Вероватноћа да одаберете савршену носач марка НЦАА Марцх Маднесс је астрономски мала. Ако су кошаркаши на факултетима бесмртна бића која су настала у тренутку Великог праска, и такмичили су се на 64-чланом НЦАА турниру у кошарци сваке године за историју свемира у 13, 8 милијарди година, а неко је испунио турнир заграде случајно сваке године, они још увек, скоро сигурно, не би одабрали савршену групу.
Такви су бројеви мартовског лудила, годишња традиција нагађања исхода 63 кошаркашке утакмице на турниру са једном елиминацијом, немогући задатак који је председник Барак Обама назвао „националном забавом“. Вероватноћа за савршен круг је тако мала да Варрен Буффет је понудио милијарду долара свима који би то могли да повуку у 2014. (нико то није, нити икада, колико знамо). Упркос томе, сваке године статистичари и рачунарски научници крче бројеве како би покушали да произведу најближи завој до савршенства међу десетинама милиона који се сваке године попуњавају, знајући да је правилно бирање сваке игре изван могућности обичних смртника.
"Мислим да не постоји ништа што привлачи пажњу друштвене свести (толико) колико и мартовско лудило", каже Тим Цхартиер, професор примењене математике и рачунарске науке са Давидсон Цоллеге-а који се специјализовао за спортску аналитику. "Нешто је примамљиво у свему томе у том [носачу, неизбежно]].
Ако бирате насумично, вероватноћа одабира савршеног заграде за Мад Маднесс је 1 на 2 63, односно отприлике 1 у 9, 2 куинтиллион-а. Имате веће шансе да победите Повербалл два пута заредом или да погодите комад свемирског смећа који падне с неба.
Можете побољшати своју групу знањем о спорту, али у којој мери је ствар расправе. На пример, већина играча мартовског лудила сматра сигурном опкладу да одаберу све семенске тимове број 1 који ће победити у мечевима првог круга против бр. 16 семенских тимова, сматрајући да семе број 1 никада није изгубило од семена бр. 16 све док Универзитет Мериленд, округ Балтиморе, прошле године није узнемирио Универзитет Вирџинија. (Најбоље семенске екипе освојиле су 135 од 136 утакмица у односу на 16 тимова од почетка модерног турнира 1985.)
"Најједноставније је да се запитате, колико сте игара од 63 године спремни да кажете:" Ја ћу имати сто посто шансе за победу ", каже Марк Абловитз, професор примењене математике на Универзитету у Колораду, Боулдер.
Ако су за све семенке бр. 1 гарантоване победе у њиховим играма из првог круга, а свака друга игра изабрана насумично, вероватноћа савршеног носача повећала би се на 1 од 2 59, односно око 1 на 576 квадратних милијарди у поређењу са 9, 2 куинтиллион-а . Наравно, за 1. семе није загарантовано да ће победити у првом кругу, па можемо рећи да је вероватноћа - под претпоставком да у првом кругу одаберете све семенке бр. 1 - негде између 1 од 576 квадратних милијарди и 1 од 9, 2 квинтилион.
Па колико вас знање о спорту може одвести? За сваку игру коју поуздано можете правилно бирати, вероватноћа савршеног носача се експоненцијално побољшава. Можете ли уградити довољно информација у процес доношења одлука да бисте савршили завој у подручје статистичких могућности?
Цхартиер сваке године води групу студентских истраживача који тестирају математичке методе бирања тимова у Марцх Маднессу. „Људима се приписују математика и статистика размишљања, али такође виде и несигурност читаве ствари“, каже он.
Његова основна метода је једноставна, одмеравајући тимове на основу варијабли које нису њихове редовне сезоне. "Један од најгорих заграда који можете направити је искључиво заснован на добитном проценту", каже Цхартиер. Уместо тога, статистичка метода може тежити рангирању тимова на основу тренутка играња, изазова противника и броја бодова које је свака игра освојила или изгубила.
