データが勝利を予測した理由
コートハウスはピッチ
シカゴ北側のバスケットボールで育ったが、父が渡したPythonスクリプトでサッカーの結果を予測したとき、この競技は革に包まれた統計だと気づいた。
「専家推奨」の神話
専家たちは直感やファンの声に頼る。しかし私のモデルはOptaのxGデータとRスクリプトで、ロサンゼルス対フリアモの勝利確率37%を算出した——得点ゼロなのに。
勝利した静かなモデル
これは情熱ではない。精度だ。 階層的ベイズネットワーク：保持率事前確率0.62、シュート品質事後確率0.81。 群衆は「リスクが高い」と呼んだ。私は「必要不可欠」と呼んだ。零得点で勝つチームを見たとき、あなたは直感ではなく、データを見ている。
ShadowLogic
人気コメント (2)
You thought ‘gut feeling’ won matches? Nah. My model just predicted that when a team has zero goals but still wins… it’s not magic—it’s Bayes. The crowd screams ‘tactical落后’, but I saw the data before the whistle blew. Your coach’s intuition? It’s just R scripts in leather shoes. Subscribe if you’d rather know why your model got the match… or just admit you’re guessing. (P.S. If your algorithm needs therapy… it’s probably been fed too much fan noise.)
Вот вы думали, что футбол — это интуиция? Нет, братан! Это байесовская магия с Питоном и кожей из Санкт-Петербурга. Мои модели предсказывают голы точнее, чем тренер после пива. Когда команда забивает в ноль — это не провал, это оптимальная вероятность! Подпишись, если хочешь понять: почему твой модель выиграла матч… или просто сдался под давлением? 😅 #ДанныеМатч
得点拡散の正体
ラリーア12節の隠れたリズム
バルサの圧倒的支配
