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Previsões de resultados em partidas do campeonato brasileiro de futebol

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joao_marcos_amorim_dos_santos.pdf (993.3Kb)
Data
2019-04-29
Autor
Santos, João Marcos Amorim dos
Orientador
Silva, Moacyr Alvim Horta Barbosa da
Metadados
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Resumo
Prever resultados de partidas de futebol é um problema que vem sendo explorado há décadas. Tais resultados podem ser vistos por dois pontos de vista, prever o placar ou apenas prever o resultado: vitória, empate ou derrota. Quando se tem modelos que buscam prever a quantidade de gols marcados por cada uma das equipes, ambos pontos de vista do resultado de uma partida podem ser contemplados, placar e resultado. Desde 1950, diferentes abordagens e modelos foram propostos com intuito de modelar a quantidade de gols marcadas por cada time em uma partida. Uma das abordagens mais exploradas foi caracterizar a quantidade de gols marcados por cada uma das equipes como uma variável que segue a distribuição de Poisson. Desde os primeiros trabalhos, uma hipótese trabalhada foi que a quantidade de gols marcados pelo time mandante e visitante seriam independentes. Porém, alguns autores utilizaram abordagens que consideram correlação no placar das duas equipes, sejam elas através do uso da Poisson Bivariada ou da adaptação do modelo independente. Contudo, a grande maioria desses trabalhos esteve limitada a usar como informação apenas os times participantes das partidas e a quantidade de gols marcados e sofridos por cada uma delas. Esta dissertação tem por objetivo explorar a capacidade preditiva de diferentes modelos de Poisson propostos na literatura para prever a quantidade de gols marcados por cada uma das equipes em uma partida, além de fazer uso de mais variáveis explicativas, tais como número de finalizações, número de finalizações certas, roubadas de bola, variáveis essas provenientes do Cartola FC. Cada um dos modelos explorados é analisado tanto do ponto de vista de acertar o verdadeiro placar da partida quanto acertar o verdadeiro resultado da partida, vitória, empate ou derrota.
 
Predicting football (soccer) results is a problem that has been explored for decades. The results can be seen from two points of view, predict the score or just to predict the result: win, draw or defeat. When we modeling the number of goals from each team, both points of view can be contemplated, score and result. Since 1950, many approaches have been proposed in order to model the number of goals scored by each team in a match. One of the most explored approaches considers the number of goals scored by each team as a variable following a Poisson distribution. From the first works, a underlying hypothesis was that the number of goals scored by the home team and away team was independent. However, some authors have used approaches that consider correlation in the score of the two teams, either through the use of Bivariate Poisson or the adaptation of the independent model. However, the vast majority of these works were limited to the data about the teams playing the matches and the number of goals scored and concede only. This thesis aims to explore the predictive capacity of different Poisson models proposed in the literature to predict the number of goals scored by each of the teams in a match, in addition to making use of more explanatory variables, such as number of shots, number of shots on target, tackles, all those variables coming from Cartola FC. Each one of the explored models was analyzed from the point of view to correct the true scoreboard of the game, as well as to correct the true result of the match, win, draw or defeat.
 
URI
https://hdl.handle.net/10438/27672
Coleções
  • FGV EMAp - Dissertações, Mestrado em Modelagem Matemática [78]
  • RP / PPA - Dissertação [2]
Áreas do conhecimento
Matemática
Assunto
Campeonato Brasileiro (Futebol) - Métodos estatísticos
Futebol - Brasil - Modelos matemáticos
Futebol - Brasil - Métodos estatísticos
Palavra-chave
Métodos estatísticos
Modelagem de gols
Distribuição de Poisson
Poisson Bivariada
Distribuição Binomial
Campeonato Brasileiro
Goal modeling
Poisson distribution
Bivariate poisson
Binomial distribution
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