Para coletar dados estatísticos de esportes e e-sports e usá-los para fazer previsões dos resultados das próximas partidas, podemos usar a biblioteca pandas para manipulação de dados e a biblioteca scikit-learn para construir um modelo de regressão. Aqui está um exemplo de código em Python que faz isso:

```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Solicita que o usuário insira o nome do esporte ou e-sport e a liga específica
esporte = input("Digite o nome do esporte ou e-sport: ")
liga = input("Digite a liga específica: ")

# Lê o arquivo CSV com os dados estatísticos
dados = pd.read_csv(f"{esporte}_{liga}_dados.csv")

# Define as variáveis independentes (X) e dependentes (y)
X = dados.drop(columns=["resultado"])
y = dados["resultado"]

# Cria um modelo de regressão linear
modelo = LinearRegression()

# Treina o modelo com os dados
modelo.fit(X, y)

# Solicita que o usuário insira os dados da próxima partida
dados_partida = {}
for coluna in X.columns:
    dados_partida[coluna] = float(input(f"Digite o valor de {coluna}: "))

# Faz a previsão do resultado da próxima partida
resultado_previsto = modelo.predict([list(dados_partida.values())])[0]

# Imprime o resultado previsto
print(f"O resultado previsto da próxima partida é: {resultado_previsto}")

```
Neste exemplo, assumimos que existem arquivos CSV com os dados estatísticos para cada esporte ou e-sport e liga específica, que devem ser lidos pelo programa. Os dados devem conter colunas para cada variável independente (como o número de gols marcados, a posse de bola, etc.) e uma coluna para a variável dependente (o resultado da partida).

O programa solicita ao usuário que insira o nome do esporte ou e-sport e a liga específica desejados. Em seguida, lê o arquivo CSV correspondente e define as variáveis independentes (X) e dependentes (y).

O programa cria um modelo de regressão linear e o treina com os dados. Em seguida, solicita ao usuário que insira os dados da próxima partida (como o número de gols marcados, a posse de bola, etc.) e usa o modelo treinado para fazer a previsão do resultado da partida. O resultado previsto é então impresso na saída.

Note que este é apenas um exemplo simples e que existem muitas outras técnicas e métodos mais avançados que podem ser usados para fazer previsões em esportes e e-sports. Além disso, os dados estatísticos podem não ser os únicos fatores a serem considerados na previsão dos resultados das partidas.
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