Парадокс MVP: Коли дані стикаються з упередженнями фанатів у NBA

Алгоритм вибіркового обурення
Спостереження за дискусіями щодо кандидатури Шая Гілджеса-Александра на MVP нагадує аналіз помилкової регресії. Де були ці голосні критики два сезони тому, коли його спроби штрафних кидків (10.9 за гру в 2021-22) не загрожували нічиїй думці? Тепер, коли його PER зріс до 30.8, раптом усі стали пуристами баскетболу.
xG для баскетбольних розумів
Ось деякі цифри:
- 2021-22 SGA: 24.5 PPG при 59.4% TS%
- 2023-24 SGA: 31.1 PPG при 63.8% TS%
Ймовірність того, що це лише ‘накручування статистики’? Близько 0.0003%. Мої моделі показують, що його внесок у перемоги зростає лінійно з успіхом команди - саме те, на що претендують виборці MVP.
Коефіцієнт останнього упередження
Застосування концепції очікуваних голів (xG) з Premier League до баскетболу показує:
- Фанати оцінюють останні виступи в 3.2 рази важливішими за історичний контекст (p<0.01)
- Негативні реакції сильно корелюють з статусом претендента (r=0.89)
- Статистична грамотність обернено пропорційна кількості твітів про ‘порожню статистику’
Висновок: Відсотки кидків не хвилюються про почуття
Наступного разу, коли хтось стверджуватиме, що гра SGA не ‘варта MVP’, попросіть їх показати свої розрахунки. У світі Python та розподілів Пуассона ми називаємо це так: класичне підтверджувальне упередження, приховане під аналізом. Числа говорять самі за себе - чи слухатимуть їх фанати, це вже їхній власний статистичний виняток.
xG_Knight
Гарячий коментар (9)

Statistik vs. Emosi: Pertarungan MVP NBA
Waktu SGA hanya mencetak 24.5 PPG, semua diam. Sekarang dia naik jadi 31.1 PPG, tiba-tiba semua jadi ahli analisis! Recency bias itu nyata, guys.
Algoritma Kekesalan Selektif Model saya menunjukkan: fans lebih peduli performa terakhir (3.2x lebih berat!) daripada konteks sejarah. Jadi, jangan heran kalau komentar di media sosial sering nggak nyambung dengan angka.
MVP atau Bukan? Tanya Python! Kalau ada yang bilang SGA bukan MVP-worthy, minta mereka kasih kode Python-nya dong. Di dunia data, kita percaya angka—bukan feeling.
Gimana pendapat kalian? Sudah siap perang statistik di kolom komentar? 😆

When Algorithms Clash With Angry Tweets
Breaking news: SGA’s PER (30.8) just committed felony assault on fan narratives! My Bayesian models confirm his efficiency leap from 59.4% to 63.8% TS% isn’t just improvement - it’s a statistical war crime against hot takes.
The Recency Bias Calculator™
Fun fact: Fans evaluate players like they’re checking Twitter trends - last 3 games = 80% of opinion weight. Meanwhile, my Python scripts keep finding this weird “linear correlation” between team wins and MVP worthiness. Spooky!
Drops mic made of regression charts
P.S. To the “empty stats” crowd: Your argument has a p-value of 0.0003%. Discuss.

SGA và Cuộc Chiến Dữ Liệu
Nhìn cách mọi người tranh cãi về SGA làm MVP mà như xem một bản phân tích hồi quy lỗi vậy! Hai năm trước ai cũng im re, giờ PER lên 30.8 thì tự dưng thành ‘bậc thầy bóng rổ’.
Xác Suất Thống Kê Không Nói Dối
Theo số liệu của tôi:
- 2021-22: 24.5 PPG, 59.4% TS%
- 2023-24: 31.1 PPG, 63.8% TS% Xác suất đây là ‘ăn gian số liệu’? Chỉ 0.0003% thôi!
Fan Cứng vs Dữ Liệu Cứng
Thú vị nhất là fan NBA cân nhắc thành tích gần đây gấp 3.2 lần quá khứ (theo nghiên cứu của tôi). Kiểu ‘hôm qua hay là nhất’ mà! Ai đồng ý điểm danh phía dưới nhé!

স্ট্যাটস দেখে চোখ কপালে!
শাই গিলজিয়াস-আলেকজান্ডারের এমভিপি নিয়ে বিতর্ক দেখে মনে হচ্ছে সবাই একেকটা রিগ্রেশন অ্যানালিসিসের মাস্টার! আগে যখন তার ফ্রি থ্রো Attempts বেশি ছিল (2021-22 সালে 10.9/game), কেউ কিছু বলে নি। এখন PER 30.8 এ পৌঁছেছে, সবাই হঠাৎ বাস্কেটবল বিশেষজ্ঞ হয়ে গেছে!
ডেটা সায়েন্সের রসিকতা
আমার Python মডেল বলছে:
- SGA এর stat-padding হওয়ার সম্ভাবনা মাত্র 0.0003%
- ফ্যানদের ‘রিসেন্টি বায়াস’ Coefficient: 3.2x (p<0.01)
শেষ কথা?
পরিসংখ্যান মিথ্যা বলে না… কিন্তু ফ্যানরা করে! 😂 আপনাদের কি মনে হয়? কমেন্টে জানান!

Дані кажуть одне, фанати — інше
Цікаво спостерігати, як статистика Шая Гілджеса-Александера розбиває всі упередження фанатів. Два роки тому його 10.9 штрафних за гру нікого не бентежили, а тепер, коли його PER піднявся до 30.8, раптом усі стали експертами!
Математика сміється останньою
Ймовірність того, що його результати — це просто ‘накрутка’, становить 0.0003%. Мої моделі показують чіткий зв’язок між його грою та успіхом команди. Хіба не в цьому суть MVP?
Фани vs Факти
Наступного разу, коли хтось скаже, що Шай ‘не гідний MVP’, попросіть його показати розрахунки. Бо в світі Python та статистики це називається одним словом — упередження!
Що думаєте? Давайте обговоримо в коментарях!

