Predecir la puntuación del juego es una tarea bien explorada, utilizando modelos matemáticos/estadísticos. Sin embargo, al adoptar una metodología bayesiana, este estudio tuvo como objetivo estimar de manera probabilística la posición de los equipos de la Liga Premier de Chile, considerándolos una estructura jerárquica. Este enfoque permitió la evaluación del principal campeonato chileno que proporciona a los principales jugadores de fútbol para el equipo nacional. Por lo tanto, se consideró una estructura de regresión contable (Poisson) para explicar cada partido como una combinación de la ventaja de jugar en casa, sumada al poder de ataque y defensa de cada equipo y considerando su desempeño en el campeonato como un juego independiente. Pudimos cuantificar la relación entre la defensa y el ataque de cada equipo y, además, pudimos agrupar/verificar el rendimiento de la totalidad de la Liga Premier de Chile 2020. Para la validación del modelo, guardamos los últimos cinco partidos para la predicción del modelo y encontramos que, en esta liga, los equipos presentaron una significancia estadística en los factores de ataque, que influyen en los puntajes (goles); sin embargo, todos los equipos mostraron un bajo poder defensivo y también descubrimos que jugar en casa o fuera no presentaba una ventaja en el juego. Nuestro modelo pudo predecir la tabla de posiciones de la liga chilena, con precisión en las cinco primeras posiciones, y desde las posiciones 6-11 hubo un pequeño cambio (rendimiento cercano en el campeonato) causado por la similitud del número esperado de goles, lo que implicó la misma posición en la clasificación. Este tipo de modelo ha demostrado ser muy competitivo para la predicción del campeonato de fútbol.