Esports Math
APPLIED PROBABILITY INSTITUTE // CIÊNCIA ABERTA

Centro de Pesquisa e Dados Abertos de Esports

Estudos empíricos reproduzíveis, telemetria de 10.000 mapas de CS2 e Dota 2 e dados abertos sobre ratings e ineficiências de mercado.

Ilustração do tema: Centro de Pesquisa e Dados Abertos de Esports
Ilustração conceitual. As premissas e os exemplos do modelo são explicados no texto.
PREPRINT EMPÍRICO // 10.000 MAPAS APPLIED PROBABILITY INSTITUTE • MARÇO DE 2026
Ilustração do tema: Distribuição Empírica de Probabilidades de Vitória, Cascatas Econômicas e Deriva Tática em 10.000 Partidas

Estudo de Telemetria de 10.000 Mapas: Cascatas Econômicas e Ineficiências em CS2

Análise de convergência em torneios Tier-1, comprovando erros sistemáticos de precificação de casas de apostas em viradas CT e pistols.

DATASET CSV (1.4 KB)

Ratings Globais de Equipes Tier-1 de CS2 (2026)

Ratings duplos Elo e Glicko-2, desvios (RD), volatilidades e win rates dos últimos 90 dias das 30 principais equipes mundiais.

Descarregar CSV (1.4 KB) ↓
DATASET CSV (2.1 KB)

Matriz de Win Rates nos 7 Mapas Active Duty

Taxas empíricas de vitória e volume de mapas jogados em Mirage, Inferno, Anubis, Nuke, Ancient, Vertigo e Dust II.

Descarregar CSV (2.1 KB) ↓
VALIDADOR PYTHON 3

Suíte de Verificação de Dados (Python 3)

Script em Python que valida limites de rating, integridade de linhas e axiomas probabilísticos sem dependências externas.

Descarregar Script (.py) ↓

Amostra de Ratings de Equipes (Preview)

Subconjunto das equipes Tier-1 ranqueadas pelos parâmetros de Glicko-2:

DATASET VERIFICADO
Pos Equipe Região Elo Rating Glicko-2 RD Winrate 90D
#1 Natus Vincere EU 1984 1965 ±42 71.4%
#2 Team Spirit CIS 1972 1958 ±45 70.2%
#3 FaZe Clan EU 1945 1930 ±48 67.5%
#4 Vitality EU 1938 1925 ±44 68.0%
#5 MOUZ EU 1912 1904 ±46 66.2%
#6 G2 Esports EU 1905 1892 ±52 64.8%

Ciência Aberta e Reprodutibilidade

Todos os conjuntos de dados e scripts analíticos são disponibilizados sob a licença Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY-4.0).

PASSO 01

Baixe os arquivos CSV de distribuição ou clone o repositório de dados.

PASSO 02

Execute o script em Python para auditar a integridade estocástica dos dados.

PASSO 03

Incorpore os vetores verificados em seus modelos analíticos e algoritmos de apostas.

🔬 GitHub Open Research Repositories (MIT / CC-BY-4.0)

Código-fonte dos motores algorítmicos, scripts de verificação em Python e conjuntos de dados abertos disponíveis no GitHub.

Repositório GitHub →

Compare casas de apostas

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