Lição 5: o modelo acerta? Testamos com 13 campeonatos
Qualquer site pode publicar porcentagens. A pergunta que importa é: elas batem com a realidade? Nesta lição a gente coloca o modelo do Errei de Novo à prova, com o que ele teria dito no passado, usando só o que se sabia em cada momento.
Como testar um modelo de forma honesta
A regra de ouro: o modelo não pode ver o futuro. Para cada jogo, calculamos a previsão com as notas de força que existiam antes daquele jogo. Só depois olhamos o resultado e atualizamos as notas. É assim que ele funciona no site, rodada a rodada.
Fizemos isso com todos os jogos da Série A de 2019 até outubro de 2026, quase 3 mil partidas.
Teste 1: as porcentagens batem?
Juntamos todas as previsões (vitória do mandante, empate e vitória do visitante) e separamos por faixa. Se o modelo é bom, quando ele diz "cerca de 30%", a coisa tem que acontecer em cerca de 30% das vezes.
| O modelo disse | Quantas previsões | Aconteceu de verdade |
|---|---|---|
| 0% a 10% | 143 | 9,1% |
| 10% a 20% | 1.106 | 15,8% |
| 20% a 30% | 3.978 | 26,6% |
| 30% a 40% | 1.154 | 34,8% |
| 40% a 50% | 1.018 | 43,6% |
| 50% a 60% | 810 | 54,6% |
| 60% a 70% | 456 | 61,6% |
| 70% a 80% | 156 | 69,2% |
Repare como a coluna da direita acompanha a da esquerda. Isso se chama calibração, e é a primeira coisa a exigir de qualquer previsão. Nas faixas mais altas o modelo é um pouco otimista demais com o favorito (diz 73%, acontece 69%), uma diferença pequena, que acompanhamos.
Teste 2: ele erra menos que o "chute inteligente"?
Calibração não basta: um modelo que sempre dissesse "mandante 48%, empate 27%, visitante 25%" também seria calibrado, mas não ajudaria em nada. Por isso usamos uma nota de erro, o RPS (explicado na lição 3). Quanto menor, melhor:
| Método | RPS (2019 a 2026) |
|---|---|
| Só a média histórica | 0,221 |
| Modelo do Errei de Novo | 0,204 |
| Cotações de fechamento do mercado | 0,201 |
O modelo fica muito mais perto do mercado (milhares de pessoas e especialistas olhando cada jogo, até minutos antes do apito) do que do chute. E o modelo usa o mercado só como dado estatístico para ajustar a força dos times: o site não tem nenhuma relação com apostas.
Teste 3: o campeonato inteiro
O teste que mais interessa ao torcedor: na metade do campeonato (190 jogos disputados), quem o modelo apontava como favorito ao título?
| Ano | Favorito na metade | Chance | Campeão |
|---|---|---|---|
| 2013 | Cruzeiro | 77% | Cruzeiro ✅ |
| 2014 | Cruzeiro | 91% | Cruzeiro ✅ |
| 2015 | Corinthians | 53% | Corinthians ✅ |
| 2016 | Palmeiras | 28% | Palmeiras ✅ |
| 2017 | Corinthians | 78% | Corinthians ✅ |
| 2018 | São Paulo | 34% | Palmeiras ❌ (tinha 7%) |
| 2019 | Flamengo | 66% | Flamengo ✅ |
| 2020 | Flamengo | 31% | Flamengo ✅ |
| 2021 | Atlético-MG | 62% | Atlético-MG ✅ |
| 2022 | Palmeiras | 80% | Palmeiras ✅ |
| 2023 | Botafogo | 69% | Palmeiras ❌ (tinha 16%) |
| 2024 | Flamengo | 67% | Botafogo ❌ (tinha 12%) |
| 2025 | Flamengo | 76% | Flamengo ✅ |
10 acertos em 13 anos. E os três erros são justamente os campeonatos que viraram história: a arrancada do Palmeiras em 2018, a queda do Botafogo em 2023 e a virada do próprio Botafogo em 2024.
Um modelo que dá 69% e "erra" não está quebrado. 69% quer dizer que, em cerca de 3 de cada 10 campeonatos parecidos, o favorito não é campeão. Se ele nunca errasse com 69%, aí sim estaria mal calibrado.
E no rebaixamento? Na rodada 30, dos 52 times que acabaram caindo entre 2013 e 2025, 39 já tinham mais de 50% de chance de cair segundo o modelo.
O que o modelo não sabe
- Lesões, troca de técnico, venda de jogador: o modelo só percebe pelo resultado dos jogos e pelo mercado, com algum atraso.
- Tabela de pontos fora de campo: punições do tribunal não entram na simulação até acontecerem.
- Motivação: time já classificado ou já rebaixado no fim do ano joga diferente, e o modelo não sabe disso.
Exercício
Na tabela acima, o favorito tinha em média 62% de chance na metade do campeonato. Quantos acertos você esperaria em 13 anos?
Resposta: 13 × 0,62 ≈ 8. Ele acertou 10, um pouco acima do esperado, mas dentro do normal para uma amostra pequena. Bom sinal: nem otimista, nem pessimista demais.
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