Factores que ayudan a predecir resultados.

Elección de elementos que pueden ayudar a pronosticar un resultado. 
Dos factores están correlacionados cuando un cambio en uno de ellos implica que habrá un cambio en el otro.

Por ejemplo, si tomamos medidas antropométricas, como el peso y la altura, podemos ver que existe una relación, en general, entre peso y altura. Las personas más altas tienden a pesar más que las personas más bajas. 

Dos factores tienen una correlación causal cuando una variación en uno implica que habrá una variación en el otro. Pueden existir factores que están relacionados pero en los que ninguno de ellos determine al otro. En ese caso, el uso de uno de los factores para predecir cambios en el otro podría no ser adecuado.

Un posible ejemplo de que la correlación no implica causalidad estaría en intentar asociar la población de la localidad en la que juega un equipo de fútbol y la probabilidad de que este equipo gane sus partidos. En España vemos que los equipos con más títulos son de las ciudades mayores (Madrid, Barcelona y en menor medida Valencia o Sevilla). Esto no quiere decir que exista una correlación directa entre la población de la localidad y los resultados del equipo. Si la población de Madrid subiese un 5% o bajase un 5%, probablemente no afectaría al resultado de los equipos de la capital.

Análisis y validación de factores que pueden ayudar a predecir un resultado.
Para poder analizar los factores en base a sorteos previos debemos considerar una serie de sorteos de muestreo, con los que calcular los datos, y una serie de resultados de verificación, para confirmar si en efecto los factores son adecuados. Si no se hace así, podríamos estar construyendo un sistema de pronóstico basado sólo en resultados previos que se ajuste al subconjunto cerrado de resultados previos utilizado pero no a otros resultados, incluyendo los futuros.

Supongamos en un ejemplo sencillo, que analizamos factores que pueden influir para pronosticar resultados de una quiniela. Trabajamos con partidos de diez jornadas y con tres factores: la clasificación de los equipos antes del partido, qué equipo juega en casa, y los tres últimos resultados de cada equipo antes del partido. Con este conjunto de resultados podríamos encontrar que el mejor pronóstico se obtiene considerando un factor conjunto con el 70% de peso para la clasificación de los equipos, el 20% para qué equipo juega en casa y el 10% para los tres resultados inmediatamente anteriores. 

Lo primero que habría que hacer ante este método de pronóstico es cotejarlo con otros conjuntos de partidos que no se hayan utilizado en los cálculos, para ver la consistencia de los mismos.
Si no comparamos con resultados que no hayamos utilizado en el cálculo, estamos calculando una ponderación óptima para los distintos factores dentro de un conjunto de prueba, pero no un caso general.

Los límites en la predicción.

La correlación entre dos factores puede ayudarnos a la hora de hacer un pronóstico.

Podemos, por ejemplo, suponer que un equipo que va primero en la liga de fútbol ganará normalmente a un equipo que va decimoquinto. 

Estos porcentajes de probabilidad son sólo una estimación realizada a partir de una serie de factores considerados. Puede que la elección de factores no sea adecuada y puede que el peso aplicado a los mismos no sea el adecuado. También puede que factores que han sido útiles en el pasado dejen de serlo en el presente o que surjan otros nuevos.

Por ejemplo, podría darse el caso de un cambio de entrenador en uno de los dos equipos, o una infección alimentaria que no hayamos considerado para otros partidos afecte a los resultados.
En la temporada 2009-2010, el Fútbol Club Barcelona perdió cuatro partidos. En una de las derrotas pudo tener que ver la erupción de un volcán en Islandia que provocó el cierre del espacio aéreo en gran parte de Europa y obligó al Barcelona a un viaje de 1000 kilómetros en autobús. Con independencia del peso que queramos asignar a este factor volcán, probablemente no formaba parte de muchos métodos de predicción de resultados a principio de esa temporada. 

Esta ayuda no implica una certeza, ni siquiera en el caso de que los factores y su peso fuesen óptimos.

En el caso de un partido de quiniela, considerando el azar puro, los resultados 1, X y 2 tendrían cada uno un 33% de probabilidades.
Si tenemos en cuenta el factor de la clasificación, podríamos dar como más probable unos resultados que otros a la vista del historial previo (por ejemplo 60% para 1, 20% para X y 20% para 2).  En ningún caso podemos dar un porcentaje del 100% para uno de los resultados si seguimos hablando de un juego.

Incluso si son relativamente certeros, sólo aumentan la probabilidad de acertar pero no garantizan un resultado.

Es más sencillo ganar una quiniela si podemos aumentar la probabilidad de que cada una de nuestros resultados sea correcto desde el 33% al 60%. Pero aún así, la probabilidad de acertar 15 resultados sería de una entre 2126.

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