Encerrada a segunda rodada, o Brasil já tem 4 pontos e 5 de saldo, já está classificado? Não. Mas está praticamente lá. É extremamente improvável uma desclassificação na fase de grupos.

Análise estatística dessa e de outras probabilidades compõem o objetivo desse texto. A pergunta chave aqui é:

Quais as chances dos terceiros colocados se classificarem ao mata-mata em competições futebolísticas com 12 equipes?

Pois é exatamente essa, a situação da competição de futebol feminino do Tokyo 2021.

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Seguindo a ideia parecida com o que fiz no estudo sobre os terceiros colocados da EURO 2020, o objetivo desse curto texto é verificar as chances de classificação para a fase mata-mata dos terceiros colocados de grupo no futebol feminino durante as olímpiadas 2020.

Para realizar essa análise estatística fez-se uso da ferramenta estatística R.

Essa competição tem 12 equipes com 3 grupos de 4. Os dois primeiros e mais os dois melhores terceiros passam à fase seguinte.

Para verificar as chances dos terceiros colocados, se faz necessário criar um banco de dados com competições futebolísticas de seleções principais (de qualquer gênero) que já tiveram esse mesmo formato de 12 times e 3 grupos classificando 8 para o mata-mata.

As competições selecionadas para a construção da amostra que possibilitou as análises constam na tabela 1:

Tabela 1 - Competições da amostra

Dados da Amostra

Após esse levantamento, se procedeu a confecção do banco de dados, onde se cadastrou a pontuação, saldo de gols, gols pró e o resultado (classificado ou não às quartas) dos três terceiros colocados de cada uma das competições.

São 26 competições, totalizando 78 casos (21 de futebol feminino e 57 de futebol masculino) sendo 26 fracassos e 52 sucessos (já que sempre classificam 2 de 3 dos terceiros colocados)

Convém ressaltar que a variável a ser explicada é resultado, esta é binária (1 para classificação ao mata-mata e 0 para eliminação na fase de grupos).

Pontos, saldo de gols e gols pró são as variáveis explicativas. A distribuição dessas variáveis, todas numéricas, tem a seguinte configuração:

• Os valores de pontos oscilam entre 1 e 6, tendo a média de 3,33, mediana de 3 e desvio padrão de 0,8

• Os valores de saldo de gols oscilam entre -8 e 3, tendo a média de -1,09, mediana -1 e desvio padrão de 2,25

• Os valores de gols pró oscilam entre 1 e 8, tendo a média de 3,34, mediana de 3 e desvio padrão de 1,72

Em relação aos pontos:

• Nenhuma equipe que terminou em terceiro lugar em uma fase de grupos com 12 equipes se classificou ao mata-mata com 1 ponto (0 de 1 classificado)

• 30% classificaram-se ao mata-mata com 2 pontos (3 de 10 classificados)

• 45,16% classificaram-se ao mata-mata com 3 pontos (14 de 31 classificados)

• 97,14% classificaram-se ao mata-mata com 4 ponttos (34 de 35 classificados)

· 100% classificaram-se ao mata-mata com 6 pontos (1 de 1 classificado)

Em relação ao saldo de gols:

• 44,18% das equipes que terminaram em terceiro lugar em uma fase de grupos com 12 equipes com saldo negativo se classificou ao mata-mata (19 de 43 classificadas)

• 90,90% das equipes com saldo zero se classificou ao mata-mata (20 de 22 classificadas)

• 100% das equipes com saldo positivo se classificou ao mata-mata (13 de 13 classificadas)

Em relação aos gols pró:

• 57,14% das equipes com 3 ou menos gols pró na fase de grupos se classificou ao mata-mata (28 de 49 classificadas)

• 82,75% das equipes com 4 ou mais gols pró na fase de grupos se classificou ao mata-mata (24 de 29 classificadas)

Regressão Logística Binária

Na sequência, foi rodada uma regressão logística binária tendo a seguinte formatação

resultado = pontos + saldo de gols + gols pró

Esse tipo de regressão é pouco exigente e, portanto, não é necessário operacionalização nas variáveis.

Os resultados da regressão são visíveis na tabela 2 e na imagem 1:

O * ao lado das variáveis explicativas na tabela 2 indicam se houve significância estatística. Dado esse critério, podemos dizer com certeza que somente os pontos foram estatisticamente significativos para o resultado.

Entretanto, convém citar que todas as variáveis indicam no caminho positivo como se mostra na imagem 1. A única coisa que não dá para afirmar em relação aos outros dois (saldo e gols pró) é que não temos 95% de confiança de que o efeito dessas é diferente de zero sobre o resultado.

O R²Tjur de 0.41 é um bom indicativo de que estamos diante de um bom modelo, pois ao rodar o modelo sem saldo de gols e gols pró, o valor dessa estatística foi de 0,343 dando bom indicativo de se que deve continuar com o modelo completo.

Mil simulações, aumentando a capacidade preditiva

Efetuou-se mil simulações (com o pacote 'Zelig' como fiz nas duas análises estatísticas prévias desse site - Terceiros colocados EURO e Expected goals na EURO) em alguns cenários típicos dos terceiros colocados ao longo das competições.

Nas simulações abaixo, aparecem dois gráficos:

O primeiro refere-se ao resultado das simulações: Sendo que que Y = 1 é quando ocorreu a vitória na simulação, Y = 0 é quando ocorrer derrota.

A tabela de baixo mostra um histograma das simulações.

Optou-se por proceder 8 simulações:

• SIMULAÇÃO 1: 6 pontos

• SIMULAÇÃO 2: 6 pontos e 3 Saldo de gols. Iraque na Asian cup1996 (melhor campanha)

• SIMULAÇÃO 3: 4 pontos

• SIMULAÇÃO 4: 3 pontos

• SIMULAÇÃO 5: o curioso caso de Cuba em 2015, classificado com -7 de saldo e 3 pontos

• SIMULAÇÃO 6: 2 pontos e -1 saldo de gols. Dinamarca na Euro 2013, México na Copa América 1993 e Paraguai na Copa América 2019 (os classificados com pior campanha)

• SIMULAÇÃO 7: 1 ponto e -8 de saldo. Canadá Copa do Mundo na 1999 (pior campanha no geral)

• SIMULAÇÃO 8: 4 pontos 5 de saldo e 8 gols pró. Brasil na atual olímpiada até o segundo jogo.

O Brasil já está classificado?

No próximo texto: na segunda parte dessa análise, a ser postada após a fase de grupos da competição, serão rodadas mil simulações com o desempenho das equipes que finalizaram a competição na terceira colocação afim de verificar se as simulações se aproximaram da 'vida real'. PARA NÃO PERDER SIGA-NOS NAS REDES SOCIAIS!

VEJA TAMBÉM:

Expected Goals, a nova estatística do futebol

Análise das probabilidades dos terceiros em competições com 24 seleções

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Pro futuro: é possível, caso se tenha tempo, juntar as bases de dados dessa e da análise dos terceiros da Euro e ampliar o número de casos. Por que? Nos dois formatos, 2/3 dos terceiros colocadas se classificam. Quem sabe um dia....

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