W15 Radom stats & predictions

Prévia dos Jogos de Tênis W15 Radom, Polônia

O torneio W15 Radom na Polônia é um evento emocionante que atrai fãs de tênis de todo o mundo. Com jogos agendados para amanhã, os entusiastas do tênis estão ansiosos para ver as partidas e fazer suas apostas. Este artigo fornece uma visão detalhada dos jogos previstos, com previsões de apostas baseadas em análises de especialistas. Explore as partidas e obtenha insights valiosos para suas apostas.

Partidas Destacadas

As partidas principais do torneio incluem confrontos emocionantes que prometem ser memoráveis. Aqui estão alguns dos jogos mais aguardados:

• Jogador A vs Jogador B: Este confronto entre duas estrelas em ascensão promete ser uma batalha épica no saibro. Ambos os jogadores têm um histórico impressionante no circuito WTA e são conhecidos por seus estilos agressivos.
• Jogadora C vs Jogadora D: Com uma reputação por performances consistentes, a Jogadora C enfrentará a Jogadora D, conhecida por suas habilidades defensivas. Esta partida é uma oportunidade perfeita para ver táticas estratégicas em ação.
• Jogador E vs Jogador F: Um duelo entre dois veteranos do circuito, este jogo promete ser cheio de experiência e técnica. Os fãs podem esperar rallies longos e trocas intensas.

Análise Técnica das Partidas

Cada partida tem suas nuances técnicas que podem influenciar o resultado. Vamos explorar alguns aspectos chave:

Previsões de Apostas Baseadas em Análises de Especialistas

Com base nas análises técnicas e no desempenho recente dos jogadores, aqui estão algumas previsões de apostas para os jogos de amanhã:

• Jogador A vs Jogador B: A aposta favorita é para o Jogador A vencer em sets diretos, considerando sua melhoria no saque e seu jogo agressivo na rede.
• Jogadora C vs Jogadora D: Uma aposta interessante seria no total de games ultrapassando um certo número, dado o estilo defensivo da Jogadora D e a capacidade de adaptação da Jogadora C.
• Jogador E vs Jogador F: Apostar no total de games também é uma opção viável aqui, já que ambos os jogadores têm histórico de longos rallies e trocas intensas.

Dicas para Apostadores

Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a fazer suas apostas com mais confiança:

• Monitore as condições climáticas: O clima pode afetar significativamente o desempenho no saibro. Chuva ou calor intenso podem mudar as dinâmicas dos jogos.
• Fique atento às atualizações dos jogadores: Lesões ou alterações nas condições físicas dos jogadores podem influenciar os resultados das partidas.
• Análise histórica: Verifique o histórico das partidas entre os jogadores. Algumas rivalidades podem levar a performances acima do normal.

