| Journal: | Revista brasileira de estatistica |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000420837 |
| ISSN: | 0034-7175 |
| Authors: | Suzuki, Adriano K1 Louzada, Francisco1 Francini, Jose F2 Salasar, Luis E.B2 |
| Institutions: | 1Universidade de Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo. Brasil 2Universidade Federal de Sao Carlos, Sao Carlos, Sao Paulo. Brasil |
| Year: | 2014 |
| Season: | Ene-Dic |
| Volumen: | 75 |
| Number: | 240 |
| Pages: | 27-46 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, teórico |
| English abstract | In this paper we present two statistical methodologies directed to predict the outcomes of the 2010 Brazilian National Soccer League Series A. The predictions for the final standings are obtained by means of a Monte Carlo procedure. Just before each round of the second stage, we calculated for each team the probabilities of championship winning and relegation to Series B. Furthermore, we compared the predictive quality of the methods by using the de Finetti measure and the percentage of correct forecasts for three types of weighting of previous observations: full weight to all data, weight only for the last 5 rounds and for the last 10 rounds |
| Portuguese abstract | Neste artigo, apresentamos duas metodologias estatísticas aplicadas à previsão de resultados da Série A do Campeonato Brasileiro de futebol de 2010. A previsão da classificação final é obtida por meio de um procedimento de Monte Carlo. Antes do início de cada rodada do returno, calculamos a probabilidade de cada time vencer o campeonato e ser rebaixado pra a Série B. Além disso, comparamos a qualidade preditiva dos dois métodos usando a medida de de Finetti também e pelo percentual de previsões corretas para três tipos de ponderação de observações passadas: peso total para todos os dados, pesos colocados somente para as 5 últimas rodadas e as 10 últimas rodadas |
| Disciplines: | Matemáticas |
| Keyword: | Matemáticas aplicadas, Estadística, Deportes, Distribución de Poisson, Modelos estadísticos, Simulación, Fútbol, Método de Monte Carlo, Predicción |
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