Data: 04/03/2026
Horário: 14h30
Local: https://conferenciaweb.rnp.br/sala/lilia-carolina-carneiro-da-costa
Presidente: Lilia carolina Carneiro da Costa
Examinador Externo à Instituição: Adriano Kamimura Suzuki
Examinadora Externa à Instituição: Marina SIlva Paez
O futebol é umdosesportesmaispopulares do mundoetemgranderelevânciasocial, econômica e cultural, especialmente no Brasil. Além de seu caráter esportivo, o futebol tem se consolidado como um campo fértil para aplicações estatísticas, impulsionado pelo avanço das técnicas de modelagem e pelo crescente interesse em previsões, seja para fins analíticos, esportivos ou de mercado de apostas. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é desenvolver e comparar modelos estatísticos Bayesianos para a previsão de resultados de partidas de futebol, com foco no Campeonato Brasileiro da Série A. A pesquisa explora a utilização da distribuição Weibull discreta como alternativa à distribuição de Poisson tradicional, buscando maior flexibilidade na modelagem da contagem de gols. São investigadas extensões capazes de lidar com características recorrentes em dados de futebol, tais como inflação de zeros, dependência entre os gols das equipes mandante e visitante por meio de cópulas e estruturas dinâmicas para capturar a evolução temporal das forças de ataque e defesa ao longo da competição. A inferência é conduzida sob a abordagem bayesiana, permitindo a incorporação de distribuições a priori e a obtenção de distribuições preditivas a posteriori. Modelos univariados e bivariados são ajustados, incluindo versões dinâmicas e com inflação de zeros, sendo a estimação Bayesiana realizada por meio de métodos de simulação MCMC implementados no pacote Stan do software R. A avaliação do desempenho preditivo é realizada com base em métricas como o número de acertos, a medida de De Finetti e critérios derivados de validação cruzada do tipo leave-one-out. Os modelos propostos são avaliados por meio de estudos de simulação e aplicados aos dados do Campeonato Brasileiro de 2025. Os resultados indicam que os modelos baseados na Weibull discreta apresentam desempenho competitivo e, em diversos cenários, superior aos modelos tradicionais baseados na distribuição de Poisson, especialmente no que se refere à flexibilidade de ajuste e à qualidade probabilística das previsões. Adicionalmente, a análise dos efeitos de ataque e defesa estimados a posteriori fornece interpretações coerentes com o desempenho observado das equipes ao longo da competição. Dessa forma, o trabalho contribui para a literatura de modelagem estatística aplicada ao futebol, oferecendo uma abordagem flexível e robusta para a previsão de resultados e a análise de desempenho em competições esportivas.