APLICACIÓN DE ONLINE CONFORMAL PREDICTION AL ANÁLISIS DE RESULTADOS EN MARATÓN

Abstract

En este trabajo se estudia la predicción del tiempo final en una prueba de maratón a partir de la información disponible durante el transcurso de la carrera. En concreto, se plantea un enfoque que permite estimar en tiempo real el resultado final de un corredor a medida que se van observando sus tiempos parciales, incorporando además una cuantificación explícita de la incertidumbre asociada a dichas predicciones.

Para ello, se construye en primer lugar un modelo de regresión que relaciona los tiempos parciales acumulados y la información altimétrica del recorrido con el tiempo final de la prueba, utilizando datos de distintas maratones. Sobre este modelo se aplica la metodología de Online Conformal Prediction, que permite transformar las estimaciones puntuales en intervalos predictivos con garantías de cobertura bajo supuestos mínimos, adaptándose de forma natural al carácter secuencial del problema.

El enfoque se evalúa utilizando como caso de estudio la maratón de Valencia 2023, analizando cómo evolucionan tanto las predicciones como la incertidumbre a lo largo de la carrera. Los resultados muestran que el modelo es capaz de ir refinando progresivamente sus estimaciones conforme se dispone de más información, reduciendo el error de predicción en fases avanzadas de la prueba. Asimismo, los intervalos conformes capturan de manera razonable la variabilidad del rendimiento, aunque se observan desviaciones en tramos concretos donde el comportamiento de los corredores difiere de los patrones observados en los datos de entrenamiento.

En conjunto, el trabajo pone de manifiesto el potencial de la predicción conforme, y en particular de su versión online, como herramienta para trasladar técnicas modernas de cuantificación de la incertidumbre al ámbito del maratón, permitiendo estimar en tiempo real el tiempo final de un corredor junto con una medida fiable de la incertidumbre asociada.