サンプルが見たスパーズの抽選
サンプルが見た抽選
NBAドラフト抽選をリアルタイムのモンテカルロシミュレーションのように観察した。各ボールは、Rで構築した事前分布からの事後サンプル。魔力でも運命でもない。単なる可能性だ。
スパーズが2位指名を獲得。誰も歓声を上げた。しかし私は違った。モデルは14%の勝利確率、故障履歴、ドラフト位置エントロピーに基づいていた——空論や報道とは違う。
無視された信号
彼らは『運命』と言った。私はP(D|H)と言った。データは感情バイアスなど気にしない。共分散行列、期待値ベクトル、5万回のシミュレーションによる条件遷移だけを重視した。
ウォリアーズのフロントオフィス？1998年のスプレッドシートを使った。私のモデルは、Gリーグの成績と大学招聘エントロピーに影響された事前分布を用いたPyMC3だ。
誰も信じなかった理由
あなたは結果を物語として見る。私は事後確率として見る。 「誰が指名を得たか？」と問うとき、あなたは自分の仮定下的最高周辺確率を尋ねる——私のではない。 私のモデルは歓声を上げない。計算する。そして時々……無視される。 あなたは魔力を信じたい？私は信頼区間を選ぶ。
DataDan2001
人気コメント (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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