Modelagem estatística para previsão de pontuações no Fantasy Football : uma abordagem baseada em dados históricos da NFL

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Autor(es): dc.contributorMendes, Amanda Merian Freitas, 1997--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados-
Autor(es): dc.creatorMelo, Felipe Cordeiro-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:41:53Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:41:53Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-27-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-27-
Data de envio: dc.date.issued2024-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/98129-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/98129-
Descrição: dc.descriptionOrientador(a): Profa. Dra. Amanda Merian Freitas Mendes-
Descrição: dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo : O objetivo deste estudo é desenvolver e avaliar modelos estatísticos para a previsão das pontuações de jogadores no Fantasy Football, utilizando dados históricos da carreira dos atletas. Para isso, foram empregadas estatísticas de desempenho de jogadores da National Football League e do College Football. Com base nesses dados, aplicaram-se técnicas avançadas de modelagem preditiva, incluindo um modelo em duas etapas para lidar com a inflação de zeros, algoritmos de ensemble baseados em árvores de decisão (Random Forest e XGBoost) para tarefas de classificação e regressão, além de Modelos Lineares Generalizados com distribuição Binomial para classificação e Gamma para regressão. Os modelos foram avaliados para todas as posições ofensivas contempladas no Fantasy Football (Quarterbacks, Running Backs, Wide Receivers e Tight Ends), com distinção entre jogadores calouros e veteranos, a fim de investigar variações de desempenho conforme posição e nível de experiência. Os métodos utilizados foram capazes de alcançar bons resultados tanto em modelos de classificação, lidando adequadamente com a inflação de zeros, quanto em modelos de regressão. Além disso, a segmentação por posição e experiência contribuiu para a melhoria da precisão preditiva, revelando padrões distintos de desempenho. As principais contribuições deste estudo incluem a demonstração da aplicabilidade de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina na previsão de pontuações no Fantasy Football, fornecendo uma base metodológica robusta para o tratamento e análise desses dados-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectVariaveis (Matematica)-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem matemática - Teoria e aplicações-
Palavras-chave: dc.subjectModelos lineares (Estatística)-
Palavras-chave: dc.subjectControle preditivo-
Palavras-chave: dc.subjectAtletas-
Título: dc.titleModelagem estatística para previsão de pontuações no Fantasy Football : uma abordagem baseada em dados históricos da NFL-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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