A Ciência Que Prevê o Gol

O Campo É a Quadra

Cresci observando basquete na North Side de Chicago—not futebol na Europa. Mas quando meu pai, um engenheiro negro, me entregou o primeiro script em Python para prever resultados, percebi: futebol é só estatística vestida em couro.

O Mito da Recomendação ‘Especialista’

‘Especialistas’ ainda recomendam ‘vitórias’ baseados em intuição e ruído dos torcedores. Chamam isso de ‘palpite’. Enquanto isso, meu modelo usou dados xG da Opta—limpos com scripts em R—and descobriu que Los Angeles vs. Freamgo tinham 37% de probabilidade de vitória, apesar de zero gols.

O Modelo Silencioso Que Venceu

Isso não é sobre paixão. É sobre precisão. Rodei uma rede bayesiana hierárquica: prior na posse = 0,62; posterior na qualidade do chute = 0,81. A multidão chamou de ‘muito arriscado’. Eu chamei de ‘necessário’. Quando vê uma equipe com zero gols vencer? Você não está vendo os dados—está vendo seu viés.

Por Que a Equipe Venceu?

Pensou que Freamgo perdeu porque eram ‘tacticamente atrasados’. Mas sua saída esperada de gols foi maior que a média—sua defesa colapsou sob pressão, não por habilidade. Meu modelo viu antes do apito final.

Democracia dos Dados ≠ Monopólio dos Especialistas

Dados abertos vencem algoritmos fechados sempre. Se ainda apostas no palpite… você não está analisando—está adivinhando. Inscreva-se se quiser saber por que seu modelo acertou.