Nas loterias numéricas acreditamos que todos os números envolvidos no sorteio são equiprováveis (têm a mesma chance de ser sorteado). Já na loteria esportiva, os jogos comumente têm favoritos e “zebras”, ou seja, há uma distribuição desigual da probabilidade entre os possíveis resultados. É com este tipo de problema que nos deparamos ao tentar tratar o Campeonato Brasileiro de Futebol probabilisticamente. Nosso problema é ainda um pouco mais complicado do que o que já foi exposto. As probabilidades de cada resultado em cada jogo dependem de muitos fatores, impossíveis de se levar em conta nos mínimos detalhes. Como exemplos, temos o estádio onde é disputada a partida, a temperatura no horário do jogo, se chove ou não, os desfalques de cada equipe, os resultados recentes dos times, a situação de cada um no campeonato, o árbitro escalado para o confronto… Finalizando, temos um número muito grande de possibilidades, cada uma delas tem uma probabilidade de ocorrer.
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Se não nos preocuparmos com saldo de gols, mas apenas em separar os resultados em vitória, empate ou derrota, teremos 380 “sorteios” com três alternativas cada. Isso dá um total de 3 380 “campeonatos” diferentes. A maioria das pessoas têm dificuldade em imaginar este número. Por exemplo, normalmente as pessoas consideram “muito grande” o número de grãos de areia em uma praia. O número de combinações de resultado possíveis no campeonato brasileiro é bem maior que isso. Para se ter idéia, o número de resultados possíveis em apenas uma rodada é 3 10 = 59.049, ou seja, se pedirmos para cada pessoa guardar uma combinação possível, precisaremos de toda o público de um clássico para dar conta de uma rodada. Nesse mesmo sistema (uma pessoa por combinação possível), usaremos toda a audiência de um final de Copa do Mundo (metade da população da Terra) para guardar todas as combinações possíveis de duas rodadas: 3 20 combinações possíveis. Tentemos uma abordagem diferente. Como calcular a taxa de registro de especificação condominial.
Quando o rebaixamento de um certo time é estatisticamente provável, isso significa que muito provavelmente ele vai cair sim, mas que “ainda há esperanças”. Em geral, é o que fica conhecido como “só uma improvável combinação de resultados para salvar tal equipe”. Um dos nossos objetivos ao criar esta página é separar muito claramente o que são fatos matemáticos e o que são possibilidades estatísticas. Será que 100% de chances significa certeza do evento ocorrer? A primeira vista, um evento 100% provável acontece sempre e um evento com probabilidade zero nunca acontece. Mas há uma sutileza aí relacionada à quantidade de eventos possíveis. Em nossas tabelas, por exemplo, usamos percentuais de probabilidades com duas casas decimais. Isso significa que só distinguimos as probabilidades de 0,001% em 0,001%. Com isso, se obtivermos que as chances de um time ser campeão são menores que 0,0005% (por exemplo, uma em um milhão), isso será representado em nossa tabela como 0,000%. Isso quer dizer que é estatisticamente improvável que esse time seja campeão, mesmo que ainda haja uma possibilidade matemática disto acontecer (para mais detalhes, clique aqui).
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StudentT ( df , loc = 0.0 , scale = 1.0 , validate_args = None ) [source] ¶ Note that the .event_shape of a TransformedDistribution is the maximum shape of its base distribution and its transforms, since transforms can introduce correlations among events. Generates a sample_shape shaped reparameterized sample or sample_shape shaped batch of reparameterized samples if the distribution parameters are batched. Samples first from base distribution and applies transform() for every transform in the list. VonMises ¶ The sampling algorithm for the von Mises distribution is based on the following paper: Best, D. J., and Nicholas I. Fisher. “Efficient simulation of the von Mises distribution.” Applied Statistics (1979): 152-157. Wishart ¶ arg_constraints = ¶ property covariance_matrix ¶ entropy ( ) [source] ¶ expand ( batch_shape , _instance = None ) [source] ¶ has_rsample = True ¶ log_prob ( value ) [source] ¶ property mean ¶ property mode ¶ property precision_matrix ¶ rsample ( sample_shape = torch.Size([]) , max_try_correction = None ) [source] ¶ A batch of KL divergences of shape batch_shape . Diginet telecom.Como podemos definir a probabilidade de cada evento? Para essa pergunta, não há uma resposta precisa.
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