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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Mendes, Amanda Merian Freitas, 1997- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados | - |
| Autor(es): dc.creator | Melo, Felipe Cordeiro | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T12:41:53Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T12:41:53Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-27 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-27 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/98129 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/98129 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador(a): Profa. Dra. Amanda Merian Freitas Mendes | - |
| Descrição: dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
| Descrição: dc.description | Resumo : 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.format | 1 recurso online : PDF. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Variaveis (Matematica) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelagem matemática - Teoria e aplicações | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelos lineares (Estatística) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Controle preditivo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Atletas | - |
| Título: dc.title | Modelagem 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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