Le Tirage Qui Échappé

Le Tirage Qui Échappé

J’ai observé le tirage de la NBA comme une simulation Monte Carlo en temps réel — chaque boule était un échantillon issu d’une distribution a priori construite en R. Pas de magie. Pas de destin. Seulement des probabilités.

Les Spurs ont obtenu le choix #2. Tout le monde célébrait. Moi, non. Mon modèle leur attribuait 14 % de chances — basées sur les probabilités de victoire, l’histoire des blessures et l’entropie de position, pas sur les récits médiatiques.

Le Signal Qu’ils ont Ignoré

Ils l’appelaient « chance ». Moi, je l’appelais P(D|H). Les données ne se souciaient pas de vos biais émotionnels — elles se concentraient sur les matrices de covariance, les vecteurs d’espérance et les transitions conditionnelles sur 50 000 simulations.

Le bureau des Warriors ? Ils utilisaient des tableaux de ’98. Mon modèle utilisait PyMC3 avec des a priori informés par la performance de la G League et l’entropie du recrutement universitaire.

Pourquoi Personne N’y Croyait Pas

Vous voyez des résultats comme une histoire. Moi, je vois des probabilités postérieures.

Quand vous demandez « Qui a eu le choix ? » — vous cherchez quelle équipe a la plus haute probabilité marginale sous vos hypothèses — pas les miennes.

Mon modèle ne célèbre pas. Il calcule. Et parfois… il est ignoré.

Vous voulez croire à la magie ? Je préfère les intervalles de confiance.