Wissenschaftler Schaffen March Madness Formula

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Die forscher entwickelten ein computergestütztes mathematisches system, um die letzten vier vorherzusagen.

Könnte es das Jahr sein, in dem Sie endlich den Sieg des Sieges in Ihrem Büropool des Basketballturniers der NCAA für Männer erleben? Es könnte sein, wenn Sie drei Georgia Tech-Professoren zuhören.

Sie haben ein computergestütztes mathematisches System entwickelt, das in den letzten neun Spielzeiten alle anderen Ranglistensysteme übertroffen hat, einschließlich des letzten Jahres, als es die Final Four-Teams und den späteren Gewinner Kansas richtig auswählte.

Mit einer anderen Basketball-Logik und einigen Berechnungen "Ihr Rechner kann das nicht", haben sie alle 65 der diesjährigen Turnierteams eingestuft und sogar ihre Vorhersagen für Sie in eine Reihe gestellt.
Punktesystem

Das NCAA-Turnier ist mit fast 40 Millionen erwarteten Turniersprädiktionsblättern eines der meistgesehenen Sportereignisse des Jahres. Jeder hat sein eigenes System "ob es darum geht, keine Überraschungen zu finden (wie vom Turnier geimpft), sich die Auswahl der Experten anzuschauen oder sogar mehrere Blätter mit unterschiedlichen Szenarien auszufüllen." Joel Sokol, Associate Professor und einer der Erfinder des Modells warnt vor dem Go-with-your-Darm-Ansatz.

"Als Fans können wir die meisten Turnierteams während der Saison höchstens zwei bis drei Mal sehen. Daher hängen unsere Gefühle für ein Team wirklich davon ab, wie gut oder schlecht sie die wenigen Male gespielt haben, die wir uns angesehen haben", sagte Sokol sagte.
Wie bei der meisten neuen Logik waren die Ideen, die Sokol und sein Kollege Paul Kvam ursprünglich entwickelten, um ein besseres Spielvorhersagesystem aufzubauen, offensichtlich, sobald sie darüber nachgedacht hatten. Für die beiden Forscher geht es nicht darum, ob Sie gewinnen oder verlieren, es geht um die Punktzahl. Während andere Bewertungssysteme einen Sieg als einen Gewinn schätzen, gibt es einen Unterschied zwischen dem Schlagen oder dem Verlust eines Gegners um 1 Punkt oder um 30 Punkte.

Zusammen mit dem Ingenieurprofessor George Nemhauser entwickelten sie ein System, das diese tatsächliche Leistung mit einer Bewertung der Stärke jedes Gegners kombinierte, die auch als "Stärke des Zeitplans" bezeichnet wird. Die Berücksichtigung des Siegesspielraums war für die NCAA nie politisch korrekt, da sie lieber vermeiden würden, dass Teams in einem einseitigen Spiel die Punktzahl erhöhen, nur um ihre Rangliste zu verbessern. Die Einbindung in das Modell war jedoch ein Schlüssel zum Erfolg.

Heimgericht Vorteil
Was ist mit den schreienden Heimplatzfans und ihrer Wirkung auf das Spiel?

Die Forscher stellten fest, dass es zu Hause einen erheblichen Vorteil gibt, der eine Siegspanne von 20-22 Punkten erfordert. Mit anderen Worten, wenn Wisconsin in Madison Minnesota besiegen würde, dann müsste die Gewissheit, dass Wisconsin in Minneapolis erneut gewinnen würde, einen anfänglichen Sieg von 20 Punkten erfordern.

Da die NCAA-Turnierspiele theoretisch an neutralen Standorten ausgetragen werden, muss ein Spielvorhersagesystem diesen Heimvorteil beseitigen, um einen Gewinner gewinnen zu können.
Das neue System mit dem Namen LRMC (Logistic Regression / Markov Chain) fügt diese beiden logischen Sprünge zusammen. Unter Verwendung des mathematischen Konzepts einer Markov-Kette stellt LRMC wiederholt die hypothetische Frage, "da Team A Team B zu Hause (oder unterwegs) mit X Punkten punktet. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass A ein besseres Team ist als B?" Durch das Durcharbeiten einer Saison mit Ergebnissen, die nur Scoreboard-Daten verwendet (wer gewann, wer wie viel und wo verloren hat), kann das Modell damit beginnen, Rankingvorhersagen über die Saisonmitte zu treffen. Bis zum Ende der Saison kann ein endgültiges Ranking veröffentlicht werden.

Um das Ergebnis eines Spiels nach der Saison zu bestimmen, wird vorausgesagt, dass das Team mit dem höheren Endrang gewinnt. "Unser System misst objektiv die Leistung jedes Teams in jedem Spiel, das es spielt, und balanciert alle diese Ergebnisse mathematisch aus, um eine Gesamtwertung zu ermitteln", sagte Sokol.
Sollten Sie Ihr 401K-Geld auf die LRMC-Klammer setzen? Nein, weil es immer noch echte Überraschungen gibt, wenn ein Team mit einem niedrigeren Rang einen echten Favoriten abschießt. Es ist die wahrgenommene Verwirrung, die LRMC erkennen kann. Wenn ein Team überbewertet und zu hoch gesetzt ist, kann es nur von einem besseren Team nach Hause geschickt werden. Dann haben wir richtigen März-Wahnsinn!

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