PGMAT PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA (PGMAT) INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA Telefone/Ramal: Não informado

Banca de DEFESA: HUGO RIBEIRO SANTANA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : HUGO RIBEIRO SANTANA
DATA : 19/06/2020
HORA: 14:00
LOCAL: Participação Remota
TÍTULO:

PREVISÃO DE RESULTADOS EM PARTIDAS DE FUTEBOL USANDO MODELOS DE REGRESSÃO PARA DADOS DE CONTAGEM


PALAVRAS-CHAVES:

Brasileirão 2019; dados de contagem; La Liga 2018-19; modelos de regressão; previsão; superdispersão.


PÁGINAS: 68
RESUMO:

O futebol é o esporte mais popular em muitos países do mundo. É de interesse de muitos apostadores saber quantos gols serão marcados numa partida e analisar as probabilidades preditas por modelos estatísticos antes de tomar decisões. O modelo de regressão de Poisson é o principal aliado na predição do número de gols marcados pelas equipes, por estar presente na grande maioria dos arquivos relacionados (artigos, dissertações, monografias, etc.). Entretanto, quando se considera dados de contagem com excesso de dispersão, o modelo binomial negativo surge como alternativa. Este trabalho de mestrado tem como objetivo ampliar o universo de modelos disponíveis para prever resultados de partidas de futebol, estimando as probabilidades de cada resultado possível (vitória mandante, empate e vitória visitante) e incluindo aplicações inéditas de alguns modelos a dados de futebol, tais como: COM-Poisson, Bell e Poisson-Shanker. As versões bivariadas dos modelos Poisson e binomial negativo também foram consideradas. As aplicações foram feitas para os jogos do Campeonato Brasileiro da Série A de 2019 e da Liga Espanhola de 2018-19. Os modelos considerados apresentaram uma boa capacidade preditiva, segundo a medida Brier Score.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1961783 - PAULO HENRIQUE FERREIRA DA SILVA
Interno - 2195844 - LEILA DENISE ALVES FERREIRA AMORIM
Externo à Instituição - LUIS ERNESTO BUENO SALASAR - UFSCAR
Notícia cadastrada em: 05/12/2020 19:08
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