ทำไมการพยากรณ์ดราฟต์เอ็นบีเอจึงล้มเหลว

เรื่องของสัญชาติ

ผมเคยเฝึกการดราฟต์จำลองหลายครั้ง โดยมองผู้วิเคราะห์เชื่อใน “คำพูดจากอารมณ์”—แต่กลับพลาดสัญญาณจริง ในปี 2023 มากกว่า 90% การพยากรณ์ล้มเหลว เพราะละเลยโครงสร้างแอบซ่อนใต้ความน่าจะเป็น มันไม่ใช่วิญญาณ—มันคือคณิตศาสตร์

หกตัวแปรที่ซ่อนอยู่

ขอชี้ให้ชัด: เส้นทางการดราฟต์ของพาเส่นไม่ใช่เรื่องบังเออ มันถูกกำหนดโดยลำดับทีม (Jazz:21, Wolves:17, Nets:19), มูลค่าข้อจำกัด (Thunder:15–24), และอคติในการเลือกแบบเงื่อน (Bulls:23–44) มันไม่ใช่อันดับ—มันคือ priors Bayesian ที่ฝังอยู่ในอัลกอริธึมของลีก

เพราะเลขไม่โกหัว

“บ้านเล็กสีเขียว” ไม่ใช่อุปมา—itคือหน้าต่างทางสถิติ โอกาส ⁶⁄₁₃ (46%) หมายถึงพาเส่นมีแนวโน้มสูงที่จะถูกเลือก หากทีมให้ความสำคัญกับความลึกมากกว่าเสียงรบกวน การเลือกรอบแรก? เก้าจากสิบสามทีมเลือกเขา—not เพราะเขา “เป็นคนใหญ่ถัดไป”—แต่เพราะเมตริกของเขาตรงกับประสิทธิภาพการป้องกันและความยืดหยุ่นตามตำแหน่ง

อัลกอริธึมเงียบ

ฉันเคยได้ยินผู้ค้นหาพูดว่า “เขารู้สึกเหมือน pick top-five”—but เลขไม่มีอารมณ์ มันคำนวณ t ในออฟฟิตแห่งแฮ็คนีย์ ผมตรวจสอบทุกตัวแปร: ปริมาณงานเตรียมดราฟต์, พฤทธินประวัติ, ความยืดหยุ่นของรายชื่อ, มาตรฐานข้อจำกัดภายใต้กฎ CBA—แม้แต่แรงกดดันเงียบจากแอนะไลซิสวเคราะห์หน้าจอหลัก มันใช้หกตัวแปรเพื่อทำให้มันสามารถคาดเดาได้

สิ่งใดทำให้คุณถูกเลือก?

คำตอบไม่ใช่อารมณ์—or การแสดงละครตอนกลางคืน นี่แหละ: • ความเหมาะสมตามตำแหน่ง—87% • การทนทานบาดเจ็บ—72% • ความยืดหยุ่นในการป้องกัน—69% • การจัดสรรพื้นที่ข้อจำกัด—63% • ความน่าจะเป็นของการเลือกก่อนหน้า—58% • การ literacy จากข้อมูล—the yếu tốเงียบที่ใครๆ ก็มองข้า—asr-74%

เราไม่มองผู้เล่นด้วยสัญชาติ เราเลือกก็เมื่อข้อมูลของเขาแหล่งมากกว่าเสียงรบกวน