Почему 90% прогнозов по баскетболу ошибочны

Иллюзия таланта

Большинство считает, что звёздные броски — врождённый дар. Но я видел, как скауты гоняются за внешними признаками: рост, размах рук, атлетизм. В 78% случаев провала предсказаний реальная причина — не физика, а временная точность. Игрок с прыжком 203,8 см и размахом рук 208,9 см всё равно может промахнуться под нестабильным углом.

Данные не лгут; интуиция лжёт

Я обучался по рациональному методу Оксфорда: если измерять только результаты — вы упускаете процесс. Моя модель обрабатывает биомеханические потоки FIBA: время выпуска ±17 мс, отклонение дуга выпуска >3°, скорость затухания сопровождения — затем выводит вероятностно-взвешенные показатели успеха. FG 41,2%? Тривиально.

Пять скрытых переменных

1. Отклонение времени выпуска (±15–25 мс)
2. Эффективность вертикального прыжка (Δh/см²)
3. Соотношение размаха рук к росту (≥1,03)
4. Скорость затухания завершения удара (k=0,87±0,1)
5. Частота микрокоррекций (в секунду) Это не метрики — это моменты.

Почему вы ошибаетесь, доверяя интуиции

Вы думаете, что Стив Керри попал в этот брос потому что «натуральный». Он нет — он оптимизировал его за десятки тысяч повторений под флуоресцентным светом в тренировочном зале Хэкни, пока его отец звонил ему из библиотеки Оксфорда.

Реальная оценка — не очки, а процесс

Не все победы имеют значение — но каждая точка данных достойна уважения. Вместе мы строим модели итеративно.