Skip to content
This repository has been archived by the owner on May 28, 2023. It is now read-only.

IgorMichels/Brazilian_Soccer

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Modelagem Matemática do Futebol Brasileiro: um olhar no nível individual

.github/workflows/Scraping.yaml

Repositório com meu Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) sobre o Futebol Brasileiro.

Resumo

O futebol é uma paixão nacional. O Brasil, apesar de não ser o berço desse esporte, é conhecido como “país do Futebol”, sendo natural que muitas conversas surjam com essa natureza. Em geral tais conversas abrangem tópicos como “qual o melhor time”, “quem irá ganhar uma determinada partida ou competição” ou então comparando dois jogadores, avaliando qual é o melhor ou o preferido para um contratação do seu clube de coração. Nesse sentido, o estudo desse esporte, a nível de modelagem, pode trazer um embasamento matemático à conversa, deixando o “achismo” de lado.

No presente trabalho analisou-se o desempenho dos jogadores das Séries A e B do campeonato brasileiro de futebol, organizado pela CBF (Confederação Brasileira de Futebol), sob o ponto de vista da Inferência Bayesiana. Para tanto, realizou-se a raspagem dos dados das súmulas de tais competições.

No contexto da modelagem três modelos foram propostos, um utilizando apenas os dados das equipes que foram a campo, bem como o resultado dessas partidas, enquanto os outros dois também se valiam da informação do mando de campo, com o intuito de modelar o diferente comportamento, dentro e fora de casa. Os principais resultados se dão pela estimação de distribuições de parâmetros que quantificam o desempenho dos jogadores, possibilitando, dessa forma, comparar e ranquear os mesmos, além de ranquear os clubes com maior influência dentro de seus domínios.

Palavras-chave: Modelagem matemática. Futebol. Inferência Bayesiana.

Sumário

Sumário (clique para expandir)
  1. INTRODUÇÃO
  2. REVISÃO DE LITERATURA
  3. AQUISIÇÃO DOS DADOS
    • 3.1 Processo de raspagem
    • 3.2 Problemas durante a raspagem
    • 3.3 Automação do processo 4 MODELAGEM PROPOSTA
    • 4.1 Premissas utilizadas
    • 4.2 Tratamento e Seleção dos dados
      • 4.2.1 Tratamento dos dados
      • 4.2.2 Seleção dos dados
    • 4.3 Abordagem Frequentista
    • 4.4 Abordagem Bayesiana
      • 4.4.1 ADM - Attack and Defense Model
      • 4.4.2 HAM - Home Away Model
        • 4.4.2.1 HAM1
        • 4.4.2.2 HAM2
      • 4.4.3 Rodando os modelos
        • 4.4.3.1 Resultados
  4. CONCLUSÃO
  5. TRABALHOS FUTUROS
  6. APÊNDICE A – CÓDIGOS STAN
    • A.1 Attack and Defense Model
    • A.2 Home Away Model 1
    • A.3 Home Away Model 2

Texto

O texto pode ser encontrado aqui.