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dc.creatorGalvão, Luciano Ribeiro-
dc.date.accessioned2018-09-05T21:09:55Z-
dc.date.available2018-09-05T21:09:55Z-
dc.date.issued2018-09-04-
dc.date.submitted2018-07-06-
dc.identifier.citationGALVÃO, L. R. Estimação de rating no futebol: campeonato brasileiro de 2017. 2018. 48 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30375-
dc.description.abstractObserving games from 2017 Brazilian Footbal Championship League series A, we adjusted Poisson models with linear predictors for the expectation of the number of goals from home and away teams. We estimated attacking (g ) and defense (d ) strength parameters for each team. A common home advantage effect (m ) was used for all teams. The first leg of the double roundrobin was used to estimate initial ratings. Those parameters were then re-estimated at each round of the second leg. We intend to present a descriptive model that could estimate as well as predict scores and results from each game. Additionial features of the final table could also be predicted as probability of playing South American Champions League or being demoted to series B of the competition. Model has been shown flexible in the pure likelihood analysis version, but some of desirable features of parametric Bayesian inference could enhance some of its properties and will be object of future research.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectFutebol - Estimativa - Brasilpt_BR
dc.subjectFutebol - Forças de ataquept_BR
dc.subjectFutebol - Forças de defesapt_BR
dc.subjectDistribuição de probabilidadept_BR
dc.subjectDistribuição de Poissonpt_BR
dc.subjectEstimativa de classificaçãopt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectSoccer estimation - Brasilpt_BR
dc.subjectSoccer attack forcespt_BR
dc.subjectSoccer defense forcespt_BR
dc.subjectProbability distributionpt_BR
dc.subjectPoisson distributionpt_BR
dc.subjectRating estimationpt_BR
dc.subjectPredictionpt_BR
dc.titleEstimação de rating no futebol: campeonato brasileiro de 2017pt_BR
dc.title.alternativeEstimation of rating in football: championship brazilian of 2017pt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.contributor.referee1Guimarães, Paulo Henrique Sales-
dc.contributor.referee2Oliveira, Deive Ciro de-
dc.description.resumoObservando os jogos da série A do campeonato brasileiro de 2017, ajustou-se modelos Poisson com preditores lineares para a esperança do número de gols do time mandante e do time visitante. Estimou-se parâmetros referentes à força de ataque (g ) e de defesa (d ) de cada time. Foi utilizado um efeito de mando de campo comum (m ) para todos os clubes. O primeiro turno da competição (dos dois turnos completos) foi usado para a estimação inicial dos ratings, que por sua vez foram reestimados no segundo turno, jogo a jogo. Pretende-se com esse estudo apresentar um modelo descritivo que permita tanto estimar quanto predizer as probabilidades associadas aos placares e, ou as associadas aos resultados (vitória, empate ou derrota) para o mandante e para o visitante em cada partida. Como aspectos adicionais podem-se prever a classificação final do campeonato e resultados derivados como as probabilidades de classificação para a Copa Libertadores da América ou de ser rebaixado para a segunda divisão da competição. O modelo proposto se mostrou flexível em sua versão de análise de verossimilhança, mas de suas propriedades depreende-se que a implementação paramétrica bayesiana pode incorporar outras características desejáveis do modelo.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqProbabilidade e Estatística Aplicadaspt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5553119930257766pt_BR
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