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Título: Modelagem de dados para análise da influência de testes físicos obtidos no Combine no desempenho dos jogadores de skill positions na NFL
Autor(es): Carneiro, Gabriel Véras Monteiro
Orientador(es): Pianto, Donald Matthew
Assunto: Futebol americano
Software R
Regressão linear (Estatística)
Data de apresentação: 13-Dez-2023
Data de publicação: 15-Mai-2024
Referência: CARNEIRO, Gabriel Véras Monteiro. Modelagem de dados para análise da influência de testes físicos obtidos no Combine no desempenho dos jogadores de skill positions na NFL. 2023. 69 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: Este trabalho almeja investigar, de acordo com dados da empresa Pro Football Focus, que apresenta análises de desempenho na National Football League, e dados dos testes físicos do Combine, uma relação entre o desempenho de um jogador de posições de habilidade (Quarterbacks, Wide receivers e Running backs) na liga e suas medidas físicas obtidas. Para tal, foram desenvolvidos modelos que, tendo em vista a amostra geral dessas posições, e também cada uma individualmente, buscavam se ajustar da melhor maneira possível para obter resultados mais profundos sobre a seleção de jogadores para um time na liga. Assim, a partir do Software de programação R, foram ajustados então modelos de regressão linear, que indicam variáveis distintas nos ajustes para cada posição em relação ao modelo geral, o que é de suma importância, pois traz uma riqueza maior para o estudo de cada uma em específico. Após do estudo dos modelos, constatou-se baixa explicação da variável resposta pelos testes do Combine, para todas as amostras.
Abstract: This work aims to investigate, according to data from the company Pro Football Focus, which provides performance analysis in the National Football League, and data from the physical tests of the Combine, a relationship between the performance of a skill position player (Quarterbacks, Wide receivers and Running backs) in the league and their obtained physical measurements. To achieve this, regression models were developed, taking into account the overall sample of these positions, as well as each one individually, to obtain more in-depth results. At the end of the study, using the R programming software, linear regression models were then adjusted, indicating distinct variables in the adjustments for each position in relation to the general model. This is of utmost importance as it provides greater accuracy to the study of each specific position. After studying the models, it was found that the explanation of the response variable was low according to the Combine tests for all samples.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2023.
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