İçerik
Spor hayranları için March Madness, yılın en ilgi çekici yerlerinden biridir. Mart ayının ortasından başlayarak, yıllık etkinlik, NCAA kolej basketbolunda en iyi takımları, 64 takımdan oluşan dev bir nakavt turnuvasına atıyor.
Burası işlerin ilginçleştiği yer. Nakavt yönü, her zaman üzgün ve beklenmedik şan için bir şansın olduğu anlamına gelir. Turnuvayı kim kazanacak? Bir "Külkedisi" ekibi beklediğinizden daha fazla ilerledikçe, yoksa ilk turlarda hepsi çökecek mi? Yapabilmek sen Tüm parantezi tahmin etmek?
Daha derine bakmak için biraz matematik kullanmamız gerekecek ve istatistiklerin March Madness için nasıl uygulanacağını öğreneceğiz.
ICYMI: Kazanan bir dirseği doldurmanıza yardımcı olacak istatistiklerle tamamlanan 2019 Mart Madness için Sciencings kılavuzuna göz atın.
Olasılıkların Temelleri
March Madness için istatistik ve olasılık uygulamasına geçmeden önce, olasılıkların temellerini ele almak önemlidir.
Oluşan bir şeyin olasılığı basitçe:
{Probability} = { {istediğiniz sonuç sayısı} yukarıda {1pt} {olası sonuç sayısı}}Bu sadece herhangi biri için geçerlidir. eşit derecede muhtemel sonuçlara sahip durum. Örneğin, standart altı taraflı kalıbın atılması 1/6 sayı kazanma ihtimalinin 1/6 olasılığına sahiptir, çünkü istediğiniz yalnızca bir sonuç ve altı olası sonuç vardır. Olasılıklar her zaman 0 ile 1 arasında sayılardır (kesirler veya ondalık sayılar olarak ifade edilirler); 0, olayın gerçekleşmesi için hiçbir şansın olmadığı ve 1'in kesin olduğu anlamına gelir.
Ancak daha karmaşık bir şey düşünüyorsanız, basketbol oynamak gibi, düşünülmesi gereken çok şey var. Herhangi bir takımın diğerine karşı kazanma şansının 1/2 olduğunu söyleyebiliriz, ancak Duke ile Pittsburgh arasındaki bir oyunda para kazanmak zor değil. Burası NCAA’nın tohumlama sistemi ve istatistiklerinin devreye girdiği yer.
Mart Çılgınlığı Olasılıkları
Peki, March Madness'a olasılık uygulama problemiyle nasıl başa çıkıyorsunuz? İlk olarak, herhangi bir ekibin diğerini yenmesi ihtimaline bir bakmaya ihtiyacınız var. Bu çok zor bir görev, ancak tohumlama sistemi NCAA tarafından tasarlandı, esas olarak ekipleri ne kadar iyi olduklarına bağlı olarak “kademelere” ayırıyor.
Örneğin, 1985 yılından bu yana 1 Nolu tohumun 16 Nolu tohum oynadığı oyunlarda, 1 Nolu tohum zamanın yüzde 99'unu kazandı. Yani, 100 oyundan herhangi birinde (çünkü yüzde “yüzde”), 16 numaralı tohumun bunlardan birinde kazanmasını bekleyebilirsiniz.
Temel formüle tekrar bakın:
{Probability} = { {istediğiniz sonuç sayısı} yukarıda {1pt} {olası sonuç sayısı}}100 olası “kazanma” sonucundan yalnızca bir kazanma oldu (istediğimiz sonuç). Bu hemen 1/100 olasılığını verir.
Bunu, her bir takımın kazanma olasılığına bakmak için farklı seri ekiplerin turnuvada bitirdiği yerleri kullanarak daha da artırabilirsiniz. Son 34 turnuvadan 32'sinde, en az bir 1 numaralı tohum Final Four'a yükseldi ve bu yıl her 1 numaraya 32/34 (veya 16/17) ulaşma şansı verdi. Ayrıca, en az bir No. 1 tohum 26/34 kez şampiyonluk maçına girerek 13/17 şans verdi. 2 numaralı tohumlar için bu, Final Four için 22/34 (veya 11/17) ve şampiyonluk maçı için 13/34'e düşürülür. Ek olarak, bir No. 1 tohumu 21/34 kez kazandı ve kazanan ilk üç tohum arasında 30/34 = 15/17 kez oldu.
Kazanma şansı olmayan takımları düşünmek için aynı istatistikleri kullanabilirsiniz. 1985'ten bu yana yapılan turnuvaların analizi, 9 - 16 No'lu hiçbir tohumun finale ulaşmadığını gösteriyor, bu nedenle bunlardan birini kazananınız olarak seçmek büyük bir hata olacaktır.
Bütün bir parantez seçmeye gelince, aynı istatistikler her yıl ortalama sekiz sinir olduğunu gösteriyor. Bu söylemene yardımcı olmaz nerede onlar olacak, ancak bundan daha fazla veya daha az moral bozduğunuzu öngördüyseniz, seçimlerinizi yeniden düşünmek isteyebilirsiniz.
Bu Bir Kazanan Seçmek İçin Yeterli mi?
Bu yüzden tohum sayısına dayanarak olasılıklara bakarak yapılan temel bir analiz, Mart Çılgınlığı'nı neyin kazanacağını tahmin etmek konusunda sizi oldukça uzağa götürebilir; yeterli seçiminizi yapmak için?
Bir basketbol maçında takımın sıralamalarından ve hatta önceki performanslarından daha fazlası olduğu çok açık. Bir takım için başarılı serbest atışların yüzdesi, oyun başına düşen ortalama top kaybı sayısı, sahadaki hedef başarı yüzdesi ve diğer birçok faktör gibi diğer önemli istatistikler.
Tüm bunlara dayanan bir kazanma olasılığı için açık bir formülle gelmek karmaşık olacaktır, ancak bu size braketinizi olabildiğince doldurmak için göz önünde bulundurmanız gereken bir tür fikir verir.
Örneğin, paketi sahadaki hedef yüzdesine yönlendiren ve maç başına çok az ciroya sahip olan 2 numaralı bir tohum ekibiniz varsa, yalnızca tohumlar temelinde yapılan bir analiz önerilse bile, kazanan olarak sağlam bir seçim yapıyorlar. ideal seçim değildi. En iyi tavsiye, ilk seçimlerinizi tohumlara dayandırmak ve daha sonra mutlu olduğunuz bir takıma yerleşene kadar formülünüzü zihinsel olarak değiştirmek için diğer istatistikleri kullanmaktır.
March Madness ruhunu hissediyor musunuz? Bir braketi doldurmak için ipuçlarımıza ve püf noktalarımıza göz atın ve kırıntıları tahmin etmek ve mükemmel bir braket seçmek için neden bu kadar zor olduğunu okuyun.