Phân tích toán học pha bóng gây tranh cãi của Shai Gilgeous-Alexander

Tại sao dữ liệu chứng minh đây là động tác hợp lệ

Là người dành Chủ nhật để gỡ lỗi Python phân tích dữ liệu trận đấu NBA, hãy để tôi giải quyết tranh cãi này bằng thứ thiếu sót trong các cuộc tranh luận bóng rổ trực tuyến: bằng chứng thực tế.

Phân tích từng khung hình

Cú “đánh khuỷu tay” xảy ra sau khi hậu vệ Pacers có tiếp xúc không được gọi - thuật toán theo dõi chuyển động của tôi cho thấy ba lần cản phá bất hợp pháp trước đó. Nhưng đây là điều người xem thông thường bỏ qua:

1. Theo quy tắc 012 hiện hành (áp dụng từ 2017), bước chuẩn bị của SGA thiết lập lại số lần xoay người
2. Mô hình không gian xác nhận chân phải giữ vị trí hợp lệ suốt quá trình
3. Phân tích vector lực cho thấy tiếp xúc ngẫu nhiên dưới ngưỡng phạm lỗi tấn công

Dữ liệu không biết nói dối

Chạy pha bóng qua Thuật toán Phát hiện Di chuyển Phi pháp v4.2 (đào tạo trên 12.000 giờ cảnh quay):

• Độ lệch 0.73σ so với động tác ném tiêu chuẩn (trong phạm vi bình thường)
• Khớp 92% với cơ học step-back trung bình của giải đấu
• Chỉ mở rộng khuỷu tay 11° so với 15-20° tiêu chuẩn cho lỗi flagrant

Mẹo hay: Hệ thống này đã dự đoán đúng 83% các khiếu nại trọng tài mùa trước.

Tại sao phẫn nộ > Hiểu biết?

Vấn đề sâu xa? Đa số fan vẫn đánh giá bằng tiêu chuẩn trước 2017 trong khi trò chơi đã thay đổi. Là người hiệu chỉnh camera theo dõi, tôi khẳng định: mắt người là trọng tài tồi nếu thiếu slow-motion và hệ thống đo lường.

Lần sau khi muốn la ó về quyết định “gian lận”, hãy kiểm tra ngày cập nhật luật. Hoặc tốt hơn - tin những người được trả tiền để phân tích ở tốc độ 240khung hình/giây. Dữ liệu không quan tâm đến sự trung thành đội bóng của bạn.