nov 17, 2016
nov 17, 2016

Prever a tabela de classificação final da Premier League 2016/17

Prever a tabela de classificação final da Premier League 2016/17
A capacidade de fazer previsões sobre o futuro com base em dados passados é fundamental para os apostadores desportivos que utilizam estatísticas para aumentar os seus ganhos. Mas até que ponto são fiáveis os modelos preditivos? Neste artigo, Joseph Buchdahl explica como a teoria da pontuação verdadeira se aplica nas apostas desportivas e utiliza-a para calcular a tabela de classificação final da Premier League nesta época. Continue a ler para ficar a conhecer as suas previsões.

Num artigo anterior, Dominic Cortis analisou extensivamente a conceção e a utilização de modelos de previsão para prever resultados futuros. Num dos seus artigos que aborda a imprecisão nos modelos de previsão, ele recorda-nos que "uma previsão não é uma profecia", já que pode ser "influenciada pelo erro".

O erro ou a incerteza, mais frequentemente conhecidos como o acaso ou a sorte, é a razão pela qual muitas vezes se considera que os modelos subestimam o intervalo de realidades possíveis, quando tentamos prever o que deveremos esperar que aconteça no futuro. Uma forma simpática de o ilustrar é através da teoria da pontuação verdadeira e da sua aplicação à previsão da tabela de pontuação da Premier League. 

As previsões devem ser mais restritas do que a vida real

No seu blogue, Phil Birnbaum explica por que motivo as previsões devem ser mais restritas do que a vida real.

"Todos os anos desde 1983, pelo menos uma equipa da MLB terminou com 97 ou mais vitórias. Mais de metade das vezes, a primeira equipa tinha 100 ou mais vitórias. Pelo contrário, se olharmos para as projeções das equipas de 2014 da ESPN, a previsão mais elevada é de 93-69. O que se passa? A ESPN espera verdadeiramente que nenhuma equipa ganhe mais de 93 jogos? Não. Aposto que a ESPN lhe daria umas boas probabilidades de que alguma equipa irá ganhar 94 jogos ou mais, assim que adicionarmos a sorte aleatória.”

A palavra-chave aqui é "sorte". Um modelo tenta simplesmente prever a expetativa, com a sorte e o azar em termos iguais. Pelo contrário, a vida real dá-nos realidades em que algumas equipas têm mais sorte do que azar, enquanto para outras é ao contrário. Podemos não esperar que a equipa mais competente exceda as 93 vitórias, mas com algumas vitórias de sorte, ela pode possivelmente fazer melhor. Existe alguma forma de determinar até que ponto os resultados reais são influenciados pela competência e até que ponto pela sorte?

A Teoria da Pontuação Verdadeira

Uma forma de determinar a contribuição relativa da sorte e da competência nos resultados é aquilo conhecido por Teoria da Pontuação Verdadeira. Trata-se de uma teoria sobre medidas e é uma teoria muito simples, mesmo que não necessariamente comprovada: o resultado observado é a capacidade verdadeira (competência) mais o erro aleatório (sorte).

Mais especificamente, ela defende que a variação no resultado é a soma da variação na competência e da variação na sorte. A variação é uma medida estatística da quantidade de variabilidade num conjunto de dados, por exemplo, a pontuação final na tabela de classificação da Premier League. É igual ao quadrado do desvio padrão.

A tabela abaixo mostra a pontuação final efetiva para as 20 equipas da Premier League no final da época de 2015/16 


Tabela de classificação final da Premier League 2015/16

Equipa

Pontos efetivos

 Leicester

81

 Arsenal

71

 Tottenham

70

 Manchester City

66

 Manchester United

66

 Southampton

63

 West Ham

62

 Liverpool

60

 Stoke

51

 Chelsea

50

 Everton

47

 Swansea

47

 Watford

45

 WBA

43

 Crystal Palace

42

 Bournemouth

42

 Sunderland

39

 Newcastle

37

 Norwich

34

 Aston Villa

17


Muito se escreveu sobre a sorte que o Leicester City teve para ganhar a Premier League na época passada, enquanto a maioria das grandes equipas teve um desempenho inferior face às expetativas. Da mesma forma, o total reduzido de pontos do Aston Villa poderá conter possivelmente também um elemento de azar. Mas até que ponto poderão a sorte e o azar contribuir para esta tabela?

