terça-feira, 16 de outubro de 2018

Previsões para o Campeonato Brasileiro de Futebol 2018

https://globoesporte.globo.com/sp/futebol/brasileirao-serie-a/jogo/14-10-2018/palmeiras-gremio.ghtml

Estamos chegando à reta final (o quarto final, para sermos mais precisos) do Campeonato Brasileiro de Futebol 2018. Assim, estamos novamente retomando o projeto de fornecer previsões para resultado de partidas de futebol desse campeonato. Esse projeto está sendo conduzido nesta fase pelo recém-formado estatístico André Vizzoni e os resultados completos estarão sendo fornecidos até o final do campeonato no blog específico para esse fim.

Lá poderá se encontrar as previsões para a próxima rodada (no caso de hoje, a rodada 30), as chances de cada equipe ser campeã, ser classificada para a fase de grupos da Libertadores, para a pré-Libertadores ou para a Copa Sulamericana e também as chances de rebaixamento para série B.

Esse blog está longe de ser o único a fazer essas previsões. A título de comparação, apresento abaixo uma tabela com as probabilidades de um time ser o Campeão Brasileiro de Futebol em 2018 fornecidas por vários sites especializados

Times
Palmeiras
64%
62%
74%
74%
68%
Internacional
18%
21%
15%
15%
20%
Flamengo
12%
13%
8%
9%
9%

Como pode ser visto, as previsões não variaram muito entre os diferentes esquemas mostrando uma coerência entre eles. Interessante notar que nossas previsões ficaram no meio das outras, como uma espécie de média delas.

Finalmente, esclareço que nosso esquema de previsão contempla uma versão estática (mais simples) e uma versão dinâmica. Essa última permite uma adaptação que acomode mudanças com a passagem do tempo. O próprio campeonato vem mostrando isso com vários times se alternando na liderança por um certo número de rodadas. Esse ponto já foi detalhado anteriormente aqui.

A quantificação do tamanho da mudança esperada para cada rodada é de difícil especificação. Uma indicação de mudança maior que a mudança observada levará a uma perda desnecessária da informação passada. Uma indicação de mudança menor que a mudança observada levará a uma preservação excessiva da informação passada. [O caso limite é o modelo estático, onde toda a informação passada é totalmente preservada.] Essa sintonização da quantidade de mudança é muito fina e não é nada trivial. Infelizmente, ainda não conseguimos encontrar esse ponto ótimo no nosso modelo e portanto os resultados ainda estão sendo apresentados apenas para o modelo estático.

Nenhum comentário:

Postar um comentário