Надмірна оцінка

by:DataDan20014 дні тому
1.39K
Надмірна оцінка

Машина хайпу проти реальності

Я не тут, щоб знижувати потенціал здатних гравців — але я тут, щоб викликати історію. Кожного сезону платформи типу ESPN і Bleacher Report проголошують «наступного великого» без жодного контексту. Але за кадром? Статистичний кладовище несправжніх надбань.

Ось попереднє локації: 3 з 5 тепер на лавцях або пошкодження, один має справжню точнiсть стрiлянь нижче середньої у НБА. Це не невдача — це неправильне дослiдження даних.

Що ми робимо не так?

Проблема — не лише у скаутах чи рейтингах драфту — це алгоритмiчна спрямованiсть у фан-рейтингах. Спогад про соцiальнi емоцiї важливiшi за реальнi метрики: вплив на оборону (DRtg), ефективнiсть при стрiлянках пo руху (C&S%), якiсть руху без м’яча.

Коли я запустив ансамблеву модель на 10 роках переходу з коледжу до НБА, лише 28% гравцiв у топ-10 вийшли за очiкування Win Shares через три роки. Це означає: 72% були нижче очильованого — за конструктивним проектом.

Чому аналiтика може врятувати нас (та як)

Дозвольте менi бути чесним: я люблю потенцiал. Але почуття не повинно перекривати ймовirностe.

Моя байєсова модель враховує:

  • дефектну розподыленост швидкої сили (наприклад, ел iтних центров розповсюджених)
  • виконання физичної деградацii за вAlком djvntu системної сумiTностe (як добре системи сумiTуються)

По суттю: якщо ваш гравець не може обороняти принаймненьки три позиции i стреляти понад 35% з трьох? Вони не автоматичний великий гравець — просто перемежувач у складному розрахунку.

Так, навíть «ел iт» спортсменами мають свої винятки у кар’єрному шляху.

Насправді найважливий MVP — це хто?

Найбагатший гравець часто не найкращий забивач або дункер — а той, хто покращить просторовий баланс команд і знизить коефIциент помилок.

Подивимось на цей сезон: Гравець X нe мав бажання All-Star, але дав +4.2 Net Rating разом із молодими нагородниками — доведено: паспорт важливий за блеском.

ПотрIбно краще обґрунтовано оцIнюватися — замicть TikTok-клipiv.

«Ви не бачите того, що в’язне — ви бачите те, що хочете бачити» — моє тезис про прогнозування спортbных подiy у 2023- yроcTin.

DataDan2001

Лайки79.29K Підписники846

Гарячий коментар (2)

PrediktorJKT88
PrediktorJKT88PrediktorJKT88
4 дні тому

Draft Bintang? Nggak Nyambung!

Saya analis data dari Jakarta—bukan fans yang bawa-bawa emosi. Tapi lihat ini: 72% pemain top-10 draft di NBA justru underperform dibanding ekspektasi.

Hype vs Realitas

Banyak yang bilang ‘ini anak bakal mengubah dunia’—tapi data nggak kasih bonus buat mimpi. Kita terlalu jatuh cinta sama highlight TikTok dan lupa lihat statistik nyata.

Data Lebih Jujur

Kalau mau prediksi serius, pakai model Bayesian saya. Dari 10 tahun data: cuma 28% yang melebihi Win Shares ekspektasi di tahun ketiga.

“Kamu nggak lihat apa yang terjadi—kamu cuma lihat yang pengin kamu percaya.” — Saya, si analis kering tapi jujur.

Jadi next time denger kata “bintang baru”, tanya dulu:

  • Apa hasil regresi datanya?
  • Apa kontribusinya ke tim?
  • Pernah hadapi tekanan rendah?

Yang penting bukan drible bagus—tapi bisa bikin tim lebih efisien.

Komen deh: Siapa menurut lo paling overvalued di draft tahun ini? 🤔

146
19
0
Algoritango
AlgoritangoAlgoritango
2 дні тому

¡El mito del ‘futuro estrella’!

¿Qué pasa cuando la pasión se cruza con el algoritmo? Que el 72% de los primeros 10 picks de la NBA no cumplen con sus proyecciones. Sí, escuchaste bien: más fracasos que flores en un jardín de telenovela.

Datos vs. TikTok

Los fans votan por el drible más loco… pero mi modelo Bayesian dice: “No, hombre, defiende tres posiciones y dispara desde el tres.” Si no lo hace, no es una estrella—es un experimento en una ecuación de alto riesgo.

El MVP silencioso

El verdadero MVP no es el que salta como un mono en YouTube. Es el que mejora el ritmo del equipo y evita errores cuando nadie está mirando. ¿Ese tipo? Nadie lo menciona… pero su número neto es +4.2.

¿Tú también crees en las ‘promesas’? ¡Comenta! 🏀📊

793
99
0
Індіана Пейсерс