巴甲第33轮对弗拉门戈相当有利。在州内德比中，弗拉门戈以4比1大胜瓦斯科达伽马，帕尔梅拉斯则与桑托斯战成0比0。借此，弗拉门戈将对帕尔梅拉斯的领先优势扩大到3分，胜场也多出2场。弗拉门戈的夺冠概率从68.65%升至84.79%，帕尔梅拉斯则从32.84%降至15.21%。

两轮前，由于阿贝尔-费雷拉执教的帕尔梅拉斯在攻防数据上优于弗拉门戈，帕尔梅拉斯捧杯的可能性还在逐步上升。但两队随后都赢下比赛，积分榜和概率榜的领跑位置仍属于弗拉门戈。

帕尔梅拉斯下周日将把注意力转向巴西杯，在努班克公园球场迎战瓦斯科达伽马，进行半决赛首回合。之后球队才会备战下周四同样在努班克公园球场进行的第34轮对阵贝伦赛艇的比赛。与此同时，弗拉门戈将全力专注巴甲，下周三在马拉卡纳球场对阵格雷米奥。

这些概率由经济学家布鲁诺-伊马伊萨基运用统计模型，结合Gato Mestre团队自2013年以来收集的微观数据计算得出。模型分析了巴甲5266场比赛中全部射门的特征和比赛结果，并以国际通行的预期进球（xG）指标为基础，衡量各队当前在进攻和防守端的产出。

如果说弗拉门戈和帕尔梅拉斯已毫不怀疑自己将进入2027年解放者杯小组赛，克鲁塞罗则在第33轮又一场州内德比中击败米内罗竞技，取得三连胜。这一结果让克鲁塞罗至少进入前五的概率从83.05%升至95.23%，进入前四的概率从67.09%升至86.57%。克鲁塞罗下一个对手也在争夺南美赛事席位。排名第六的巴伊亚本周中以3比2战胜圣保罗，进入前五的概率为54.36%。

本轮找回状态的还有弗鲁米嫩塞，球队在马拉卡纳球场以2比1艰难战胜巴西国际。弗鲁米嫩塞借此在积分榜上超过巴拉纳竞技，因为巴拉纳竞技输给了格雷米奥。弗鲁米嫩塞在同分比较中占优，球队打进52球，巴拉纳竞技则为50球。

不过在解放者杯资格概率上，巴拉纳竞技仍有优势。弗拉门戈式红黑球队此处指巴拉纳竞技——译注：原文“rubro-negros”在此语境指巴拉纳竞技，进入前五的概率从83.94%降至70.18%，进入前四的概率从66.38%降至43.33%。弗鲁米嫩塞进入前五的概率从42.85%升至60.11%，进入前四的概率从21.63%升至32.81%。需要注意的是，概率计算不只看积分榜排名，还会纳入各队攻防参数以及后续对手。例如下周中，巴拉纳竞技将主场迎战瓦斯科达伽马，弗鲁米嫩塞则将前往萨尔瓦多客场挑战维多利亚。

以下统计概率基于“预期进球”（xG）模型参数。这是一种成熟的数据分析指标，参考Gato Mestre自2013赛季以来在巴甲5266场比赛中记录的射门数据。

模型考虑的变量包括：（1）射门相对球门的距离和角度；（2）射门是否面对门将形成一对一；（3）射门时门将是否不在位置；（4）完成射门所用的身体部位；（5）射门是否为第一时间完成、经过调整后完成或带球后完成；射门使用的是球员顺足还是逆足；（6）进攻来源（点球、角球、传中、直接任意球、断球、边线球等）；（7）助攻是否来自禁区内；（8）球员所处位置；（9）射门力量指标；（10）依据德转数据得出的各队每赛季身价，用以反映阵容质量；（11）比赛时间；（12）球员年龄；（13）高空球进攻中门将的身高；（14）每次射门发生时的比分差距。

例如，禁区弧顶附近每100次射门中只有7次转化为进球，因此该位置射门的预期进球值约为0.07。球场每个位置形成进球的预期值都不同；如果进攻来自反击，由于阻拦射门的防守球员更少，预期值还会上升。每次射门的评分会在整场比赛中累计，从而得出每支球队在单场比赛中的总预期进球。这一变化用于评估各队击败不同对手的可能性，并据此计算各俱乐部最终在联赛每个名次完赛的概率。

分析所采用的模型遵循一种名为双变量泊松分布的统计分布，用于计算事件——此处指各队进球——在特定时间区间，即一场比赛内发生的概率。为预测各队在联赛每个名次完赛的概率，模型还使用蒙特卡洛方法，其基本原理是通过模拟生成结果。对于每一场尚未进行的比赛，团队都会完成一万次模拟。

*Gato Mestre成员包括记者阿图尔-桑德斯、达维-巴罗斯、佩德罗-费利佩-努诺-塔瓦雷斯、吉列尔梅-马尼奥德、古斯塔沃-菲格雷多、若泽-约翰-维克托-梅里尼奥、莱安德罗-席尔瓦、洛雷恩-法比奥-维埃拉（实习）、罗贝托-马莱松、罗德里戈-布雷维斯和瓦尔米尔-斯托尔蒂，数据科学家布鲁诺-贝尼西奥和维托尔-帕塔拉诺，以及程序员古斯塔沃-马塞多。