Modelos Preditivos Esportivos Aplicados a Dados da NBA

Abstract

A NBA sempre foi e continuará sendo uma das maiores ligas esportivas do mundo, atraindo milhares de fãs ao redor do planeta e movimentando bilhões de dólares todos os anos. Com a o objetivo de ajudar as pessoas a entenderem melhor os jogos desse campeonato, a estatística se faz presente, sendo um dos seus métodos, o ajuste de modelos para prever resultados. Neste trabalho foram ajustados 7 modelos lineares generalizados utilizando a distribuição de Poisson, tendo a quantidade de pontos marcados por cada time como a variável resposta e as pontuações de fundamentos básicos do basquete como variáveis explicativas, além de duas variáveis indicando o local e em qual temporada a partida ocorreu. Com a previsão dos pontos para cada time, foram simuladas 1000000 de partidas para todos os últimos confrontos que ocorreram em quatro temporadas da NBA. Os modelos foram comparados por algumas medidas e tiveram certas dificuldades para predizer o vencedor de uma partida, com o melhor dos modelos prevendo corretamente, em média, 52,43% das partidas das simulações.