stringtranslate.com

Джефф Сагарин

Джефф Сагарин (родился в 1948 году) [1] — американский спортивный статистик , известный разработкой метода ранжирования и оценки спортивных команд в различных видах спорта. [2] Его рейтинги Сагарина регулярно публиковались в спортивном разделе газеты USA Today с 1985 по 2023 год, [2] [3] использовались Комитетом по отбору турниров NCAA для определения участников чемпионата по баскетболу среди мужских команд NCAA с 1984 года, [4] и были частью серии чемпионатов по студенческому футболу Bowl на протяжении всей ее истории с 1998 по 2014 год. [2] [5]

Фон

Сагарин учился в средней школе Нью-Рошель , получил степень бакалавра наук по математике в Массачусетском технологическом институте в 1970 году и степень магистра делового администрирования в Школе бизнеса Университета Индианы в 1983 году. [2] [6] Он вырос за пределами Нью-Йорка в округе Вестчестер в Нью-Рошель, штат Нью-Йорк . В 1977 году он переехал в Блумингтон, штат Индиана . В 1986 году он создал компьютерную игру Hoops вместе с Уэйном Л. Уинстоном . [7]

Метод

Сагарин, как и разработчики многих других спортивных рейтинговых систем , не разглашает точные методы, лежащие в основе его системы. Он предлагает две рейтинговые системы, каждая из которых дает каждой команде определенное количество очков. Одна система, «Эло-шахматы», предположительно основана на рейтинговой системе Эло, используемой на международном уровне для ранжирования шахматистов. Эта система использует только победы и поражения без ссылки на отрыв от победы. Другая система, «Предиктор», учитывает отрыв от победы. Для этой системы разница в рейтинговых баллах двух команд предназначена для прогнозирования отрыва от победы более сильной команды на нейтральном поле. Для обеих систем команды получают более высокие рейтинги в системе Сагарина, выигрывая игры у более сильных соперников, учитывая такие вещи, как преимущество домашней площадки. Для системы Предиктора отрыв от победы (или поражения) также учитывается, но применяется закон убывающей доходности . Таким образом, футбольная команда, которая выигрывает игру со счетом 7–6, вознаграждается меньше, чем команда, которая побеждает того же соперника при тех же обстоятельствах 21–7, но команда, которая выигрывает игру со счетом 35–0, получает такие же рейтинги, как и команда, которая побеждает того же соперника со счетом 70–0. Эта характеристика имеет эффект признания «комфортных» побед, в то же время ограничивая вознаграждение за увеличение счета.

В начале сезона, когда сыграно всего несколько игр, используется байесовская сеть , взвешенная по стартовым рейтингам, пока есть целые группы команд, которые не играли друг с другом, но как только граф становится хорошо связанным, веса больше не нужны. Сагарин утверждает, что с этого момента рейтинги становятся беспристрастными. [8]

Оправдание

Рейтинги Сагарина особенно актуальны в мире американского студенческого футбола и баскетбола , где, при сотнях команд в соревнованиях NCAA Division I , нет возможности, чтобы команда могла играть против более чем небольшой части своих конкурентов. Поэтому при определении участников чемпионатных игр и турниров необходимо различать команды, которые собрали впечатляющие показатели побед и поражений против сильных конкурентов, и команды, которые победили более слабых соперников.

Кроме того, спортивные рейтинговые системы, как правило, представляют большой интерес для игроков . Игроки используют рейтинги Сагарина как источник «рейтингов силы», традиционно используемых для определения спреда между двумя командами.

Винвал

Вместе со своим бывшим однокурсником по Массачусетскому технологическому институту Уэйном Л. Уинстоном, профессором кафедры принятия решений в Университете Индианы , в 2004 году Сагарин консультировал команду «Даллас Маверикс» по поводу того, какие составы использовать во время игр и каких свободных агентов подписывать, используя систему под названием Winval. [9] [10] Winval смоделирована по образцу хоккейной системы «плюс-минус» .

Ссылки

  1. Глокнер, Энди (26 августа 2013 г.). «Дословно: гуру статистики Джефф Сагарин (часть 1)». Sports Illustrated . Получено 9 февраля 2024 г.
  2. ^ abcd Bagnato, Andrew (11 ноября 1998 г.). Написано в Блумингтоне, штат Индиана. «Poll-setter: One of the most powerful men in the college football is a mystery a computer whiz in Indiana». Chicago Tribune . Чикаго, Иллинойс. стр. 1, 4. Получено 6 мая 2024 г. Его рейтинги, еженедельно публикуемые в USA Today, являются частью сложной формулы, которая будет использоваться для определения пар в Fiesta Bowl. Сагарин также был консультантом босса BCS Роя Крамера, который сам является своего рода математическим гением.
  3. USA Today Страница Джеффа Сагарина
  4. ^ Уэст, Брэди Т. (2008) «Простой и гибкий метод оценки для прогнозирования успеха в баскетбольном турнире NCAA: обновленные результаты с 2007 года», архивировано 07.07.2011 в Wayback Machine Journal of Quantitative Analysis in Sports: Vol. 4: Iss. 2, Article 8. doi : 10.2202/1559-0410.1099 (Sec. 2.2)
  5. ^ Официальный сайт BCS: Турнирная таблица
  6. ^ Jonietz, Erika (1 ноября 2002 г.). «Computing Athletics». MIT Technology Review . Massachusetts Institute of Technology . Получено 9 февраля 2024 г.
  7. Бернс, Эд (30 марта 1987 г.). «ВНИМАНИЕ: «ОБРУЖЕНИЯ» МОГУТ ВЫЗЫВАТЬ ПРИВЫКАНИЕ». Sports Illustrated . Получено 14 ноября 2020 г. .
  8. ^ "Спортивные рейтинги Джеффа Сагарина - USA TODAY Sports" . США сегодня .
  9. ^ Леонхардт, Дэвид (27 апреля 2003 г.). Новая математика Mavericks может стать дополнительным преимуществом. NY Times
  10. ^ (2004, 13 апреля). Игра чисел. The Washington Times

Внешние ссылки