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Como ganhar o bolão da Copa do Mundo

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Uso o @RISK e o PrecisionTree para encontrar os Campeões

Cómo ganar la Copa Mundial en las apuestas de la oficina

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Com a Copa do Mundo no Brasil se aproximando, a expectativa em todo mundo chegou no seu auge. Na América do Sul, principalmente no Brasil, os fãs de futebol disparam o número de bolões e apostas em grupo na esperança de acertar a equipe campeã. Na Palisade, não acreditamos em apostas no escuro – por isso Fernando Hernández, consultor na Palisade Corporation, desenvolveu um modelo usando o DecisionTools Suite para prever as probabilidades de cada uma das 32 seleções de futebol saírem vencedoras deste campeonato.

Usando dados das classificações de mais de 200 equipes da FIFA dos últimos quatro anos (2011-2014), Fernando criou um modelo que usa o @RISK para determinar as probabilidades de diferentes equipes ganharem em diferentes fases, e o PrecisionTree para mapear esta informação em um formato de árvore. O @RISK utiliza a Simulação de Monte Carlo para calcular automaticamente os milhares de diferentes resultados possíveis para o torneio. O histórico dos pontos fortes e fracos de cada time é considerado nos modelos estatísticos utilizados para representar cada confronto.

Para criar este modelo, Fernando Hernández primeiro classificou as equipes em dez grupos de probabilidade igualmente importantes, baseado em seu desempenho passado. Depois, ele calculou as probabilidades de cada equipe vencer, perder ou empatar com seu adversário classificado em um determinado jogo. Por exemplo, uma equipe no grupo de alta probabilidade (número 10) teria uma maior probabilidade de vencer uma equipe que esteja no grupo intermediário (número 5). Neste caso, os dados históricos preveem que a equipe melhor classificada teria 86% de chance de vencer uma equipe intermediária, 7% de chance de perder e também 7% de chance de conseguir um empate. O modelo também dá a opção de considerar uma possível vantagem de jogar em casa durante os jogos, usando informações sobre a localização de um time durante as vitórias e derrotas anteriores. “Isso faz parte da beleza e do mistério do futebol”, diz Fernando. “A chance de um azarão poder, de tempos em tempos, tornar-se o favorito.”

Após calcular estas tabelas de probabilidade, Fernando modelou todos os primeiros 48 jogos. Para aqueles que não sabem, aqui está um resumo de como funciona o Campeonato: as 32 equipes são divididas em oito grupos de quatro. Dentro de cada grupo, todos os quatro times jogam entre si. As duas melhores equipes de cada grupo avançam para um grupo de 16 equipes. Nesta etapa, uma vitória corresponde a 3 pontos, uma derrota a 0 pontos, e um empate representa um ponto para ambas as equipes.

Um número surpreendente de resultados é possível. Mesmo que haja empate em pontos na qualificação para a segunda fase, há regras para fazer o desempate. Uma regra estabelece que o time com o maior saldo de gols (gols marcados menos gols recebidos) neste ponto do Campeonato será o que irá prosseguir. Se este valor for o mesmo para ambas equipes, será considerada uma partida entre as mesmas. Finalmente, se o empate persistir, o desempate será feito na base de “cara ou coroa”.

Fernando Hernández incluiu estas regras em seu modelo de simulação de Monte Carlo. No núcleo, o modelo também considera os registros de marcação de gols para os times que tiveram vitórias, empates e derrotas. Claro que as equipes que vencem uma partida marcam mais gols do que aquelas que perdem ou empatam.

Após a classificação das 16 seleções, elas passam para a fase de eliminação direta, ou mata-mata, ficando oito seleções, depois quatro e depois duas para a partida final. Esses 16 jogos adicionais (inclusive a partida para determinar o terceiro lugar entre os dois perdedores das semifinais) também foram simulados. Após fazer 50.000 interações, o modelo probabilístico acompanha cada time a uma eventual vitória e calcula suas chances.

Dependendo de certas hipóteses de classificação, os cálculos das possibilidades podem variar bastante. Entretanto, uma abordagem robusta que considera tanto o histórico e as classificações atuais produziu os seguintes resultados:

Com a vantagem de estar jogando em casa considerada, Brasil tem a maior probabilidade de se tornar campeão com 17% de chances, seguido da Espanha com 12% de probabilidade. As próximas seis equipes que formariam as oito finalistas são: Suíça (8%), Grécia (8%), Alemanha (7%), Colômbia (7%), Argentina (6%) e Uruguai (5%).

Desconsiderando a vantagem de jogar em casa, Alemanha seria o vencedor mais provável, com 19,9% de chance.

Nascido na Costa Rica, Fernando Hernández reconhece que sua confiança em modelagem de risco pode substituir o orgulho nacional quando se trata de apostas sobre a Copa do Mundo. “Eu ainda não tenho certeza se eu apostaria em meu país, a Costa Rica”, admite. “Em um grupo com três campeões mundiais – Uruguai, Itália e Inglaterra – meu país tem apenas 23% de chance de se classificar para a segunda fase, e apenas uma chance em 440 de se tornar Campeão do Mundo.”

» Webcast Grátis ao Vivo: Tour Guiado através do modelo de Copa do Mundo 2014
    com Fernando Hernández, Sexta-feira 06 de junho de 2014.

LinkedIn Discutir o modelo em grupos do LinkedIn da Palisade.

Wall Street Journal Read "The Journal's Prediction" in The Wall Street Journal: "a brilliantly logical prediction model"

» Mais sobre o DecisionTools Suite

 

 

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