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    Comment les statistiques s'appliquent à March Madness

    Pour les amateurs de sport, March Madness est l'un des moments forts de l'année. À partir de la mi-mars, l'événement annuel opposera les meilleures équipes de basket-ball universitaire de la NCAA, dans un énorme tournoi à élimination directe composé de 64 équipes.

    C'est là que les choses deviennent intéressantes. L'aspect éliminatoire signifie qu'il y a toujours une chance de bouleversements et de gloire inattendue. Qui va gagner le tournoi? Y aura-t-il des bouleversements au fur et à mesure que l'équipe "Cendrillon" progressera plus loin que ce à quoi vous vous attendiez, ou vont-elles toutes s'écraser au début des rounds? Pouvez-vous prédire la fourchette entière?

    Pour approfondir, nous allons devoir utiliser des mathématiques et apprendre comment les statistiques s'appliquent à March Madness.

    ICYMI: consultez le guide de Sciving sur March Madness 2019, complet avec des statistiques pour vous aider à remplir une tranche gagnante.

    Les bases des probabilités

    Avant de passer à l'application de statistiques et probabilités pour March Madness, il est important de couvrir les bases des probabilités.

    La probabilité que quelque chose se produise est simplement:
    \\ text {Probability} \u003d {\\ text {nombre de résultats souhaités} \\ au-dessus de {1pt} \\ text {nombre de résultats possibles}}

    Cela ne s'applique qu'à toute situation avec des résultats possibles tout aussi probables
    . Ainsi, par exemple, un lancer d'un dé standard à six faces a une probabilité de 1/6 de monter le nombre six, car il n'y a qu'un seul résultat que vous voulez et six résultats possibles. Les probabilités sont toujours des nombres (exprimés en fractions ou décimales) entre 0 et 1, 0 signifiant aucune chance que l'événement se produise et 1 signifiant que c'est une certitude.

    Mais si vous envisagez quelque chose de plus compliqué , comme un match de basket, il y a beaucoup plus à penser. On pourrait dire que les chances d'une équipe de gagner contre une autre sont de 1/2, mais un match entre Duke et Pittsburgh n'est pas un jeu d'argent. C’est là que le système d’ensemencement et les statistiques de la NCAA entrent en jeu.
    Probabilités de March Madness

    Alors, comment abordez-vous le problème de l’application de la probabilité à March Madness? Tout d'abord, vous avez besoin d'une façon de voir la probabilité réelle qu'une équipe en batte une autre. C'est une tâche très difficile, mais le système de classement est conçu par la NCAA sépare essentiellement les équipes en "niveaux" en fonction de leur qualité.

    Par exemple, dans les jeux depuis 1985 où une tête de série n ° 1 a joué une graine n ° 16, la graine n ° 1 a remporté 99 pour cent du temps. Cela signifie que sur 100 jeux (car le pourcentage est «pour cent»), vous pouvez vous attendre à ce que la graine n ° 16 gagne dans l'un d'eux.

    Regardez à nouveau la formule de base:
    \\ text {Probabilité} \u003d {\\ text {nombre de résultats souhaités} \\ ci-dessus {1pt} \\ text {nombre de résultats possibles}}

    Sur 100 résultats possibles de "victoire", il n'y a eu qu'une seule victoire (le résultat que nous vouloir). Cela donne immédiatement la probabilité 1/100.

    Vous pouvez aller plus loin en utilisant les endroits où les équipes de différentes têtes de série ont terminé dans le tournoi pour examiner les chances de victoire de chaque équipe. Dans 32 des 34 derniers tournois, au moins une tête de série n ° 1 a atteint le Final Four, donnant à chaque tête de série n ° 1 cette année une chance de 32/34 (ou 16/17) d'y arriver. De plus, au moins une tête de série n ° 1 a atteint le match de championnat 26/34 fois, ce qui donne une probabilité de 13/17. Pour les têtes de série n ° 2, cela se réduit à 22/34 (ou 11/17) pour le Final Four et 13/34 pour le match de championnat. De plus, une tête de série n ° 1 a gagné 21/34 fois et le vainqueur fait partie des trois premières têtes de série 30/34 \u003d 15/17 fois.

    Vous pouvez également utiliser ces mêmes statistiques pour penser aux équipes avec pratiquement aucune chance de gagner. L'analyse des tournois depuis 1985 montre qu'aucune graine du n ° 9 au n ° 16 n'a atteint la finale, donc choisir l'un d'entre eux comme vainqueur serait probablement une énorme erreur.

    Quand il s'agit d'essayer pour choisir une tranche entière, les mêmes statistiques montrent qu'il y a en moyenne huit bouleversements par an. Cela ne vous aide pas à dire
    ils seront, mais si vous avez prédit beaucoup plus ou moins de bouleversements que cela, vous voudrez peut-être repenser vos choix.
    Est-ce suffisant pour Choisissez un gagnant?

    Donc, une analyse de base examinant les probabilités en fonction du nombre de graines peut vous aider assez loin quand il s'agit de prédire ce qui va gagner March Madness, mais est-ce vraiment suffisant
    pour faire votre choix?

    Il semble assez évident qu'il y a plus dans un match de basket-ball que le classement de l'équipe ou même sa performance précédente. D'autres statistiques clés, telles que le pourcentage de lancers francs réussis pour une équipe, leur nombre moyen de revirements par match, leur pourcentage de réussite sur le terrain et bien d'autres facteurs.

    Trouver une formule explicite pour une probabilité de victoire sur la base de tout cela serait compliqué, mais cela vous donne une idée du genre de chose que vous devez prendre en compte pour remplir au mieux votre support.

    Par exemple, si vous avez une équipe de têtes de série n ° 2 qui mène le peloton en pourcentage de buts sur le terrain et qui a très peu de chiffres d'affaires par match, c'est un choix solide en tant que gagnant même si une analyse sur la base des graines seules suggère qu'elles n'étaient pas le choix idéal . Le meilleur conseil est de baser vos choix initiaux sur les graines, puis d'utiliser d'autres statistiques pour modifier mentalement votre formule jusqu'à ce que vous vous installiez dans une équipe avec laquelle vous êtes satisfait.

    Vous sentez l'esprit March Madness? Consultez nos conseils et astuces pour remplir un support et découvrez pourquoi il est si difficile de prédire les perturbations et de choisir un support parfait.

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