Dos ratings do EA Sports FIFA às trajectórias dos jogadores: Análises longitudinais e posicionais com modelos vector autoregressivos.

Este estudo recorreu a uma base de dados do EA Sports FIFA disponível no Kaggle com dois objetivos: descrever atributos-chave dos jogadores e explorar se estas classificações podem apoiar previsões da sua evolução ao longo do tempo. Realizámos análises descritivas e correlacionais de atributos antropométricos e relacionados com o desempenho para todos os jogadores e construímos um conjunto de dados longitudinal com datas de avaliação e atributos selecionados. As trajetórias individuais permitiram identificar jogadores com alterações marcadamente positivas ou negativas entre épocas. Em seguida, estimaram-se modelos vector autoregressivos (VAR) posição-específicos para guarda-redes, a fim de prever alterações de curto prazo em atributos-chave e avaliar a sua utilidade em decisões sobre equipas iniciais e substituições. Os resultados mostraram correlações claras entre vários atributos e trajetórias de desenvolvimento heterogéneas: alguns jogadores melhoraram, outros mantiveram-se estáveis e outros evidenciaram quebras específicas. Os modelos VAR captaram razoavelmente bem tendências de curto prazo em trajetórias suaves, mas o seu desempenho piorou quando as séries se tornaram mais irregulares. Em conjunto, estes dados sugerem que os ratings do EA Sports FIFA podem fornecer informação útil para apoiar a monitorização da evolução dos jogadores, quando usados com a experiência dos especialistas e com dados independentes de desempenho

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