Khi xG Đánh Thắng Định Kiến Cổ Truyền

Khi xG Đáp Trả Định Kiến

Tôi không tin vào cảm giác trực quan—không phải vì tôi hoài nghi, mà vì mô hình đã thấy quá nhiều lần nó sai lầm. Mùa trước, dự đoán của người hâm mộ dành cho Greer xuất phát từ hoài niệm và sự tự phụ, chứ không phải dữ liệu. Nhưng khi chúng tôi chạy con số? Giá trị xG chẳng quan tâm đến câu chuyện của họ.

Huyền Thoại Về Trực Giác

Cổ động viên NBA tuyên bố rằng ‘Greer đáng được hưởng’—như thể tài năng là quyền thiêng liêng truyền lại từ truyền thuyết. Người hâm mộ Premier League thì thầm thì thầm rằng ‘anh ấy sẽ tốt hơn’—như thể đà tăng tốc là giao ước thiêng liêng viết bằng rượu và hy vọng. Trong khi, mã Python của tôi phân tích hàng ngàn biểu đồ cú sút và tìm ra toàn bộ hỗn độ.

Bayes Chống Niềm Tin

Tôi dùng xác suất tiên nghiệm để phá vỡ phù phép của môn học thể thao. Đó không phải phép màu—mà là điều kiện hóa. Khi bạn đối xử với trực giác như một phân phối tiên nghiệm không có dữ liệu, nó sụp đổ dưới trọng lượng của chính nó. Mục tiêu kỳ vọng của Greer? Đó không phải vận mệnh—mà là xác suất được tính toán qua hàng thế kỷ thi đấu.

Cuộc Cách Mạng Yên Lặng

Tương lai không rực rỡ vì ai đó tin vào nó—nó rực rỡ vì mô hình nói vậy. Không có vị thần nào cả. Chỉ có các vector, xác suất và logic lạnh lẽo được mặc áo thành mã code. Bạn không cần niềm tin—you cần tập dữ liệu.