Este estudio tiene como objetivo clasificar las estrategias de carrera de cada equipo de Fórmula 1 (F1) utilizando el Análisis de Clases Latentes (ACL) de JMP. El análisis utilizará datos de carrera disponibles públicamente de las temporadas 2018-2025, incluyendo datos de FastF1, OpenF1, Jolpica API y resultados oficiales de carrera de la FIA. Las variables explicativas incluirán el número promedio de paradas en boxes, la vuelta de la primera parada en boxes, la duración promedio del stint, el compuesto de los neumáticos, las paradas en boxes durante los períodos de coche de seguridad, los cambios de posición y los puntos obtenidos. El ACL clasificará objetivamente las estrategias de los equipos, que tradicionalmente se han descrito en función de la experiencia y las impresiones, y aclarará las características de cada clase latente. Además, al analizar la relación entre cada clase y las tasas de victorias, las tasas de podio y las clasificaciones anuales, el estudio busca descubrir "patrones estratégicos que conducen a la victoria". Esta investigación propone un nuevo método analítico en el análisis de datos deportivos y demuestra su potencial para apoyar la toma de decisiones en la estrategia de carrera y su aplicación a otros campos.
