Modelagem estatística e o limite da predição no futebol brasileiro: um estudo comparativo de desempenho e parcimônia

• Ano de defesa: 2026
• Autor(a) principal: Figueiredo, Nikolas Neves de
• Orientador(a): Ferreira, Eric Batista
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Alfenas; Sede; Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria
• Departamento: Instituto de Ciências Exatas
• Área do conhecimento CNPq: Ciências Exatas e da Terra
• Link de acesso: https://repositorio.unifal-mg.edu.br/handle/123456789/3322; http://lattes.cnpq.br/3128218938439663; http://lattes.cnpq.br/9965398009651936; https://orcid.org/0000-0003-4911-7245; https://orcid.org/0000-0003-3361-0908

O presente trabalho investiga a aplicação de modelos estatísticos para a previsão de resultados de partidas do Campeonato Brasileiro de Futebol Série A, com ênfase na comparação de desempenho entre diferentes abordagens metodológicas. A motivação do estudo decorre do histórico vínculo entre probabilidade e jogos, bem como do crescente interesse acadêmico e comercial impulsionado pela popularização das apostas esportivas, especialmente por meio de plataformas digitais. Embora a literatura apresente diversas propostas de modelagem para o futebol, observa-se que, na maioria dos casos, as taxas de acerto raramente ultrapassam 60% e, quando o fazem, tendem a perder consistência em aplicações de longo prazo. Foram analisados 35 modelos distintos, originados a partir de dois métodos amplamente reconhecidos na literatura e de variações metodológicas propostas neste trabalho. Os modelos foram avaliados com base em onze métricas, buscando captar as particularidades de cada abordagem. Essas métricas mensuram acurácia, erro, calibração probabilística, nível de complexidade, além de critérios adicionais destinados a aferir robustez e aplicabilidade prática. Uma atenção especial foi dada à parcimônia dos modelos e ao equilíbrio entre simplicidade e desempenho. O estudo também incorporou a análise do impacto de diferentes janelas temporais, definidas em função do número de rodadas anteriores consideradas na geração das previsões. Dessa forma, o desempenho dos modelos variou de acordo com as métricas empregadas, mas alguns se destacaram de forma clara. Entre eles, os modelos UfmgGer e Sd1Ger apresentaram os melhores resultados globais, enquanto o modelo ConTeiMan surpreendeu por sua metodologia extremamente simples aliada a uma elevada taxa de acerto.