Basado en datos reales de la NBA, desmiento el mito de la racha caliente: el rendimiento no es pasión, sino probabilidad. Descubre cómo el algoritmo silencioso revela lo que realmente importa.

Analizando los partidos con modelos estadísticos, descubrí que cero robos y cero tapones no son casualidades: son señales de un patrón oculto. Los equipos campeones ganan con disciplina, no con exhibición.

Un científico de datos de Chicago revela cómo la creencia en las rachas calientes es una ilusión cognitiva. Los datos muestran que la verdadera ventaja está en la varianza, no en el momentum.

Como analista de datos, revelo cómo los 82 partidos de la temporada no son azar, sino una sinfonía estadística. Descubre los patrones ocultos que deciden los campeonatos: ritmo, inevitabilidad y tensión silenciosa.

Analizando los datos del Oklahoma Thunder, descubrimos que el dominio en casa no se traduce en éxito fuera de casa. No es suerte: es un sesgo sistémico revelado por la ciencia de datos.

Análisis de datos revela que Kobe Bryant estudió francés no para insultar, sino para ejercer presión psicológica en momentos clave. Su táctica lingüística mejoró su eficiencia en playoffs.

Como analista de datos del NBA, he seguido el ascenso de los Thunder con precisión fría. Pero la frase de De'Andre Hunter en ESPN—'esta podría ser su última oportunidad'—impactó más que cualquier coeficiente estadístico. Aquí analizo la presión real tras Oklahoma City.

¿Por qué los 76ers arriesgan con estrellas propensas a lesiones pese al impuesto de lujo? Como analista deportivo en Londres, desmontamos la lógica detrás de esta decisión con probabilidad bayesiana. No es estrategia: es mitología disfrazada.

Como científico de datos que ha creado modelos para predecir playoffs, analicé el contexto real detrás de las 3 eliminatorias de LeBron James frente a las 4 de Kobe. No es solo estadística: es dinámica de equipo, roles y momento. Descubre por qué liderar un equipo no implica inmunidad al fracaso.