Descubra os Jogos da Sheffield and Hallamshire Senior Cup
Se você é um fã de futebol e está ansioso para acompanhar os jogos mais recentes da Sheffield and Hallamshire Senior Cup, este artigo é para você. A competição, uma das mais antigas do mundo, continua a trazer emoção e paixão aos fãs de futebol. Com jogos que são atualizados diariamente, oferecemos análises e previsões de apostas detalhadas para ajudá-lo a se manter informado e tomar decisões inteligentes sobre suas apostas. Neste guia abrangente, exploraremos a história da competição, destacaremos os times participantes, forneceremos previsões de apostas e compartilharemos insights sobre as tendências do torneio.
História da Sheffield and Hallamshire Senior Cup
A Sheffield and Hallamshire Senior Cup tem uma rica história que remonta ao final do século XIX. Iniciada em 1889, esta competição é uma das mais antigas do mundo e tem sido um ponto focal do futebol amador na Inglaterra. Originalmente criada para promover o esporte local e oferecer uma plataforma para clubes menores demonstrarem seu talento, a copa rapidamente ganhou popularidade. Ao longo dos anos, tornou-se um símbolo de orgulho local e tradição.
Significado Histórico
- A copa representa um elo vital com o passado do futebol britânico.
- Ela celebra o espírito competitivo e a paixão pelo futebol em nível comunitário.
- Oferece aos clubes menores a oportunidade de competir contra equipes maiores e mais estabelecidas.
Times Notáveis que Participaram
- Sheffield United
- Sheffield Wednesday
- Muitos outros clubes locais que ganharam destaque ao longo dos anos.
Times Participantes Atuais
A cada temporada, a Sheffield and Hallamshire Senior Cup atrai uma variedade de clubes, desde times locais até equipes de divisões inferiores que buscam aumentar sua reputação. Aqui estão alguns dos times participantes notáveis desta temporada:
Times Locais
- Sheffield FC - O clube mais antigo do mundo ainda em atividade.
- Notts County - Conhecido por sua longa história no futebol inglês.
- Clubes menores de Sheffield e arredores que buscam ganhar prestígio.
Equipes da Liga
- Times de ligas inferiores que veem a copa como uma oportunidade para se destacar.
- Equipes com aspirações de subir na tabela das ligas nacionais.
Análise dos Jogos Mais Recentes
Cada jogo na Sheffield and Hallamshire Senior Cup traz sua própria narrativa única, com equipes lutando por vitórias significativas. Aqui está um resumo dos jogos mais recentes, juntamente com análises detalhadas:
Jogo: Sheffield FC vs. Notts County
O confronto entre Sheffield FC e Notts County foi um verdadeiro teste de habilidade e estratégia. O Sheffield FC, conhecido por seu estilo de jogo defensivo sólido, enfrentou o ataque dinâmico do Notts County. A partida terminou em um empate emocionante, demonstrando o equilíbrio entre defesa e ataque que caracteriza muitos jogos desta copa.
Análise Tática
- Sheffield FC: Utilizou uma formação defensiva compacta para neutralizar o ataque do Notts County.
- Notts County: Apostou em contra-ataques rápidos para explorar as brechas na defesa adversária.
Jogo: Club A vs. Club B
O jogo entre Club A e Club B foi marcado por uma intensa disputa no meio-campo. Ambas as equipes mostraram grande determinação, mas foi o Club A que conseguiu sair na frente com uma jogada bem executada nos minutos finais.
Pontos Chave do Jogo
- O domínio do meio-campo foi crucial para o sucesso do Club A.
- O Club B precisou ajustar sua estratégia no segundo tempo para tentar reverter o placar.
Previsões de Apostas Detalhadas
Apostar nos jogos da Sheffield and Hallamshire Senior Cup pode ser tanto emocionante quanto lucrativo se feito com inteligência. Aqui estão algumas previsões baseadas em análises detalhadas:
Fatores a Considerar nas Apostas
- Histórico de Jogos: Analise o desempenho histórico das equipes contra adversários semelhantes.
- Táticas: Considere as formações táticas utilizadas pelas equipes e como elas podem influenciar o resultado do jogo.
- Condições Climáticas: O clima pode afetar significativamente o desempenho das equipes, especialmente em jogos ao ar livre.
Dicas de Apostas para a Próxima Rodada
- Aposte em vitórias por margem estreita em jogos entre times fortes e médios.
- Fique atento a times subestimados que podem surpreender com resultados inesperados.
- Análise as lesões recentes e suspensões que podem impactar o desempenho das equipes.
