Site criado por grupo da USP São Carlos e UFBA simula os resultados com base em rankings da Fifa e opinião de experts. Brasil fica na terceira posição
A estatística também pode ser aplicada ao esporte e o clima de Copa do Mundo é um bom momento para aprender e, quem sabe, fazer algumas apostas. O Projeto Previsão Esportiva, mantido por professores da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade Federal da Bahia (UFBA) construiu modelos estatísticos para conhecer o provável campeão da Copa do Mundo de 2018, realizada na Rússia, entre os dias 14 de junho e 15 de julho. Para os especialistas, a Alemanha aparece como favorita. Já o Brasil aparece na terceira posição, atrás da Espanha.
Em 2014, na Copa sediada no Brasil, o grupo previu dois favoritos (Alemanha e Argentina), equipes que disputaram a final. Além da Copa, o Previsão Esportiva também faz previsões de vários Campeonatos Europeus.
“Antes do início do campeonato, a nossa modelagem leva em consideração dados objetivos, em particular, o ranking da FIFA, e a percepção subjetiva de especialistas, que é incorporada na modelagem via distribuição, a priori, considerando uma estrutura inferencial Bayesiana. Depois do início do campeonato, além das informações objetivas e subjetivas, os resultados dos jogos são também incorporados na modelagem. O nosso modelo é então ajustado a cada rodada”, explica Francisco Louzada Neto, Diretor do Centro de Matemática e Estatística Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e Professor de Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, campus São Carlos, um dos criadores do projeto.
Entre as variáveis não consideradas estão as medidas das habilidades físicas e técnicas dos jogadores de uma determinada seleção, a força da defesa e do ataque de uma seleção, como está o relacionamento entre os jogadores e a equipe técnica, e quais os resultados passados dos jogos entre as seleções. Louzada conta que existe dificuldade para se obter estas informações de forma simples e direta. Assim, ao invés de considerá-las, a equipe leva em conta as percepções dos especialistas.
Mas muita gente pode estar se perguntando: e o que dizer da variável 7×1 contra a Alemanha na Copa de 2014? O docente revela que o resultado foi incorporado na modelagem da forma usual, o que aumentou a probabilidade para a Alemanha ser campeã.
E o Brasil?
Alguns websites apresentam outros resultados e apontam o Brasil como favorito. O Professor Louzada ensina que as diferentes abordagens metodológicas estatísticas, bem com os diversos tipos de dados utilizados, podem levar aos resultados diferentes.
“É importante observar que os modelos estatísticos apontam probabilidades de se ganhar um campeonato em meio à presença de variabilidade. O fato de uma seleção ser apontada como favorita não implica que a mesma, de fato se consagrará campeã, significa tão somente que, com as informações que se tem em um momento específico, ela tem maior probabilidade de ser campeã, mas durante o desenrolar do campeonato, outra seleção pode assumir a frente”.
Para ser um pouco estatístico e atuar no esporte
Na página Previsão esportiva (www.previsaoesportiva.com.br), os internautas podem interagir a partir da modelagem utilizada. O internauta preenche e envia suas sugestões de placares dos jogos da Copa do Mundo para a equipe. Os dados são analisados levando em consideração os palpites do internauta, e, em tempo real, é possível conhecer as probabilidades das seleções passarem para as diferentes fases do campeonato, incluindo a probabilidade da vitória.
“Isso, de certa forma, é uma divulgação da estatística e uma possibilidade de mostrar para a população que a estatística está presente de forma contundente no nosso cotidiano, e que pode ser acessível à comunidade”, finaliza o Professor Louzada.
Para saber mais:
Louzada, F. ; Suzuki, A. K. ; Salasar, L. E. B. ; Ara, A. ; Leite, J. G. . A simulation-based methodology for predicting football match outcomes considering expert opinions: The 2010 and 2014 football world cup cases. Pesquisa Operacional, v. 35 (3), 577-598. 2015. DOI: 0.1590/0101-7438.2015.035.03.0577.
Suzuki, A. S.; Salasar, L. E. B.; Leite, J. G.; Louzada-Neto, F. A Bayesian approach for predicting match outcomes: The 2006 (Association) Football World Cup. Journal of the Operational Research Society, v. 61, p. 1530-1539, 2010.
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