aNormal · Divulgação Científica
Esporte Ciência de Dados

Como a Estatística venceu os milhões do beisebol

Publicado em 23 de Junho, 2026
Por Akira Iwai

Um jogo injusto

O filme Moneyball (lançado no Brasil como O Homem que Mudou o Jogo), estrelado por Brad Pitt, conta a história real de como o Oakland Athletics redefiniu as regras do beisebol em 2002. Mas, longe das telas, o verdadeiro herói dessa história não usava boné ou uniforme: ele usava planilhas e equações matemáticas.

No início dos anos 2000, o Oakland Athletics enfrentava um abismo financeiro. Enquanto times gigantes como o New York Yankees tinham um orçamento de quase US$ 125 milhões para gastar com salários, o Oakland tinha apenas US$ 40 milhões. Como competir quando os seus rivais podem simplesmente comprar os melhores e mais famosos jogadores do mercado?

A resposta de Billy Beane (gerente geral do time) e Peter Brand (um jovem economista formado em Harvard) foi brilhante: parar de ouvir os olheiros tradicionais e passar a ouvir os dados.

A solução: o que é Sabermetria?

Os olheiros antigos avaliavam os atletas com base em critérios subjetivos e ultrapassados: a velocidade da rebatida, a aparência física do jogador e até se ele tinha uma namorada bonita — acreditava-se que isso demonstrava autoconfiança!

O Oakland abraçou a Sabermetria — o termo técnico para a análise estatística aplicada ao beisebol. Eles perceberam que o mercado estava precificando os jogadores de forma totalmente errada e focaram em métricas ignoradas por quase todo mundo:

  • OBP (On-Base Percentage): mede a frequência com que um jogador consegue chegar a uma base, não importa como — rebatendo ou até por um erro do lançador adversário.
  • SLG (Slugging Percentage): mede a produtividade de poder de um rebatedor.

Eles descobriram que o segredo para vencer não era comprar "estrelas", mas sim comprar corridas. E, para conseguir corridas, você precisa de jogadores que cheguem à base.

"Se ele chega à base, não importa se ele rebate feio, se é velho ou se está acima do peso. Ele ajuda o time a vencer."

O resultado que chocou o mundo

Ao focar nos dados estruturados, o Oakland Athletics comprou jogadores baratos, cheios de defeitos visuais, mas que eram monstros estatísticos escondidos.

Esse time de "rejeitados" conseguiu quebrar o recorde histórico da liga americana, conquistando 20 vitórias consecutivas e chegando aos playoffs gastando uma fração do que seus adversários gastaram.

O legado de Moneyball hoje

O que começou no beisebol engoliu o mundo dos esportes. Hoje, nenhum clube sério de futebol, basquete (NBA) ou equipe de Fórmula 1 toma decisões baseadas apenas no "olho" do treinador.

  • No futebol, usamos o xG (Expected Goals) para calcular estatisticamente a probabilidade de um chute virar gol.
  • Nas empresas, essa mesma lógica deu origem ao movimento de People Analytics, em que algoritmos ajudam a recrutar os melhores talentos ignorando os vieses subjetivos dos entrevistadores.

Moneyball nos ensina que, em um mundo saturado de opiniões e achismos, quem domina os dados e entende o que realmente gera valor sai na frente — não importa o tamanho do seu orçamento.

Sobre os Autores

CO
Comissão Organizadora

aMostra de Estatística 2026

Alunos do Bacharelado em Estatística do IME-USP, empenhados na divulgação científica e no desenvolvimento da estatística pública no Brasil.

AI
Akira Iwai

Autor

Aluno do Bacharelado em Estatística do IME-USP e integrante da comissão organizadora da aMostra de Estatística.