Wie ein Modell den Spurs-Pick vorhersagte

Der Draft, der entkam
Ich beobachtete die NBA-Draft-Lotterie wie eine Monte-Carlo-Simulation in Echtzeit – jeder Ping des Balls war eine posteriorielle Stichprobe aus meiner in R erstellten Prior-Verteilung. Kein Zauber. Kein Schicksal. Nur Wahrscheinlichkeiten.
Die Spurs bekamen den #2-Pick. Alle jubelten. Ich nicht. Denn mein Modell hatte ihnen eine 14%-Chance zugewiesen – basierend auf Gewinn-Wahrscheinlichkeiten, Verletzungshistorie und Draft-Position-Entropie – nicht auf Hype oder Medien-Narrative.
Das Signal, das ignoriert wurde
Sie nannten es „Glück“. Ich nannte es P(D|H). Die Daten kümmerten sich nicht um Ihre emotionale Vorurteile – sie kümmerten sich um Kovarianzmatrizen, erwartete Wertevektoren und bedingte Übergänge über 50.000 Simulationen.
Das Frontoffice der Warriors? Sie nutzten Excel aus ’98. Mein Modell nutzte PyMC3 mit Priors, informiert von G-League-Leistung und College-Rekrutierungs-Entropie.
Warum niemand es glaubte
Sie sehen Ergebnisse als Narrative. Ich sehe sie als Posteriors. Wenn Sie fragen: „Wer bekam den Pick?“ – fragen Sie, welches Team die höchste marginale Wahrscheinlichkeit unter Ihren Annahmen hat – nicht unter meinen. Mein Modell jubelt nicht. Es berechnet. Und manchmal… wird es ignoriert.
Sie wollen an Magie glauben? Ich vertraue auf Konfidenzintervalle.
DataDan2001
Beliebter Kommentar (5)

السبورس حصلوا على الاختيار الثاني؟ كلامك مزاج، وحسابي دقيق! نموذجي قال لهم فرصة 14% — ليس حظ، بل إحصاءات. حتى القهوة العربية ما ساعدت، لكن الأرقام صمّت! أنت ترى معجزة… أنا أرى توزيعًا شرطيًا. من يصدق الحظ؟ جرب تحويل الاحتمالات قبل التخمينات. شارك صورتك؟ راح في التعليقات!

Spurs haben den #2-Pick? Mein Modell hat das berechnet — nicht mit Glücksbringer, sondern mit Kovarianzmatrizen! Die Fans schreien “Luck!” — ich rechne nur P(D|H). In Bayern glaubt man an Zauberei; ich vertraue auf Konfidenzintervalle. Wer will ein Wunder? Ich geb’ Dir einen CI — und neun Bier.
Was sagt dein Excel-Blatt dazu? Klick — und trink noch ein Helles.

¡La lotería del draft no fue suerte… fue mi modelo con PyMC3! Los Spurs tenían un 14% de probabilidad y todos gritaron como si fuera milagro. Pero yo solo calculé: “No es magia, es covarianza”. Ellos creen en el destino… yo confío en intervalos de confianza. ¿Quién quiere un GIF de un gato lanzando una pelota? Yo prefiero una tabla con errores… y café.
¿Tú crees en la suerte? ¡Comenta tu pick favorito!

بیزیئن مدل نے سپرجز کو 2nd پک دے دیا… اور سب نے خوشی میں تالیاں بجائی! میرا مدل تو اسے صرف 14% کا امکان دے کر بٹھا — جس کہ فٹبال کے لمحات کو اسٹینڈز پر نہیں، بلکہ احتمالات پر۔ تمہارا سمجھت سپرجز؟ نہیں، تمہارا مدل سمجھتا ہے۔
کلکھ رکھنا؟ تو نہیں، حساب رکھنا! 🤔 کمنٹس: آپ کونسا بجھتے ہوئے؟

The Spurs got #2? My model calculated a 14% chance and just sighed into its coffee. You called it luck—I called it posterior probability. Nobody believed it… until the draft ping-pong ball hit them like a rogue MCMC chain. Data doesn’t cheer. It computes.
What’s your emotional bias? Mine’s covariance matrices.
(Insert GIF: A stats nerd weeping over a bar chart that says ‘Sorry, Magic Didn’t Work.’)
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