L’Analyse Algorithmique de la Serie B

python import matplotlib.pyplot as plt games = [‘CRB vs Avaí’, ‘Botafogo-SP vs Chapecoense’, ‘América-MG vs Criciúma’] xG = [1.7, 1.2, 1.9] # Buts attendus actual = [1, 1, 1] plt.bar(games, xG, color=‘#009B3A’) plt.bar(games, actual, color=‘#FFCC00’) plt.title(‘Serie B Brésil : xG vs Buts Réels (Journée 12)’)

Chiffres Clés de la Journée 12 :

• 40% des matchs se sont soldés par un nul (⁸⁄₂₀)
• Moyenne de buts par match : 1.85 (légèrement en dessous de la moyenne)
• Série invaincue la plus longue : CRB (5 matchs)

Tendances Tactiques des Matchs Importants

La victoire 2-0 de Goiás face à Minas Gerais est statistiquement remarquable. Notre analyse montre :

1. Dominance au milieu (62% de possession en zone offensive)
2. Défense avancée de 4.3m par rapport à la moyenne
3. Récupérations réussies : 78% dans la moitié adverse

Cependant, comme le dit mon collègue chez Opta : ‘le classement ne ment jamais’. La défaite 0-1 d’Atlético Paranaense malgré un xG supérieur (2.1 vs 0.7) illustre pourquoi nos modèles utilisent des données sur 5 saisons.

Prévisions pour la Journée 13

Notre algorithme prédit :

• 68% de chances que Vitória reste leader
• 42% que Ponte Preta intègre le top 4
• Match le plus serré : Londrina vs Brusque (52% de victoire à domicile)

Depuis Londres, une chose est sûre : la Serie B brésilienne défie toujours les statistiques avec son chaos fascinant.