Modelagem Probabilística de Resultados Binários com Aplicação em eSports

As metodologias e modelos estatísticos para análise de dados se destacam pela sua forte capacidade de não só previsão futura ou estimativas, mas também explicar e interpretar os dados. O presente trabalho tem como finalidade cumprir 3 objetivos com um propósito, neste veremos a previsão do resultado de partidas do campeonato MSI (Mid-Season Invitational) de League of Legends em 3 momentos diferentes, a partir dos primeiros 10 minutos iniciais de jogo, dos 15 minutos iniciais de jogo e também a partir da seleção de campeões, o propósito dessa análise é, não somente gerar modelos que consigam realizar predição, mas também interpretar os modelos e os dados a fim de entender quais comportamentos em jogo levam uma equipe a vitória ou a derrota. Para atingir esses objetivos, a metodologia de previsão escolhida ao momento é a Regressão Logística, pela sua boa interpretabilidade, não só isso como também a Análise de Agrupamento Hierárquico, a fim de classificar os campeões que participam das partidas em grupos de membros semelhantes, com o intuito de entender qual grupo pode ou não ter vantagens sobre outro. Os dados utilizados para realização da análise são referentes ao MSI, que é o é o mundialito de meio de temporada, em específico dos jogos desde 01/02/2021 até 31/03/2021.