Perfil dos Principais Participantes

Estratégias para Observação dos Jogo<|repo_name|>miguelmfsousa/Projetos_R<|file_sep|>/TCC_Covid19.R library(ggplot2) library(tidyverse) library(lubridate) library(gridExtra) library(grid) # Ler dados # Pacote 'readxl' covid19 <- read.csv("C:/Users/miguel/OneDrive/Documentos/Programação/R/covid-19.csv") View(covid19) # Verificar colunas names(covid19) # Alterar nome das colunas names(covid19) <- c("id","nome","regiao","data","caso","obito") # Transformar data em data covid19$data <- ymd(covid19$data) # Mostrar dados ordenados pela data covid19 %>% arrange(data) %>% head() # Criar tabela por região dados_regiao <- covid19 %>% group_by(regiao) %>% summarise(obitos = sum(obito), casos = sum(caso)) # Ordenar tabela pela quantidade máxima de casos dados_regiao %>% arrange(desc(casos)) %>% head() # Criar tabela por região e data dados_regiao_data <- covid19 %>% group_by(regiao,data) %>% summarise(obitos = sum(obito), casos = sum(caso)) # Plot gráfico casos x obitos ggplot(dados_regiao,aes(x=casos,y=obitos)) + geom_point(aes(colour=regiao),size=5) + theme_classic() + labs(x="Casos",y="Óbitos",title="Casos x Óbitos") + theme(legend.position="bottom") # Plot gráfico casos x obitos - facet_wrap ggplot(dados_regiao,aes(x=casos,y=obitos)) + geom_point(aes(colour=regiao),size=5) + facet_wrap(~regiao,scales = "free_y") + theme_classic() + labs(x="Casos",y="Óbitos",title="Casos x Óbitos") # Criar dados acumulados por região dados_acumulados <- dados_regiao_data %>% group_by(regiao) %>% mutate(acumulado_casos = cumsum(casos), acumulado_obitos = cumsum(obitos)) View(dados_acumulados) # Criar gráfico linhas acumuladas casos x obitos por região ggplot(dados_acumulados,aes(x=data)) + geom_line(aes(y=acumulado_casos,colour=regiao)) + geom_line(aes(y=acumulado_obitos*10,colour=regiao),linetype="dashed") + facet_wrap(~regiao,scales = "free_y") + theme_classic() + labs(x="Data",y="Casos x Óbitos (x10)",title="Casos x Óbito acumulados") # Criar gráfico linhas acumuladas casos x obitos por região - ggpubr library(ggpubr) ggarrange( ggplot(dados_acumulados,aes(x=data,y=acumulado_casos)) + geom_line(aes(colour=regiao)) + theme_classic() + labs(x="Data",y="Casos",title="Casos Acumulados") + guides(colour=guide_legend(title=NULL)), ggplot(dados_acumulados,aes(x=data,y=acumulado_obitos)) + geom_line(aes(colour=regiao),linetype="dashed") + theme_classic() + labs(x="Data",y="Óbito (x10)",title="Óbito Acumulado (x10)") + guides(colour=guide_legend(title=NULL)), nrow = 2, ncol =1, align = "v" ) # Criar gráfico linhas acumuladas casos x obitos por região - ggpubr - facet_wrap ggarrange( ggplot(dados_acumulados,aes(x=data,y=acumulado_casos)) + geom_line(aes(colour=regiao)) + facet_wrap(~regiao,scales = "free_y") + theme_classic() + labs(x="Data",y="Casos",title="Casos Acumulados") + guides(colour=guide_legend(title=NULL)), ggplot(dados_acumulados,aes(x=data,y=acumulado_obitos)) + geom_line(aes(colour=regiao),linetype="dashed") + facet_wrap(~regiao,scales = "free_y") + theme_classic() + labs(x="Data",y="Óbito (x10)",title="Óbito Acumulado (x10)") + guides(colour=guide_legend(title=NULL)), nrow = 2, ncol =1, align = "v" ) <|file_sep|># Teste Nivelamento R ## Instruções 1. Baixe todos os arquivos desta pasta. 2. Abra o arquivo Teste_Nivelamento_R.Rmd. 3. Após abrir esse arquivo Rmd abra-o como um projeto. 4. Para executar cada código vá ao painel **Chunks** e clique em **Run All**. 5. Caso não tenha instalado as bibliotecas necessárias execute **install.packages("pacote")**. 