Correção de empates para modelagem dinâmica de partidas de Futebol
Resumo
O futebol está entre os esportes de mais difícil previsibilidade, ou seja, no qual a ocorrência de resultados atípicos, em que equipes inferiores suplantam as equipes melhores se torna quase corriqueiro. Esse trabalho apresenta um mecanismo já existente para se obter previsibilidade para o resultado de partidas de futebol através de um modelo Poisson truncado à direita. Além disso apresenta uma nova proposta de adaptação da cota dinâmica para a determinação de empates já utilizada no modelo anterior. O modelo de simulação utilizado é descrito assim como as estratégias para produção das cotas de correção de empates e resultados promissores são discutidos para o Campeonato Brasileiro de Futebol da Série A em 2013 e 2015.
Referências
-Alves, A. M. e colaboradores. Logit models for the probability of winning football games. Pesquisa Operacional. Vol. 31. p. 459-465. 2011.
-Brillinger, D. An analysis of chinesesuper league partial results. Science in China Series A: Mathematics. Vol. 52. p. 1139-1156. 2009.
-Cribari-Neto, F.; Zeileis, A. Beta regression in R. Journal of Statistical Software. Articles. Vol. 34. Num. 2. p. 1-24. 2010.
-Faria, F. F. Análise e Previsão de Resultados de Partidas de Futebol. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Tese de Doutorado. 2005.
-Ferrari, S. L. P.; Cribari-Neto, F. Beta regression for modelling rates and proportions. Journal of Applied Statistics. Vol. 31. Num. y. p. 799-815. 2004.
-Karlis, D.; Ntzoufras, I. On model soccer data. Student. Vol. 3. Num. 4. p. 229-244. 2000.
-Karlis, D.; Ntzoufras, I. Analysis of sports data by using bivariate poissonmodels. Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). Vol. 52. Num. 3. p. 381-393. 2003.
-Knorr-Held, L. Dynamic rating of sports teams. Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). Vol. 49. Num. 2. p. 261-276. 2000.
-Liu, F.; Zhang, Z. Predicting soccer league games using multinomial logistic models. Course Project. 2008.
-Macedo, P. A. P.; Silva, C. D. Prediction results in the brazilian championship 2012 series a. The Brazilian Journal of Soccer Science. Vol. 7. Num. 2. p. 35-41. 2014.
-Martins, H. S. R.; Duarte, A. R. Modelagem dinâmica de partidas de futebol. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto. Vol. 3. Num. 2. p. 157-169. 2014.
-Rotshtein, A. P.; Posner, M.; Rakityanskaya, A. B. Football predictions based on a fuzzy model with genetic and neural tuning. Cybernetics and Systems Analysis. Vol. 41. Num. 4. p. 619-630. 2005.
-Rue, H.; Salvesen, Ø. Prediction and retrospective analysis of soccer matches in a league. Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). Vol. 49. Num. 3. p. 399-418. 2000.
-Souza Jr., O. G.; Gamerman, D. Previsão de partidas de futebol usando modelos dinâmicos. In: Anais do XXXVI evento da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional. SBPO. 2004. p. 650-659.
Autores que publicam neste periódico concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem ao periódico o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Creative Commons Attribution License BY-NC que permitindo o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial neste periódico.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada neste periódico (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial neste periódico.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citaçõo do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).