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dc.contributor.advisorBarbian, Márcia Helenapt_BR
dc.contributor.authorSartori, Guilherme Teixeirapt_BR
dc.date.accessioned2021-10-27T04:25:51Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/231275pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho tem como objetivo identificar quais jogadores dos campeonatos de futebol se destacam tecnicamente, além de distinguir grupos de atletas com características semelhantes, o que poderia auxiliar em possíveis contratações de clubes que buscam jogadores com habilidades complementares em uma equipe. Para isso, foram utilizadas técnicas de estatística multivariada em duas das cinco principais ligas de futebol do mundo, a francesa e a espanhola, os dados foram obtidos através da tecnica de web scapping. A primeira etapa da abordagem proposta consiste na separação de atletas conforme suas posições e trasnformação de variáveis do banco de dados, a etapa seguinte é a redução de dimensionalidade das variáveis transformadas, por meio da técnica de componentes principais. Na terceira etapa foram utilizadas técnicas de agrupamento não-hierárquicas, por fim, na etapa quatro, procurou-se jogadores semelhantes adotando duas métricas: distância euclidiana e similaridade por cosseno. Os jogadores de maior performance dentro dos grupos foram considerados como referência e comparados com jogadores semelhantes através da análise do gráfico de radar, que indica visualmente os pontos fortes de cada atleta.pt_BR
dc.description.abstractThis work aims to identify which players of the championships of technically stand out, in addition to distinguishing groups of athletes with similar characteristics, which could assist in possible club signings who look for players with complementary skills in a team. For this, multivariate statistical techniques were used in two of the five main football leagues in the world, the French and the Spanish, the data were obtained through of the web scrapping technique. The first stage of the proposed approach consists of the separation of athletes according to their positions and the transformation of variables from the data, the next step is to reduce the dimensionality of the transformed variables, through the principal component technique. In the third stage, non-hierarchical clustering techniques, finally, in step four, we sought to similar players adopting two metrics: Euclidean distance and similarity by cosine. The highest performing players within the groups were considered as a reference and compared to similar players through analysis of the radar graph, which visually indicates the strengths of each athlete.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEstatística esportivapt_BR
dc.subjectSports statisticsen
dc.subjectFootballen
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectClusterpt_BR
dc.subjectMultivariate analysisen
dc.subjectCore componentsen
dc.subjectSimilarity measuresen
dc.subjectRadar charten
dc.titleAbordagem multivariada para comparação de atletas de futebolpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001132156pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática e Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2021pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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