Tendências e Insights da Copa
Acompanhar as tendências na Sheffield and Hallamshire Senior Cup pode oferecer insights valiosos para fãs e apostadores. Aqui estão algumas tendências notáveis desta temporada:
Tendências Recentes
- Muitos times estão adotando estratégias ofensivas agressivas para garantir vitórias cedo no jogo.
- Há um aumento no uso de tecnologia e análise de dados para preparação pré-jogo.
- As substituições táticas têm sido cruciais para mudar o rumo dos jogos no segundo tempo.
Insights Especiais
- Goleadores Emergentes: Identifique jogadores que estão se destacando como goleadores nesta temporada.
- Diretores Técnicos Inovadores: Fique de olho nos técnicos que estão implementando novas estratégias com sucesso.
- Jogos Decisivos: Certos jogos têm potencial para virar pontos decisivos na competição geral.
Dicas para Fãs: Como Aproveitar ao Máximo a Copa
Mais do que apenas assistir aos jogos, há várias maneiras de os fãs se envolverem mais profundamente com a Sheffield and Hallamshire Senior Cup:
Siga as Redes Sociais dos Times Participantes
- Muitos times compartilham atualizações exclusivas, bastidores e interações com fãs nas redes sociais.
- Siga os perfis oficiais para não perder nada importante sobre os jogos e eventos relacionados à copa.
Venha aos Jogos ao Vivo (quando possível)
patriciaanderson/IS4321Project<|file_sep|>/Data/Decide_what_to_do_with_missing_data.R
#load libraries
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(corrplot)
library(ggcorrplot)
library(mice)
library(MASS)
library(Hmisc)
library(naniar)
#read in data from 'data_preprocessing.R' file
data <- read.csv("Data/malaria_data.csv", header = TRUE)
#summary of the dataset
summary(data)
#check for missing values
summary(is.na(data))
#use naniar to find out where there are missing values in the dataset
data %>%
gg_miss_var() +
labs(title = "Missingness of variables") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = -90)) +
scale_x_discrete(labels = c("Total", "Missing", "Proportion"))
#the 'dist' column is mostly missing so I will remove it from the dataset since it will not be useful for modelling
data$dist <- NULL
#using the mice package to impute the missing values using predictive mean matching (PMM)
imputed_data <- mice(data,
method = "pmm",
seed = 500,
m =5)
#creating new data frame with imputed values
complete_data <- complete(imputed_data)
#look at new summary to see if missing values have been replaced with estimates
summary(complete_data)
#save new dataset with imputed values to csv file
write.csv(complete_data,
"Data/imputed_malaria_data.csv",
row.names = FALSE)
<|repo_name|>patriciaanderson/IS4321Project<|file_sep|>/README.md
# IS4321 Project: Predicting Malaria Incidence in Senegal
## Introduction
Malaria is an infectious disease caused by Plasmodium parasites which are transmitted by female Anopheles mosquitoes. The most common type of malaria is caused by the Plasmodium falciparum parasite and can be fatal if not treated quickly.
Malaria is endemic in Senegal but has been on the decline since the beginning of the millennium due to control measures such as bed nets impregnated with insecticide and improved health services (WHO). However, Senegal still remains vulnerable to malaria epidemics due to environmental changes such as rainfall patterns which can create favourable conditions for mosquito breeding.
This project aims to use machine learning methods to predict malaria incidence in Senegal based on various environmental factors such as temperature and rainfall.
## Data
The data used for this project comes from the Institute Pasteur of Dakar (IPD) which has been collecting data on malaria incidence in Senegal since the early 1990s. The data includes monthly records of malaria cases reported by health facilities across the country as well as environmental factors such as temperature and rainfall.
The dataset used for this project was obtained from the World Health Organisation's Malaria Atlas Project website.
## Methodology
The data was first preprocessed by removing any missing values and outliers. The data was then split into training and testing sets using an 80-20 split.
A variety of machine learning algorithms were tested on the training set including decision trees, random forests and support vector machines (SVM). The performance of each algorithm was evaluated using cross-validation on the training set.
The best performing algorithm was then used to make predictions on the testing set and its performance was evaluated using metrics such as accuracy and precision.
## Results
The results showed that random forests performed best among all the algorithms tested with an accuracy of around 85%. SVM also performed well with an accuracy of around 80%.
## Conclusion
This project demonstrated that machine learning can be used to predict malaria incidence in Senegal based on environmental factors such as temperature and rainfall. The results suggest that random forests may be a promising approach for predicting malaria outbreaks in Senegal.
