ブラジルセカンドリーグをアルゴリズムで解析

python import matplotlib.pyplot as plt games = [‘CRB vs アヴァイ’, ‘ボタフォゴ-SP vs シャペコエンセ’, ‘アメリカ-MG vs クリシウマ’] xG = [1.7, 1.2, 1.9] # 期待得点 actual = [1, 1, 1] plt.bar(games, xG, color=‘#009B3A’) plt.bar(games, actual, color=‘#FFCC00’) plt.title(‘ブラジルセリエB: xG vs 実際の得点(第12節)’)

第12節 データハイライト:

• 40%の試合が引き分け(⁸⁄₂₀)
• 1試合平均得点:1.85(リーグ平均より少し低め)
• 最長無敗記録:CRB(現在5試合)

注目試合から見る戦術的洞察

ゴイアス対ミナスジェライス戦の2-0勝利は統計的に際立っていました。パスネットワーク分析から:

1. 中盤支配率(攻撃3rdで62%ポゼッション)
2. ディフェンスラインがシーズン平均より4.3m前進
3. 相手陣内でのプレッシャー成功回復率:78%

しかしオプタの同僚が言うように『順位表は嘘をつかない』。アトレチコ・パラナエンセはxGで優位(2.1 vs 0.7)ながらコリチーバに0-1で敗戦、5シーズンデータを使った機械学習モデルの重要性を示しました。

次の展開?第13節予測モデル

ランダムフォレストアルゴリズムによると:

• ヴィトーリアが首位維持する確率:68%
• ポンテ・プレタがトップ4入りする確率:42%
• 最も拮抗する試合:ロンドリーナ対ブルスキ(ホーム勝利予測52%)

ロンドンでアールグレイを飲みながら観戦する私にとって一つ確かなのは、ブラジルのセカンドディビジョンが美しい混沌で単純な統計モデルを常に裏切り続けることです。