A influência da sorte

Talvez o método mais simples para determinar o papel da sorte é começar por partir do princípio de que todas as equipas têm capacidade igual; ou seja, têm as mesmas hipóteses de conseguir uma vitória em casa, um empate ou uma vitória fora. Desde o início da Premier League em 1992, cerca de 46% dos jogos terminaram com uma vitória em casa, enquanto se observaram empates e vitórias fora em cerca de 27%.

Desde o início da Premier League em 1992, cerca de 46% dos jogos terminaram com uma vitória em casa, enquanto se observaram empates e vitórias fora em cerca de 27%.

Se todas as equipas conseguissem uma tal proporção, todas elas acabariam com cerca de 52 pontos. Naturalmente, devido à sorte e ao azar, isso não aconteceria sempre. Da mesma forma que não vemos sempre exatamente cinco caras e cinco coroas em cada dez vezes que atiramos a moeda ao ar.

Usando uma simulação de Monte Carlo, podemos modelar quanto é que a sorte e o azar irão influenciar a diferença de pontos em torno desta média. Numa simulação de 1000 séries, o desvio padrão foi de 7,8 pontos, o que significa que aproximadamente dois terços dos totais de pontos encontravam-se entre 44 e 60.

O papel da competência

De acordo com a Teoria da Pontuação Verdadeira, a variação na competência deve ser igual à variação observada menos a variação devido à sorte. Podemos calcular facilmente a variação observada a partir da tabela de pontos da Premier League 2015/16 acima. Com o desvio padrão igual a 15,4, a variação é aproximadamente de 238. Podemos agora calcular também a variação devido à sorte: 7,8 elevado ao quadrado é igual a aproximadamente 61. Consequentemente, a variação devido à competência deve ser cerca de 177 e o desvio padrão de aproximadamente 13,3 pontos.

Quem irá ganhar a Premier League 2016/17?

Torna-se claro a partir da Teoria da Pontuação Verdadeira que a tabela da Premier League observada é uma mistura da competência das equipas individuais e de alguma sorte. Além disso, uma vez que qualquer modelo de previsão procura determinar os resultados esperados sem contabilizar a sorte, a variação nos pontos efetivos da Premier League deve ser sempre superior àqueles que poderemos modelar. 

É certo, isto é o que encontramos normalmente. A tabela seguinte mostra os totais de pontos da classificação final modelados, como seriam de esperar com base nas probabilidades de apostas para os jogos da Pinnacle para os 380 jogos jogados durante a época de 2015/16. Constantinos Chappas mostra como calcular os pontos esperados a partir de probabilidades brutas de apostas.


Previsão* da tabela de classificação final da Premier League 2016/17

Equipa

Pontos esperados

Manchester City

76

Arsenal

75

Chelsea

68

Manchester United

67

Tottenham

65

Liverpool

65

Southampton

58

Everton

54

Leicester

53

Bournemouth

47

Crystal Palace

46

West Ham

46

Swansea

45

Stoke

45

Watford

42

Norwich

42

Newcastle

41

WBA

38

Sunderland

37

Aston Villa

34

*Aston Villa, Norwich e Newcastle são incluídos na tabela de 2016/17, já que as previsões acima baseiam-se nos dados da época de 2015/16.

Compare a variação destes pontos esperados com os pontos observados na tabela anterior. É óbvio que o intervalo é mais restrito. Na verdade, o desvio padrão é de cerca de 13 pontos, com uma variação de 170, muito próxima dos números previstos pela Teoria da Pontuação Verdadeira.

Ao escrever para o Scoreboard Journalism, Simon Gleave, diretor de análise no Gracenote Sports, confirmou uma descoberta semelhante para as previsões modeladas que lhe foram enviadas na época de 2013/14 da Premier League. Enquanto o desvio padrão médio do modelo foi de 15 pontos, o desvio padrão na tabela de classificação final efetiva foi de 19 pontos.

Limitações do modelo

Dado que o resultado de uma época da Premier League é uma combinação de competência da equipa e de sorte, temos de aceitar que nenhum modelo consegue ser perfeito e que irá sempre subestimar o intervalo de realidades possíveis. Dado que a sorte é imprevisível, nenhum modelo de previsão deverá exibir uma variação superior aos resultados efetivos. Se isso acontecer, então há algo de errado com o modelo ou, como diz Phil Birnbaum, é “um sinal de que alguém está a tentar prever que equipas terão sorte. E isso é impossível.” 

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