projects 16.06.26 · 3 MIN

Predicciones Mundial 2026 - Jornada del 16 de Junio

El Mundial 2026 sigue su marcha y aquí están las predicciones de los partidos programados para el 16 de junio. Se disputarán tres encuentros: uno del Grupo G y dos del Grupo I.


Partidos del 16 de junio

Grupo G — Irán vs. Nueva Zelanda

Modelo Base Modelo Bayes
p (local) 0.574 0.447
p (empate) 0.273 0.258
p (visitante) 0.153 0.294
Marcador predicho 1-1 1-1
Pick Gana Irán Gana Irán
Sede Inglewood

Ambos modelos coinciden en el pick a favor de Irán, aunque el modelo bayesiano reduce la probabilidad de victoria local y aumenta la del visitante, reflejando un análisis más cauteloso respecto a Nueva Zelanda.


Grupo I — Francia vs. Senegal

Modelo Base Modelo Bayes
p (local) 0.447 0.445
p (empate) 0.286 0.284
p (visitante) 0.267 0.271
Marcador predicho 2-1 1-0
Pick Gana Francia Gana Francia
Sede East Rutherford

Las probabilidades son prácticamente idénticas entre ambos modelos. El modelo base predice un partido con más goles (2-1), mientras que el bayesiano es más conservador (1-0). El pick es el mismo: victoria de Francia.


Grupo I — Irak vs. Noruega

Modelo Base Modelo Bayes
p (local) 0.196 0.210
p (empate) 0.362 0.256
p (visitante) 0.442 0.535
Marcador predicho 1-1 0-1
Pick Gana Noruega Gana Noruega
Sede Foxborough

El modelo bayesiano es considerablemente más optimista con Noruega, asignándole un 53.5% de probabilidad de victoria frente al 44.2% del modelo base. Esto reduce drásticamente la probabilidad de empate del 36.2% al 25.6%. A pesar de la diferencia en magnitud, ambos modelos se alinean en el pick.


Resumen de picks

Partido Grupo Pick Base Pick Bayes ¿Divergencia?
Irán vs. Nueva Zelanda G Gana Irán Gana Irán ❌ No
Francia vs. Senegal I Gana Francia Gana Francia ❌ No
Irak vs. Noruega I Gana Noruega Gana Noruega ❌ No

No hay divergencias de pick entre los dos modelos para esta jornada. Los tres partidos tienen consenso total: Irán, Francia y Noruega son los favoritos según ambos enfoques.


Notas metodológicas

  • Modelo Base: Red neuronal entrenada con datos históricos de partidos internacionales. Genera probabilidades de resultado y un marcador esperado.
  • Modelo Bayes: Variante que incorpora ajustes bayesianos, incluyendo factores como distancia de desplazamiento del equipo visitante (alt_gap_away_km), altitud del estadio y otras variables contextuales.

En esta jornada, ambos modelos están en completo acuerdo en sus picks, lo que aumenta la confianza en las predicciones.