abr 20, 2016
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Por que é que os modelos de previsões não anteciparam o sucesso do Leicester?

Por que é que os modelos de previsões não anteciparam o sucesso do Leicester?
Desde especialistas em apostas até consultores financeiros, muitas pessoas utilizam os dados do passado para prever eventos futuros. Neste artigo, Dominic Cortis aborda as vantagens e desvantagens da utilização deste método e explica a razão pela qual os modelos de previsões não conseguiram prever as hipóteses do Leicester ganhar a Premier League.

Com base na minha curta experiência,fazer previsões não é uma tarefa simples e pode conduzir a duas impressões opostas. Quando tudo corre conforme previsto, és tratado como se tivesses capacidades proféticas. Quando consideras eventos extremos que são praticamente impensáveis, então, conquistas o estatuto de charlatão.

Independentemente do objeto da previsão, há uma grande probabilidade da previsão exata não se confirmar, sobretudo se existirem vários resultados possíveis.

Usar o passado para prever o futuro

Um método útil passa por recorrer ao passado ou a informações gerais. Por exemplo, sabemos que as equipas visitadas marcam mais golos do que as equipas visitantes. Por isso, quando duas equipas com o mesmo poderio se defrontam, o melhor palpite será apostar na vitória da equipa da casa. Em que parte serão marcados mais golos num jogo de futebol? Na segunda parte. Inglaterra irá ganhar nas grandes penalidades? Não.

A medida de dispersão, como o desvio padrão, poderia ajudar-nos, uma vez que mostra o valor da possível discrepância face à melhor estimativa.

Contudo, se tivéssemos tido em conta os resultados passados nunca teríamos previsto o sucesso do Leicester FC no início da época ou teríamos? Considerando os últimos jogos da época 2014/2015, poderíamos pensar que o Leicester teria uma hipótese de ter êxito. Contudo, tenho de admitir, que já estaria a ir longe de mais se pensasse que poderiam acabar nos seis primeiros lugares do campeonato.  

As limitações dos modelos

Os modelos nunca devem ser elaborados de forma isolada e têm de considerar as especificidades de cada caso. Adoro esta analogia sobre a utilização da probabilidade anterior. O artigo sobre "Hans Solo and Bayesian Priors" explica a cena de Star Wars durante a qual a nave Millenium Falcon voa através de um campo de asteroides e C3P0 diz a Han Solo que tem uma hipótese de 1 em 3720 de ultrapassar com sucesso o campo de asteroides. Mas C3P0 não teve em conta que as estatísticas normais não se aplicam a Han e devem ser ajustadas em concordância para o seu cenário.

Tal é o que se tem vindo a verificar no caso do Leicester. Primeiro, alguns modelos não se aplicam de facto nesta situação. Por exemplo, um modelo típico visa prever o número de golos marcados como um processo de Poisson.

Contudo, tal consideraria que uma equipa que tem uma maior taxa de golos marcados teria mais probabilidades de ganhar. Mas o Leicester é uma equipa típica que ganha por 1-0, muito embora tal fosse contrabalançado pela força da sua defesa no modelo.

Segundo, mesmo que fossem usadas estatísticas adequadas, o mercado pareceria ilógico. Todas as pessoas esperavam que o Arsenal aumentasse a pressão e o Leicester vacilasse. Muito embora tal fosse um cenário plausível, o mais provável seria que ambas as equipas mantivessem o mesmo rumo.

O meio termo

Em conclusão, pode recorrer ao passado mas não se esqueça que os resultados do passado não são um indicador de resultados futuros. Como tal, tem de ter uma abordagem subjetiva, criativa, crítica e considerar cada caso específico. Contudo, não seja demasiado caprichoso. Não, não é fácil.

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