<|repo_name|>patriciaanderson/IS4321Project<|file_sep|>/Data/data_preprocessing.R
#load libraries
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(corrplot)
library(ggcorrplot)
#read in data from csv file
data <- read.csv("Data/malaria_data.csv", header = TRUE)
#check for missing values
summary(is.na(data))
#remove columns with too many missing values
data <- data[, colSums(is.na(data)) <= (0.75 * nrow(data))]
#fill in missing values using mean imputation
for(i in which(sapply(data, function(x) any(is.na(x))))) {
data[, i][is.na(data[, i])] <- mean(data[, i], na.rm = TRUE)
}
#convert categorical variables into dummy variables
data$season <- ifelse(data$season == "rainy", "1", "0")
data$season <- factor(data$season)
data$year <- factor(data$year)
#save cleaned data to csv file
write.csv(data,
"Data/cleaned_malaria_data.csv",
row.names = FALSE)
<|file_sep|>#load libraries
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(caret)
library(randomForest)
#set seed for reproducibility
set.seed(123)
#read in cleaned data
data <- read.csv("Data/cleaned_malaria_data.csv")
#create train-test split
trainIndex <- createDataPartition(data$malaria_cases,
p = .8,
list = FALSE,
times = 1)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]
#create random forest model
rfModel <- randomForest(malaria_cases ~ .,
data = trainData,
importance = TRUE)
#print model summary
print(rfModel)
#print variable importance
importance(rfModel)
#create plot of variable importance
varImpPlot(rfModel)
#get predictions on test set
predictions <- predict(rfModel,
newdata = testData)
#get confusion matrix
confusionMatrix(predictions,
testData$malaria_cases)
#get classification report
classifReport(predictions,
testData$malaria_cases)
<|repo_name|>patriciaanderson/IS4321Project<|file_sep|>/RMarkdown_files/IS4321_Project.Rmd
---
title: "IS4321 Project"
author: "Patricia Anderson"
date: "12/10/2021"
output:
html_document:
toc: true
toc_float:
collapsed: false
smooth_scroll: false
---
{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
{r libraries}
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(caret)
## Introduction
### What is Malaria?
Malaria is an infectious disease caused by Plasmodium parasites which are transmitted to humans through the bites of infected female Anopheles mosquitoes.
There are several different species of Plasmodium that can cause malaria in humans including P.falciparum (the most deadly), P.vivax (the most widespread), P.malariae (the least common), P.ovale (primarily found in Africa) and P.knowlesi (found in Southeast Asia).
### What are some risk factors for contracting Malaria?
Some risk factors for contracting malaria include:
* Living or traveling to areas where malaria is endemic (endemic areas include Sub-Saharan Africa, parts of South America & Southeast Asia).
* Not using bed nets or other forms of protection against mosquito bites.
* Having a weakened immune system due to HIV/AIDS or other conditions.
* Being pregnant or breastfeeding (pregnant women are more susceptible to severe forms of malaria).
### Why is it important to study Malaria?
Malaria is one of the leading causes of death worldwide with over half a million people dying from it each year according to WHO estimates [1]. It disproportionately affects children under five years old who account for nearly half of all deaths from this disease [2]. In addition, those living in poverty are also more likely than others to contract malaria because they lack access to basic healthcare services such as insecticide-treated bed nets or antimalarial drugs [3].
## Data Description
The dataset used for this project contains information about malaria cases reported between January 2006 and December 2015 in Senegal [4]. Each row represents one observation which includes details about:
* Location ID - Unique identifier assigned by IPD staff at each site.
* Year - Year when observation was made.
* Month - Month when observation was made.
* Season - Season when observation was made ("rainy" or "dry").
* Temperature - Average daily temperature during observation period (in degrees Celsius).
* Rainfall - Total rainfall during observation period (in millimeters).
* Malaria Cases - Number of confirmed cases reported during observation period.
* Total Population - Total population living within catchment area at time observation was made.
* Mosquito Density - Average number per trap per night during observation period.
## Exploratory Data Analysis
### Summary Statistics
{r summary statistics}
data %>%
summarise_all(list(mean=mean,
sd=sd,
min=min,
max=max))
From these summary statistics we can see that there are some extreme values present within our dataset especially when looking at max values for temperature (-0.9°C) & rainfall (3997mm). We also notice that there are some negative numbers present within our dataset which may indicate errors were made during data entry.
### Missing Values
{r missing values}
data %>%
select_if(function(x) any(is.na(x))) %>%
summarise_all(funs(sum(is.na(.))))
There are no missing values present within our dataset so we don't need to worry about imputing them before proceeding with further analysis steps such as visualizations & modelling techniques below.
### Visualizations
#### Boxplots
{r boxplots}
ggplot(data=data,
aes(x=Year,
y=Malaria.Cases)) +
geom_boxplot() +
labs(title="Boxplots
