Prediksi Draft Spurs yang Diabaikan

Saya memantau undian draft NBA seperti simulasi Monte Carlo—setiap bola adalah sampel posterior dari distribusi prior yang saya bangun di R. Bukan sihir. Bukan takdir. Hanya kemungkinan. Spurs dapat pilihan #2. Semua orang bersorak. Saya tidak. Model saya memberi peluang 14% berdasarkan probabilitas menang, riwayat cedera, dan entropi posisi draft—bukan narasi hiperbolik.

Mereka sebut itu ‘keberuntungan.’ Saya sebut itu P(D|H). Data tidak peduli pada bias emosional Anda—data peduli pada matriks kovarians, vektor nilai harapan, dan transisi kondisional dari 50.000 simulasi.

Kantor Warriors? Mereka pakai spreadsheet tahun ‘98. Model saya pakai PyMC3 dengan prior yang dibentuk oleh kinerja G League dan entropi rekrutmen perguruan tinggi.

Anda lihat hasil sebagai narasi. Saya lihat sebagai posterior.

Ketika Anda tanya ‘Siapa yang dapat pilihan?‘—Anda tanya tim dengan probabilitas marjinal menurut asumsi Anda—bukan asumsi saya.

Model saya tidak bersorak. Ia menghitung. Dan kadang… ia diabaikan.

Anda ingin percaya pada sihir? Saya lebih percaya pada interval kepercayaan.