Este panel interactivo analiza a la categoría U19-F de cara a los Selectivos 2026 utilizando el V-Score, una métrica avanzada diseñada para aislar y medir la verdadera habilidad latente de la competidora, más allá de la variabilidad de resultados aislados.
Al comparar el V-Ranking previo al evento con los resultados oficiales, este informe demuestra la alta capacidad predictiva del algoritmo. Además, el análisis de su tendencia histórica nos permite ir más allá de la varianza normal para validar los rendimientos esperados, señalar días de bajo rendimiento (“choke days”) y destacar a los talentos emergentes que están rompiendo sus propios límites.
(Nota: Las métricas complementarias de “Índice de Adaptabilidad” y “Clutch Factor” del modelo original no se muestran en este reporte).
Data Source: fedme.results.info
| U17 (Top.15 V-Scores) | U19 (Top.15 V-Scores) |
|---|---|
2026 Actual U19 (Top.15 V-Scores)
| Current V-Rank | Athlete | Team | Current V-Score | Selectivo ? | Predicted Result | Actual Result | Verdict |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Maria FARRÉ PRIM | FEEC | 1473.60 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 2 | Erika CARRASCO AGUILA | FMM | 1470.70 | YES | 1 | 4 | ❄️ CHOKED (Bad Day) |
| 3 | Udane MUGICA LASA | EMF-FVM | 1435.81 | YES | 3 | 1 | ✅ VALIDATED (Fair Result) |
| 4 | Martina MUÑIZ VALENCIA | FMM | 1433.15 | YES | 2 | 2 | ✅ VALIDATED (Fair Result) |
| 5 | India PERSSON FERNÁNDEZ | FADMES | 1420.60 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 6 | Hirune JACOBS HAMMU | FECAMON | 1400.59 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 7 | Andrea CARRANCO MORENO | FMM | 1392.37 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 8 | Libe CASTILLO EGUREN | EMF-FVM | 1388.95 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 9 | Maddi AGIRRE ZUBELDIA | EMF-FVM | 1377.21 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 10 | Marta RIVERA GALLERA | FMM | 1372.82 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 11 | Carlota HERRERO MUÑOZ | FCDME | 1366.84 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 12 | Carla MATEO MELERO | FDMESCyL | 1366.46 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 13 | Maite VILA LÓPEZ | FEXME | 1365.15 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 14 | Naroa MORALES ALMAZAN | FNDME | 1362.77 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 15 | Amalia GARCÍA-COSIO ROMAGOSA | FBME | 1362.63 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 16 | Ruth ORDÓÑEZ SUAREZ | FEMPA | 1361.51 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 17 | Ainhoa USKOLA SAENZ DE OGER | EMF-FVM | 1350.46 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 18 | Meia LEÓN VILCHES | FEXME | 1331.42 | YES | 4 | 6 | ✅ VALIDATED (Fair Result) |
| 19 | Loreto PEINADO FRANGANILLO | FMM | 1329.90 | YES | 5 | 3 | ✅ VALIDATED (Fair Result) |
| 20 | Malena ECHALAR CÁRDENAS | FAM | 1322.80 | NO | - | - | ❓ (High Potential) |
| 22 | África PIÉDROLA SÁNCHEZ | FADMES | 1281.35 | YES | 6 | 5 | ✅ VALIDATED (Fair Result) |