확률이 예측한 스퍼스의 드래프트

확률이 예측한 드래프트

나는 NBA 드래프트 로또를 실시간 몬테카를로 시뮬레이션처럼 봤다. 각 공은 사전 분포에서 샘플링된 후방 확률이었다. 마법도, 운명도 아니다. 단지 가능성일 뿐이다.

스퍼스가 2순위를 얻었다. 모두는 기뻐했지만, 나는 그렇지 않았다. 내 모델은 승률, 부상 이력, 드래프트 순위 엔트로피를 바탕으로 14%의 확률을 할당했다. 유행이나 방송 서사가 아니었다.

무시된 신호

그들은 이를 ‘운명’이라 불렀다. 나는 P(D|H)라 했다. 데이터는 감정적 편향을 신경하지 않고, 공분산 행렬과 기대값 벡터, 5만 번의 시뮬레이션을 통해 조건 전환을 계산했다.

워리어즈 본부? 그들은 98년식 스프레드시트를 썼다. 내 모델은 G 리그 성과와 대학 지원 엔트로피에 기반한 PyMC3를 사용했다.

왜 아무도 믿지 않았나

당신은 결과를 서사로 본다. 나는 후방으로 본다. “누가 순위를 받았는가?“라는 질문은 당신의 가정 아래 가장 높은 주변 확률을 묻는 것일 뿐, 내것이 아니다. 내 모델은 축배하지 않는다. 계산할 뿐이다. 때때로 무시당한다. 너는 마법을 믿고 싶으냐? 나는 신뢰 구간을 선택한다.