Inferência bayesiana aplicada à previsão de resultados do campeonato brasileiro de futebol

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Matos, Bruno Fernandes de
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/20515
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
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spelling Matos, Bruno Fernandes deNakano, Eduardo YoshioMATOS, Bruno Fernandes de. Inferência bayesiana aplicada à previsão de resultados do campeonato brasileiro de futebol. 2017. 74 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://bdm.unb.br/handle/10483/20515Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.A cada ano o interesse em prever resultados de futebol aumenta e junto ao aumento das apostas esportivas, cresce a motivação para se obter diferentes modelos que possam aumentar as chances de acertar os resultados reais. Assim, esse trabalho apresenta uma aplicação de Modelos Bayesianos para a previsão de resultados de partidas de futebol. Nesse trabalho, as técnicas foram aplicadas para o Campeonato Brasileiro de Futebol de 2017, porém, podem ser aplicadas para estimar probabilidades de confrontos de futebol em qualquer natureza e o método de simulação permite obter estimativas sobre o campeonato para qualquer campeonato no modelo de pontos corridos. Foram usados modelos que se baseiam na distribuição de Dirichlet para obter as probabilidades de cada um dos possíveis resultados e foram realizadas simulações via Monte Carlo para obter probabilidades relacionadas ao resultado final do campeonato.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-08T15:48:07Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_BrunoFernandesDeMatos_tcc.pdf: 726729 bytes, checksum: 9f43a9d09719c6c96582d9ee112914a8 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-08T15:48:18Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_BrunoFernandesDeMatos_tcc.pdf: 726729 bytes, checksum: 9f43a9d09719c6c96582d9ee112914a8 (MD5)Made available in DSpace on 2018-08-08T15:48:18Z (GMT). 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