6. Se quiser exportar o relatório para PDF execute **File -> Download as -> PDF via LaTeX**. ## Bibliotecas necessárias * tidyverse * lubridate * readxl * gridExtra * grid * ggpubr ## Autor Miguel Marques <|file_sep|># Exercícios - tidyverse library(tidyverse) library(lubridate) library(readxl) library(ggpubr) #### Exercício 01 #### dados <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-01-14/baby.csv") dados %>% head() #### Exercício 02 #### dados_brasil <- filter(dados,country == "Brazil") dados_brasil %>% head() #### Exercício 03 #### dados_brasil <- dados_brasil %>% filter(year >=2009 & year <=2019) dados_brasil %>% head() #### Exercício 04 #### classifica_crescimento <- function(x){ if (x >0){ return("Aumentou") } else if (x ==0){ return("Não houve variação") } else if (x<0){ return("Diminuiu") } else { return(NA) } } #### Exercício 05 #### tabela_resumo_crescimento <- dados_brasil %>% group_by(country) %>% summarise( pop_2009 = first(population), pop_2019 = last(population), var_pop = pop_2019 - pop_2009, porc_var_pop = round((pop_2019/pop_2009 -1)*100,digits =2), classif_var_pop = classifica_crescimento(porc_var_pop)) tabela_resumo_crescimento #### Exercício 06 #### tabela_resumo_nascimentos <- dados_brasil %>% group_by(country) %>% summarise( nasc_2009 = first(births), nasc_2019 = last(births), var_nasc = nasc_2019 - nasc_2009, porc_var_nasc = round((nasc_2019/nasc_2009 -1)*100,digits =2), classif_var_nasc = classifica_crescimento(porc_var_nasc)) tabela_resumo_nascimentos #### Exercício 07 #### tabela_resumo_ferias <- dados_brasil %>% group_by(country) %>% summarise( ferias_2009 = first(fertility), ferias_2019 = last(fertility), var_ferias = ferias_2019 - ferias_2009, porc_var_ferias = round((ferias_2019/ferias_2009 -1)*100,digits =2), classif_var_ferias = classifica_crescimento(porc_var_ferias)) tabela_resumo_ferias #### Exercício 08 #### tabela_resumo_mortalidade <- dados_brasil %>% group_by(country) %>% summarise( mort_2009 = first(deaths), mort_2019 = last(deaths), var_mort = mort_2019 - mort_2009, porc_var_mort = round((mort_2019/mort_2009 -1)*100,digits =2), classif_var_mort = classifica_crescimento(porc_var_mort)) tabela_resumo_mortalidade #### Exercício 09 #### tabela_final_brasil <- left_join(tabela_resumo_crescimento,tabela_resumo_nascimentos) tabela_final_brasil #### Exercício 10 #### tabela_final_brasil <- left_join(tabela_final_brasil,tabela_resumo_ferias) tabela_final_brasil #### Exercício 11 #### tabela_final_brasil <- left_join(tabela_final_brasil,tabela_resumo_mortalidade) tabela_final_brasil #### Exercício 12 #### dados_selecionados_brasil <- select(tabela_final_brasil,country,classif_var_pop,classif_var_nasc,classif_var_ferias,classif_var_mort) dados_selecionados_brasil #### Exercício 13 #### write_csv(dados_selecionados_brasil,"D:/Documentação/Dropbox/Mestrado/TI/Repositórios/GitHub/Projetos_R/Teste_Nivelamento_R/dados_selecionado.csv") #### Exercício 14 #### dados_selecionado_csv <- read_csv("D:/Documentação/Dropbox/Mestrado/TI/Repositórios/GitHub/Projetos_R/Teste_Nivelamento_R/dados_selecionado.csv") head(dados_selecionado_csv) #### Exercício 15 #### matriz_correlacao_dfs <- cor(select(tabela_final_brasil,-country)) matriz_correlacao_dfs #### Exercício 16 #### corrplot(matriz_correlacao_dfs,type='lower',tl.cex=.8) #### Exercício Extra: Matriz Correlação Gráfica com ggcorrplot #### ggcorrplot(matriz_correlacao_dfs, type='lower', lab=T, lab_size=2) #### Exercício Extra: Melhorando visualização com ggcorrplot #### ggcorrplot(matriz_correlacao_dfs, type='lower', lab=T, lab_size=3, hc.order=T, tl.cex=.8, tl.col='black', tl.srt=45, diag=F) <|repo_name|>miguelmfsousa/Projetos_R<|file_sep|>/Teste_Nivelamento_R.Rmd --- title: "Teste Nivelamento R" author: "Miguel Marques" date: "`r Sys.Date()`" output: pdf_document: toc: true number_sections: true fig_caption: true --- {r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo=T,message=F,warning=F) {r} library(tidyverse) library(lubridate) library(readxl) library(ggpubr) ## Introdução {#intro} Este relatório é um teste para nivelamento da linguagem R. A estrutura deste relatório está dividida da