jul 23, 2015
jul 23, 2015

Tirar partido dos erros nos modelos

Tirar partido dos erros nos modelos
Nos artigos anteriores, foram apresentados diferentes tipos de modelos de previsões bem como métodos para medir a dispersão. Qualquer que seja o modelo, a previsão não é uma profecia. Apenas atribui uma probabilidade a um evento, que pode ser influenciada por um erro, do qual alguns apostadores devem estar cientes e desejosos de aproveitar.

Em jeito de comparação, imagine um daqueles cubos de brincar que obrigam as crianças a escolher a forma correta para passar nos buracos. A forma correta representa a previsão correta, mas ao contrário dos cubos que as crianças têm nas mãos, o número de possibilidades é bem maior.

Escolher a forma/modelo errado

O primeiro erro possível é escolher-se a forma errada. Um triângulo pode caber num quadrado se insistirmos muito ou se for bem mais pequeno, mas tal não significa que seja a forma adequada.

Isto equivale a usarmos o modelo errado para o efeito. Por exemplo, ainda que a distribuição normal pareça ser adequada para as diferenças de golos, pode não ser o melhor modelo para prever os golos marcados pela equipa visitada. Conforme ilustrado no gráfico abaixo, que apresenta o número real e estimado de golos marcados pelas equipas visitadas usando as distribuições normais da época 2013/14 da Premier League (usando dados anteriores e posteriores).

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Dada a grande variedade de potenciais modelos, é possível que não esteja a ser usado o modelo mais adequado ou, pior ainda, que este não esteja disponível. O modelo é uma simplificação necessária de um cenário da vida real e está condenado a estar incorreto. Uma das formas para atenuarmos este problema passa por sermos criteriosos na seleção e interpretação de um modelo, bem como na aplicação de um modelo a dados antigos. 

Escolher o tamanho/parâmetro errado

Voltando à analogia do cubo, pode escolher-se a forma correta, mas o tamanho errado. Por exemplo, está a ser usado o quadrado com a dimensão errada.

No contexto da construção de um modelo, equivale a utilizar os parâmetros errados. Imagine que está a tentar calcular o número provável de golos marcados num determinado jogo. A Distribuição de Poisson pode ser o modelo correto, mas uma das equipas venceu recentemente um jogo por 8-0. Isto distorce o número médio de golos marcados fazendo com que este parâmetro seja inútil.

Neste caso, é necessário sermos criteriosos e prestarmos mais atenção ao desvio padrão nos parâmetros usados.

O erro de processo

Por fim, no exemplo do cubo, pode ter-se escolhido a forma e a dimensão corretas, mas cada forma pode ter uma dimensão diferente devido ao desgaste e a ligeiras diferenças na produção.

No contexto de previsões desportivas, nem todos os resultados são replicáveis. Se a final do Super Bowl deste ano fosse repetida nas mesmas condições muitas vezes, o resultado não seria sempre uma vitória dos New England Patriots por 28-24, devido a flutuações naturais.

Apesar de ter escolhido o modelo e os parâmetros corretos, há sempre volatilidade natural nos resultados (que pode ser medida). Quanto maior a quantidade de dados relevantes disponíveis, melhor as previsões. Por isso é que muitos apostadores consideram que é mais fácil prever o resultado de um jogo da Premier League do que do Campeonato do Mundo.

Conclusão

As empresas de apostas, sociedades e pessoas cometem erros nas suas previsões. O truque está em ser criterioso para tirar partido dos erros das outras partes.

Além de pesquisarem informações e conselhos valiosos, os apostadores devem procurar sempre as melhores probabilidades, disponíveis na Pinnacle. Leia este artigo sobre as nossas probabilidades imbatíveis. E, dado que também oferecemos os maiores limites online, ao apostarem connosco, os apostadores podem ter a certeza de que obtêm o melhor valor pelas suas apostas.

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