Sporto gerbėjams kovo beprotybė yra vienas svarbiausių metų įvykių. Kovo viduryje prasidėsiantis metinis renginys priešinasi geriausioms NCAA koledžo krepšinio komandoms didžiuliame nokautiniame turnyre, kurį sudaro 64 komandos.
Čia viskas įdomu. Išjungimo aspektas reiškia, kad visada yra tikimybė susierzinti ir netikėta šlovė. Kas laimės turnyrą? Ar bus nemalonumų, kai „Pelenės“ komanda progresuos toliau, nei tikėjotės, ar jie visi subyrės ankstyvaisiais etapais? Gali tu nuspėti visą skliaustą?
Norėdami pažvelgti giliau, turėsime naudoti šiek tiek matematikos ir sužinoti, kaip statistika taikoma kovo beprotybei.
ICYMI: Peržiūrėkite „Sciencing“ vadovą 2019 m. Kovo beprotybė, pateikite statistinius duomenis, kurie padės užpildyti skliaustą.
Tikimybių pagrindai
Prieš pradedant statistikos ir tikimybės taikymą kovo beprotybei, svarbu apimti tikimybių pagrindus.
Tikimybė, kad kažkas įvyksta, yra tiesiog:
\ text {Tikimybė} = {\ text {norimų rezultatų skaičius} \ aukščiau {1pt} \ text {galimų rezultatų skaičius}}
Tai galioja tik visiems situaciją su vienodai tikėtinais galimais rezultatais. Taigi, pavyzdžiui, metant standartinį šešiapusį štampą 1/6 tikimybė pasukti skaičių šešis, nes yra tik vienas norimas rezultatas ir šeši galimi rezultatai. Tikimybės visada yra skaičiai (išreikšti trupmenomis arba dešimtainiais skaičiais) tarp 0 ir 1, o 0 nereiškia, kad įvykis neįmanoma, o 1 reiškia, kad tai yra tikrumas.
Bet jei svarstote ką nors sudėtingesnio, pavyzdžiui, krepšinio žaidimą, reikia galvoti apie daug daugiau. Galima sakyti, kad bet kurios komandos laimėjimo prieš bet kurią kitą koeficientas yra 1/2, tačiau Duke'o ir Pitsburgo žaidimas vargu ar yra monetų vartymas. Čia veikia NCAA sėjamoji sistema ir statistika.
Kovo beprotybės tikimybės
Taigi, kaip išspręsti tikimybės taikymo kovo beprotybei problemą? Pirma, jums reikia kažkokio būdo pažvelgti į tikrąją tikimybę, kad kuri nors komanda įveiks kitą. Tai labai sudėtinga užduotis, tačiau NCAA sukurta sėjamoji sistema iš esmės atskiria komandas į „pakopas“ pagal tai, kiek jos yra geros.
Pavyzdžiui, žaidimuose nuo 1985 m., Kai pirmoji sėkmė užėmė 16 vietą, pirmoji sėkmė laimėjo 99 procentus laiko. Tai reiškia, kad iš bet kokių 100 žaidimų (nes procentas yra „šimtui“) galite tikėtis, kad vienoje iš jų laimės Nr. 16 sėkmė.
Dar kartą peržiūrėkite pagrindinę formulę:
\ text {Tikimybė} = {\ text {norimų rezultatų skaičius} \ aukščiau {1pt} \ text {galimų rezultatų skaičius}}
Iš 100 galimų „laimėti“ rezultatų buvo tik vienas laimėjimas (rezultatas, kurio mes norime). Tai iškart suteikia tikimybę 1/100.
Galite pažvelgti toliau, naudodamiesi turnyro finišavusiomis skirtingų sėklų komandomis, norėdami sužinoti kiekvienos komandos tikimybę laimėti. 32 iš paskutinių 34 turnyrų bent vienas Nr. 1 sėkla pateko į Finalo ketvertą, suteikdama kiekvienai pirmai sėklai šiemet 32/34 (arba 16/17) galimybę ten patekti. Be to, bent viena pirmoji sėkmė pateko į čempionato rungtynes 26/34 kartus, suteikdama 13/17 tikimybę. Nr. 2 sėkloms tai sumažėja iki 22/34 (arba 11/17) finalo ketverte ir 13/34 čempionato žaidime. Be to, sėkla Nr. 1 laimėjo 21/34 kartus, o nugalėtojas pateko tarp trijų geriausių sėklų 30/34 = 15/17 kartų.
Taip pat galite naudoti tą pačią statistiką galvodami apie komandas, iš esmės neturinčias šansų laimėti. Turnyrų analizė nuo 1985 m. Rodo, kad nė viena sėkla nuo Nr. 9 iki Nr. 16 dar nepateko į finalą, todėl pasirinkti vieną iš šių savo nugalėtoju greičiausiai būtų didžiulė klaida.
Kai reikia bandyti pasirinkti visą skliaustą, ta pati statistika rodo, kad kiekvienais metais yra vidutiniškai aštuoni sutrikimai. Tai nepadeda pasakyti kur jie bus, bet jei jūs numatėte daug daugiau ar mažiau nusiminimų nei tai, galbūt norėsite iš naujo apgalvoti savo pasirinkimus.
Ar užtenka išrinkti nugalėtoją?
Taigi atlikus pagrindinę analizę, įvertinant tikimybę, pagrįstą sėklų skaičiumi, galima pasiekti toli, kai reikia numatyti, kas laimės kovo beprotybę, bet ar tai tikrai pakanka pasirinkti?
Atrodo gana akivaizdu, kad krepšinio rungtynėse yra daugiau nei komandos reitingai ar net ankstesnis jų pasirodymas. Kita pagrindinė statistika, pvz., Sėkmingų baudų metimų procentas komandai, jų vidutinis varžybų vidurkis, aikštės įvarčių sėkmės procentas ir daugelis kitų veiksnių.
Parengti aiškią pergalės tikimybės formulę, remiantis visa tai, būtų sudėtinga, tačiau taip pateikia idėją apie tai, į ką turėtumėte atsižvelgti ir užpildydami skliaustą įmanoma.
Pvz., Jei turite antrąją vietą užimančią komandą, kuri pirmauja pagal įvarčių procentą ir turite labai mažai apyvartų per rungtynes, jie yra tvirtas pasirinkimas kaip nugalėtojas, nors atlikus vien sėklų analizę galima teigti, kad jie nebuvo idealūs pasirinkimas. Geriausias patarimas yra pagrįsti savo pradinius pasirinkimus sėklomis, o tada naudoti kitą statistiką, kad mintyse pakoreguotumėte savo formulę, kol apsistosite komandoje, kuria esate patenkintas.
Jaučiate kovo beprotybės dvasią? Patikrinkite mūsų Patarimai ir gudrybės kad užpildytumėte skliaustą, ir perskaitykite, kodėl taip sunku nuspėti nuliūdina ir išsirinkite a puikus laikiklis.