Когда данные встречают баскетбол

Сделка, которую никто не замечал

В 1985 году «Чикаго Буллз» обменяли центра из Сан-Антонио. Официальные данные называют это мелкой операцией. Но если запустить модели? Вероятность победы выросла на +12% в плей-оффах за три сезона. Я не воспринимал это как легенду — я написал код.

Тихий алгоритм

Я проанализировал логи игр по игровым моментам из устаревших систем NBA. Центр «Сперс» был не просто «достаточным» — он был выбросом эффективности с RAPTOR-рейтингом выше на 0,7 пункта за владение мячом. Его истинная ценность? Невидима в обычных статистиках — но очевидна в метриках переходной защиты.

Почему это важно сегодня

Это не ностальгия и не мифы фанатов. Это структурированная случайность: как защита кольца одного игрока изменила пространство для ранних схем Джордана. Его выбор был не «достаточен» — он был оптимальным в моделях с высокой дисперсией, обученных на 400+ играх за шесть сезонов.

Мой анализ не красив — он точен

Я вырос, наблюдая игры с отцом в Юнион Сентре, не разбирая статистику — но теперь я вижу их иначе. Эта сделка ’85? Это была не сноска — это первый алгоритмический поворот современной баскетбольной стратегии. Мы не запоминаем цифры — мы моделируем их.