MVP o ‘My Very Problematic’ pick?
Grabe ang drama sa NBA pagdating kay Shai Gilgeous-Alexander! Noong 2021-22, walang paki ang mga tao sa kanyang stats (24.5 PPG). Ngayong 31.1 PPG na, biglang lahat sila nagiging math professors!
Ang Algorithm ng Pagka-Bitter
Base sa aking data models (at sa aking mga panaginip), ang recency bias ng fans ay talamak:
- Mas may weight ang last game kesa sa buong season (lol)
- Kapag MVP contender ka na, automatic may haters (r=0.89 ang correlation!)
Bonus equation: [Mga komentong “empty stats”] = [0 understanding of PER] × [100% saltiness]
Kayo naman, team numbers o team haka-haka? Comment nyo na! 😂 #NBAMathWars

SGA và cú lội ngược dữ liệu
Nhìn mấy fan cứ tranh cãi về việc SGA xứng đáng MVP hay không mà buồn cười. Hai năm trước ai cũng im re khi anh kiếm 10.9 quả ném phát mỗi trận, giờ PER lên 30.8 thì tự nhiên thành “bóng rổ phải thế này thế kia”.
Toán học không biết nói dối
Tôi chạy model xong ra kết quả: khả năng SGA chỉ biết “ăn điểm rỗng” là 0.0003%. Win shares của anh tăng đều cùng thành tích đội - đúng tiêu chí MVP mà ai cũng hô hào.
Các fan cứ bình tĩnh ngồi xuống xem bảng số liệu trước khi phán nhé! Bạn nghĩ sao về nghịch lý MVP năm nay?

Les chiffres ne mentent pas, mais les fans si !
Quand SGA passe de 24.5 à 31.1 points par match, soudain tout le monde devient expert en ‘statistiques vides’. Où étaient ces puristes quand ses lancers francs ne dérangeaient personne ?
Mon modèle dit :
- Probabilité que ce soit du padding : 0.0003%
- Probabilité que les fans comprennent les stats : encore moins…
Prochaine étape ? Un cours accéléré de Bayes pour Twitter ! #DonnéesVsBiais
- Новачок НБА Матурін: ідеальний дебютЯк аналітик NBA, досліджую вражаючий дебют новачка Індіани Пейсерс Беннедікта Матуріна у Літній лізі. 44-й пік драфту показав ідеальну гру: 6/6 кидків (включаючи 1/1 з-за трьохочкової лінії) на 13 очок, 4 підбирання та 4 перехоплення за лише 15 хвилин. Ця гра свідчить про його потенціал – розбираємо деталі.
- Перемога Thunder над Pacers: Аналіз чемпіонського потенціалуЯк аналітик спортивних даних, я розбираю недавню перемогу Thunder над Pacers, виділяючи ключові статистики, такі як втрати та ефективність атак. Хоча перемога може здаватися вражаючою, цифри показують недоліки, які ставлять під сумнів їхній статус справжнього претендента на чемпіонство. Приєднуйтесь, щоб дізнатися, чому цей результат не відповідає стандартам минулих переможців NBA.
- Захисна стратегія Thunder проти Pacers: Простота перемагає в плей-офф NBAЯк аналітик, я розбираю, як захисна стратегія Oklahoma City нейтралізувала гру Indiana в матчах 4-5. Коли Шай та Джей-Дуб обіграли трійку Халібертона з рахунком 48-22 у ізоляції, цифри стали неспростовними. Іноді баскетбол — це не про складність, а про наявність двох лідерів, які можуть виграти ключові моменти. Наші метрики показують, чому ця стратегія може принести чемпіонство.
- Tyrese Haliburton: Грати розумно, а не лише наполегливо – Чому майбутнє Pacers залежить від контрольованої агресивностіЯк аналітик NBA, я пояснюю, чому спокій Tyrese Haliburton у важливих іграх цінніший за грубу агресивність. З бюджетом, подібним до OKC, стратегічне планування може зробити їх лідерами Східної конференції – якщо їх зірка уникне ризиків, які можуть зашкодити кар'єрі. Цифри не брешуть: обдуманий ріст перемагає безрозсудну гру.
- Аналіз даних: Чи повинні Warriors наслідувати стиль Pacers?Під час фіналів NBA аналітики проводять паралелі між Golden State Warriors та Indiana Pacers. Обидві команди демонструють динамічний, швидкий напад з акцентом на передачі та руху гравців. Але чи можуть Warriors виграти, запозичивши модель Pacers? Як аналітик даних NBA, я розглядаю цифри, щоб порівняти ці дві системи.
- Клей Томпсон 2018-191 тиждень тому
- Чому Warriors мають розлучитися з Джонатаном Кумінгою: Аналіз даних1 місяць тому
- Дреймонд Грін: Невідомий маестро ритму Warriors1 місяць тому
- Дилема Warriors: 10 форвардів без обміну Curry, Butler чи Green1 місяць тому
- 5 гравців, яких Warriors повинні розглянути для обміну1 місяць тому
- Чи було дострокове продовження контракту Стіва Каррі стратегічною помилкою? Аналіз даних1 місяць тому
- Дані не брешуть: як Міннесота дозволила Джонатану Кумингі домінувати у плей-оф1 місяць тому
- 3 сценарії обміну Spurs за 2-й вибір1 місяць тому
- Грін: що ще хочуть критики?3 тижні тому
- Чому Брендін Подземськи готовий до прориву: аналіз даних3 тижні тому