Bakit Mali ang Iyong Predictor?

Ang Mitol ng Perpektong Pagkakasal

Ang rate ng pagkakasal ni Messi ay itinuturing na ebidensya ng divine talent—ngunit hindi. Ipinaliwan ng data na ang kanyang shot selection sa pressure ay statistically katulad sa iba pang elite, ayon sa volume at konteksto. Ang ‘100% success’ ay isang overfit model: iniwan ang variance sa maliit na sample, tulad ng late-game fatigue o opposition adjustments.

Regression, Hinde Revelation

Naniniwala tayo sa pattern bilang propheci. Hindi nagbago ang kanyang expected goals per shot noong 2018—subalit tumataas ang hype. Bakit? Dahil hinahanap ng tao ang kuwento na sumusuporta sa identity, hindi ebidensya. Ito ay cognitive bias na nakikisama bilang genio—klasikong kaso ng confirmation bias sa sports analytics.

Ang Blind Spot sa Hype

Lahat ng viral clip ay iniwan ang nawawalang variables: defensive density, minuto na inilalar sa fatigue, kalidad ng opposition. Hindi ito noise—ito ay features na iniwan ng iyong model dahil binase ito sa cherry-picked data mula sa highlight reels.

Sumali Sa Data Pact

Tigilan ang paghahanap ng memes. Simulan ang pagsusuri sa metrics: xG per shot, heatmaps ng lokasyon, pressure-adjusted conversion rates. Kung hindi kasama ng iyong predictor ang sample variance—hindi siya propeta. Ito ay glitch sa algorithm.