y quality, seguiríamos estos pasos:
1. Introducción
Objetivo del análisis: Determinar qué variables independientes tienen una influencia significativa en los puntos logrados por los equipos de la Serie A utilizando un análisis stepwise.
2. Metodología
Procedimiento:
Se utilizó un análisis de regresión stepwise para seleccionar las variables independientes más relevantes.
El método stepwise puede ser forward, backward o both, especificando cuál se utilizó (e.g., forward selection).
Criterio de inclusión/exclusión de variables (e.g., criterio AIC, BIC, valor p).
3. Resultados del análisis stepwise
Modelo Final Seleccionado:
Presentar la ecuación del modelo final.
Listar las variables seleccionadas y sus coeficientes con intervalos de confianza.
Tabla de Coeficientes:
Variable
Coeficiente
Error Estándar
Valor t
Valor p
IC 95% Inferior
IC 95% Superior
Intercept
β0
SE0
t0
p0
LCI0
UCI0
xG
β1
SE1
t1
p1
LCI1
UCI1
build_up_disruption
β2
SE2
t2
p2
LCI2
UCI2
...
...
...
...
...
...
...
Resumen del Modelo:
R^2 y R^2 ajustado.
Estadístico F y su significancia.
Estadísticas de bondad de ajuste.
Gráficos:
Gráfico de los residuos: Residuals vs Fitted.
QQ Plot: Para verificar la normalidad de los residuos.
Gráfico de influencia: Para identificar posibles puntos influyentes.
4. Discusión
Interpretación de Resultados:
Explicar cómo cada variable seleccionada influye en los puntos logrados por los equipos.
Comparar con investigaciones previas si es relevante.
Discusión sobre posibles variables omitidas y limitaciones del análisis.
Implicaciones Prácticas:
Sugerencias para equipos de la Serie A basadas en los hallazgos.
Posibles estrategias de mejora para los equipos.
5. Conclusión
Resumen de los hallazgos clave:
Resumir las variables más significativas y su impacto en los puntos logrados.
Reflexiones finales sobre la utilidad del modelo para los equipos de la Serie A.
Apéndices
Datos y Código:
Proporcionar el código utilizado para realizar el análisis stepwise (en R, Python, etc.).
Describir brevemente cómo reproducir el análisis.
Referencias:
Citar estudios previos relevantes y cualquier fuente utilizada para los datos y metodología.
Ejemplo del Modelo Final:
Supongamos que el análisis stepwise seleccionó las variables xG, ppda, y tempo:
Con esto, podríamos interpretar que un aumento de una unidad en xG está asociado con un incremento de 1.2 puntos, mientras que un aumento en ppda está asociado con una disminución de 0.8 puntos, y así sucesivamente.
Este enfoque proporciona una presentación clara y estructurada de los resultados de un análisis stepwise, permitiendo una fácil comprensión e interpretación de los hallazgos.
nepito
commented
3 months ago
Para presentar los resultados de un análisis stepwise con la variable dependiente siendo los puntos logrados por los equipos de la Serie A y las variables independientes siendo xG, build_up_disruption, ppda, tilt, delta, tempo, offe_tran, high_pression, ggpi, iqr y quality, seguiríamos estos pasos:
1. Introducción
Objetivo del análisis: Determinar qué variables independientes tienen una influencia significativa en los puntos logrados por los equipos de la Serie A utilizando un análisis stepwise.
2. Metodología
Procedimiento:
3. Resultados del análisis stepwise
Modelo Final Seleccionado:
Resumen del Modelo:
Gráficos:
4. Discusión
Interpretación de Resultados:
Implicaciones Prácticas:
5. Conclusión
Resumen de los hallazgos clave:
Apéndices
Datos y Código:
Referencias:
Ejemplo del Modelo Final: Supongamos que el análisis stepwise seleccionó las variables xG, ppda, y tempo:
[ \text{Puntos} = 3.5 + 1.2 \cdot \text{xG} - 0.8 \cdot \text{ppda} + 0.6 \cdot \text{tempo} ]
Con esto, podríamos interpretar que un aumento de una unidad en xG está asociado con un incremento de 1.2 puntos, mientras que un aumento en ppda está asociado con una disminución de 0.8 puntos, y así sucesivamente.
Este enfoque proporciona una presentación clara y estructurada de los resultados de un análisis stepwise, permitiendo una fácil comprensión e interpretación de los hallazgos.
Lecturas pendientes
Deseado
Ver los daos de las 7 ligas europeas o tal vez las 10 de la Champions:
Deadline
References
sofa_score_data/quality_and_pression_index.R87