17년의 천둥: 데이터 기반의 편지

팬덤의 청사진 (2008-2012)

2008년 올림픽 중계에서 OKC를 발견했을 때, 내 나이와 팀의 승률 간 상관 계수는 r=0.92로 시작했습니다. 그들의 전기 블루 유니폼은 단순히 시각적으로 매력적이었을 뿐만 아니라, 그 해 리그 평균보다 10대 사이에서 18% 더 높은 상품 판매를 기록했습니다.

우리의 공통된 청춘은 2012년 결승 진출에서 정점을 찍었습니다. 시너지 스포츠 데이터는 웨스트브룩의 돌파가 마이애미를 상대로 1.32 PPP를 생성했음을 보여주지만, 스포엘스트라 감독이 체스 그랜드마스터처럼 젊은 선수들의 경향을 이용해 디펜시브 조정을 하기 전까지였습니다.

아픔의 회귀 분석 (2013-2016)

하든 트레이드는 당시 통계적으로 방어할 수 없었던 것은 아니지만(결승전에서 TS% <45%), 지금의 로지스틱 회귀 모델은 그것이 프랜차이즈를 바꿀 확률을 78%로 예측합니다. 베버리가 웨스트브룩의 반월판을 손상시킨 사건은 부상 원인 연구에서 아웃라이어로 남아있으며, 이것이 제가 ‘과잉 공격성 디펜스’ 모듈에서 가르치는 이유입니다.

클레이 톰슨이 그 게임 6에서 3점슛을 퍼붓던 때(NBA 어드밴스드 스탯에 따르면 ¹¹⁄₁₈), 저는 대학 미적분학 중간고사를 망치고 있었습니다. 우연일까요? 제 t-테스트는 아니라고 말합니다(p<0.05).

재건 알고리즘 (2017-현재)

듀란트 이탈 이후, 우리의 로스터 구성은 잘못 조정된 머신 러닝 모델과 같았습니다 - 운동능력에 과적합하면서도 스페이싱을 과소평가했습니다. 그러다 프레스티의 걸작이 등장했습니다:

1. SGA 드래프트(98번째 백분위수 고립 효율성)
2. 지디 개발(‘요키치 라이트’ 패스 비전)
3. 첫 추가(‘Human Confidence Interval’ 디펜스)

현재 스쿼드의 순 득실점(+6.3)은 3표준편차 내에서 챔피언십 경쟁력을 시사하며, 이는 제가 성인으로서 여러 가설 검정 후 커리어 궤도를 안정화한 시기와 맞춥니다.

예측: 우리의 베이지안 확률 모델은 다음 생일 전에 래리 오브라이언 트로피를 들어올릴 확률이 60% 이상이라고 보여줍니다. 농구와 인생에서 가장 좋은 공격은 고통스러운 데이터 포인트를 처리하는 데서 나오기 때문입니다.