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Acesso aberto (Open Access)
Estatística Aplicada à Vantagem de Casa no Futebol
(Universidade Federal de Alfenas, 2022-02-25) Paludo, Giovani Festa; Ferreira, Eric Batista; Teixeira, Josiane Magalhães; Neves , Person Pereira
Os fatores que fazem com que o Campeonato Brasileiro tenha mais vantagem de casa do que, por exemplo, as ligas europeias, ainda não estão completamente elucidados. Para poder explicar melhor os fatores associados à vantagem de casa no Brasil, primeiro seria necessário um método para medir o efeito de casa que permitisse obter uma informação para cada participação de um time na competição e que fosse por pontos. Um dos principais estudos que obtém o efeito de casa por pontos no Campeonato Brasileiro, fez uma correção pela habilidade e não trouxe os valores por ano que um time participou por questões metodológicas. Assim, o nosso objetivo foi desenvolver uma forma de obter o efeito de casa por pontos, que possibilite trazer uma informação para cada time em cada participação e que não necessite uma correção pela habilidade. Para atingir esse objetivo foram desenvolvidos dois estudos, um no Capítulo 4 e outro no Capítulo 5. O Capítulo 4 teve como objetivo propor uma métrica para medir o efeito de casa no futebol baseada em pontos. O ponto inicial do Capítulo 4 foi partir de uma métrica bem conhecida para o efeito de casa e a partir de certas modificações propor uma nova métrica. Em seguida, utilizou-se o Campeonato Brasileiro de Futebol Série A de 2003 a 2020 como aplicação. Como resultado, foi obtida a nova métrica denominada de d, que atingiu os pontos que haviam sido listados. Ainda foi desenvolvido um teste sobre d que permitiu verificar quando há informação suficiente para afirmar se existe efeito de casa, tirando o efeito da oscilação quando o time ganha poucos pontos. Com base nisso, das 370 participações de 43 times em 18 edições, uma apresentou desvantagem de casa, 259 tiveram vantagem de casa e 110 não apresentaram efeito de casa. Além disso, d permitiu visualizar o comportamento individual de cada time ao longo das edições da competição. Já o Capítulo 5 tratou a métrica d como uma variável aleatória (v.a.) D procurando descrever sua distribuição e características através de uma distribuição de probabilidade. Foram trazidas algumas características importantes como média e variância, e, na impossibilidade de obter a distribuição exata, foram estudadas aproximações. Para avaliar e decidir qual distribuição melhor aproximava a distribuição de D, foi feito um estudo de simulação para verificar a melhor aproximação. Como resultado do estudo de simulação, a aproximação pela distribuição normal foi aquela que apresentou maior aderência e foi considerada para as aplicações. Para ilustrar a metodologia desenvolvida, foram feitas cinco aplicações utilizando a aproximação pela normal. Sendo que o conhecimento da distribuição possibilita a inferência estatística utilizando a variável aleatória D e permite um série de aplicações com testes bastante conhecidos. Assim, foi proposto uma variável aleatória para medir o efeito de casa e estudou-se sua distribuição, que possibilita a realização de diversas inferências.