Evolução de mapas de intensidade do FC Barcelona : uma análise via séries temporais funcionais
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Data
2021Orientador
Nível acadêmico
Graduação
Assunto
Resumo
Dados funcionais são comuns em várias áreas de aplicação e, embora sejam frequentes no âmbito desportivo, geralmente não são analisados de acordo com sua natureza nessa área. Particularmente no futebol, um dos esportes mais atrativos e populares a nível mundial, percebe-se um aumento do volume de disponibilização de dados com alto grau de informações sobre partidas, devido ao advento de novas tecnologias de coleta observado nas últimas décadas. A partir desses dados, uma ferramenta comumente us ...
Dados funcionais são comuns em várias áreas de aplicação e, embora sejam frequentes no âmbito desportivo, geralmente não são analisados de acordo com sua natureza nessa área. Particularmente no futebol, um dos esportes mais atrativos e populares a nível mundial, percebe-se um aumento do volume de disponibilização de dados com alto grau de informações sobre partidas, devido ao advento de novas tecnologias de coleta observado nas últimas décadas. A partir desses dados, uma ferramenta comumente usada por analistas dos clubes e da imprensa são mapas de intensidade, os quais indicam como um jogador ou uma equipe se distribuiu em campo sob posse da bola, sendo este um tipo de dado funcional. Séries Temporais Funcionais abrangem um conjunto de técnicas para trabalhar com dados funcionais quando estes apresentam alguma estrutura temporal. Assim, neste trabalho propõe-se uma aplicação de Séries Temporais Funcionais para modelagem e previsão de mapas de intensidade de equipes de futebol. Os dados utilizados na análise referem-se a uma sequência de partidas do Fútbol Club Barcelona pelo Campeonato Espanhol. Os resultados demonstram uma boa qualidade preditiva de posturas de ofensividade/defensividade pelo modelo, o qual pode ser empregado por equipes de futebol em um contexto de planejamento tático para jogos futuros. Além disso, destaca-se que este é um dos primeiros trabalhos a analisar dados de futebol sob um ponto de vista de análise de Séries Temporais Funcionais. ...
Abstract
Functional data are common in several areas of application and, although they are frequent in sports, they are generally not analyzed according to their nature in this area. Particularly in football, one of the most attractive and popular sports worldwide, there is an increase in the volume of data available with a high degree of information about matches, due to the advent of new data collection technologies observed in recent decades. From these data, a tool commonly used by clubs and press a ...
Functional data are common in several areas of application and, although they are frequent in sports, they are generally not analyzed according to their nature in this area. Particularly in football, one of the most attractive and popular sports worldwide, there is an increase in the volume of data available with a high degree of information about matches, due to the advent of new data collection technologies observed in recent decades. From these data, a tool commonly used by clubs and press analysts are intensity maps (heatmaps), which indicate how a player or team was distributed on the field in possession of the ball, this being a type of functional data. Functional Time Series covers a set of techniques for working with functional data when they have some time structure. Thus, this work proposes an application of Functional Time Series for modeling and forecasting intensity maps of football (soccer) teams. The data used in the analysis refer to a sequence of matches by Fútbol Club Barcelona for the Spanish League. The results demonstrate good predictive quality of offensive/defensive postures by the model, which can be used by football teams in the context of tactical planning for future games. In addition, it is noteworthy that this is one of the first studies to analyze football data from the Functional Time Series analysis’ point of view. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática e Estatística. Curso de Estatística: Bacharelado.
Coleções
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TCC Estatística (295)
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