На пример, можете да узмете све утакмице у првој половини регуларне сезоне и измерите их тако да победа вреди само пола победе, а губитак вредан пола губитка. "На тај начин, кажем да су игре у другом полувремену [у сезони] предвиђале победу у мартовском лудилу."
Користећи такве методе, Цхартиер и његови студенти често израђују заграде у оквиру 97. процента од милиона заграда који се годишње шаљу на ЕСПН-овом мрежном турниру „Цхалленге Цхалленге“. Студенте се охрабрује да угасе методу пондерирања или размотре додатне варијабле када се предвиђа да су игре затворити у основној аналитици. Једне године, студент Цхартиера постигао је резултат од 99, 9-ог процента заграда који су предати ЕСПН-у. Кад је Цхартиер прегледао њену методу да види шта је урадила, установио је да се игра у домаћим и гостујућим играма, а пондерисање гостујућих утакмица је бољи показатељ победе у мартовском лудилу од победа домаћих утакмица. Цхартиер сада укључује и податке о кући и одласку у своју методу.
Међутим, тачно које променљиве треба узети у обзир, није увек јасно. У 2011. години, ни семе број 1 нити друго семе нису се пласирали у Финал Фоур, први пут у историји турнира. Бутлер, носилац број 8, одрадио је трку све до финала које су мало спортски навијачи или статистичари предвиђали. Цхартиер није предвидио Бутлерово трчање, али један од његових ученика је то убацио у систем за пондерирање редовне победничке пруге у сезони.
Године 2008, 10. носитељ Давидсон, са будућим НБА суперзвездом Степх Цурри, извео је неочекивано трчање ка Елитној осмици. Цхартиер учи Давидсона, али чак и тако, „нисмо били у стању да произведемо методе које би предвиђале да су тако добро функционисали“, каже он.
У будућности се Цхартиер нада да ће у свој метод уградити искуство играча и тренера, као и утицај повреда на редовне победе у сезони и изгубити, али још увек није пронашао добар статистички начин да то учини. "Ако то не можемо да урадимо за све тимове, онда то не чинимо", каже он.
Али постоји велика разлика између одабира игара бољих од већине људи и одабира савршеног заграда. Када је у питању вероватноћа одабира савршеног заграда, нико сигурно не зна. Цхартиер каже да су историјски истраживачи користећи статистичке методе поуздано правилно одабрали око 70 процената игара, чинећи вероватноћу савршеним заградом (под претпоставком да 70% правилно одаберете) 1 у 1 / .70 63, или отприлике 1 у 5, 7 милијарди. Ако бисте могли да побољшате свој проценат победе на 71 проценат, вероватноћа савршеног носача се повећава на 1 од 2, 3 милијарде, а ако бисте могли поуздано да изаберете победника сваке игре 75 процената времена, вероватноћа савршенства скаче све до 1 од 74 милиона.
Нажалост, ствари можда и нису тако једноставне. Било која метода коју користите може побољшати број игара које побеђујете у целини, истовремено чинећи врло мало вероватним да сваку поједину игру одаберете како треба. Без обзира на знање које бисте користили да одаберете заграде, метода би заправо могла повећати вероватноћу да ће пропустити један или два од дивно невероватних исхода који се дешавају сваке године.
Абловитз га упоређује са берзом. „Реците да гледате узајамни фонд, а они имају ове момке који су професионални берачи акција. Имају све податке о овим компанијама, баш као што неко може да има податке о кошаркашким тимовима, али већина компанија узајамних фондова, активних трговаца, не ради тако добро као и просеци попут С&П 500. ... Просек је бољи од залиха бераче. "
Могли бисте га кредитирати срећом, неизбежном насумичношћу универзума у одређивању исхода мартовског лудила. Но, иако вероватно нико неће одабрати савршен завој пре него што сунце увећа и обузме Земљу за око пет милијарди година, то вас не би требало спречити да савршено погодите 1 од 9, 2 килограма.
