Vjerojatnost odabira savršenog zagrada za NCAA March Madness astronomski je mala. Ako su košarkaši na fakultetu bila besmrtna bića koja su nastala u trenutku Velikog praska, i natjecali su se na 64-članom NCAA-ovom košarkaškom turniru svake godine, u 13, 8 milijardi godina dugoj povijesti svemira, i netko je ispunio turnir zagrade nasumično svake godine, oni još uvijek, gotovo sigurno, ne bi odabrali savršenu grupu.
Takvi su brojevi ožujskog ludila, godišnja tradicija nagađanja ishoda 63 košarkaške igre na turniru s jednom eliminacijom, nemogući zadatak koji je predsjednik Barack Obama nazvao "nacionalnom zabavom". Vjerojatnost savršenog zagrada je toliko mala da Warren Buffet ponudio je milijardu dolara svima koji bi ga mogli povući u 2014. (nitko to nije, niti ikad prije, koliko znamo). Unatoč tome, svake godine statističari i računalni znanstvenici škripe brojeve kako bi pokušali proizvesti najbliži zavoj do savršenstva među desecima milijuna koji se popunjavaju svake godine, znajući da pravilno odabire svaku igru izvan je mogućnosti običnih smrtnika.
"Mislim da ne postoji ništa što privlači pažnju društvene svijesti [toliko] od martovskog ludila", kaže Tim Chartier, profesor primijenjene matematike i informatike na koledžu Davidson koji se specijalizirao za sportsku analitiku. "Nešto je primamljivo u svemu tome u tom [nosaču neminovno]."
Ako birate nasumično, vjerojatnost odabira savršenog zagrade March Madness je 1 na 2 63, odnosno otprilike 1 u 9, 2 kvintilija. Imate bolju šansu da dvaput zaredom pobijedite u Powerball-u ili da pogodite komad svemirskog smeća koji padne s neba.
Svoje znanje možete poboljšati znanjem sporta, ali u kojoj je mjeri stvar rasprave. Na primjer, većina igrača ožujka Madness smatra sigurnom opkladom da odaberu sve semenske momčadi broj 1 kako bi pobijedili u svojim prvim mečevima protiv br. 16 sjemenskih timova, smatrajući da sjeme br. 1 nikada nije izgubilo od sjemena br. 16 sve dok Sveučilište Maryland, okrug Baltimore, prošle godine nije uznemirilo Sveučilište u Virginiji. (Najbolje posijane momčadi pobijedile su u 135 od 136 utakmica na broju 16 sjeme ekipa od kada je moderni turnir počeo 1985.)
"Najjednostavnije je zapitati se koliko je igara od 63 godine spremno reći:" Imat ću sto posto šanse za pobjedu ", kaže Mark Ablowitz, profesor primijenjene matematike na Sveučilištu Colorado u Boulderu.
Ako su za sve semenke br. 1 zagarantovane pobjede u njihovim igrama iz prvog kruga, a svaka druga igra izabrana nasumično, vjerojatnost savršenog nosača povećala bi se na 1 od 2 59, odnosno oko 1 na 576 kvadratnih milijardi u odnosu na 9, 2 kvantita, Naravno, zajamčeno je da sjeme br. 1 ne pobijedi u prvom krugu, pa možemo reći da je vjerovatnoća - pod pretpostavkom da u prvom krugu odaberete sve sjemenke br. 1 - negdje između 1 od 576 kvadratnih milijardi i 1 od 9, 2 kvintilijun.
Pa koliko vas znanje o sportu može odvesti? Za svaku igru koju možete pouzdano odabrati, vjerojatnost savršenog uglatog stupnja povećava se eksponencijalno. Možete li ugraditi dovoljno informacija u proces donošenja odluka kako biste unijeli savršeni zavoj u područje statističkih mogućnosti?
Chartier svake godine vodi grupu studentskih istraživača koji testiraju matematičke metode biranja timova u March Madnessu. „Navodi ljude da razmišljaju matematiku i razmišljaju statistiku, ali također vide nesigurnost cijele stvari“, kaže on.
Njegova je osnovna metoda jednostavna, odmjeravanje momčadi na temelju varijabli koje nisu njihove redovne sezone. "Jedan od najgorih zagrada koji možete napraviti je isključivo zasnovan na dobitnom postotku", kaže Chartier. Umjesto toga, statistička metoda može ocijeniti rangiranje timova na temelju vremena odigravanja igara, izazova protivnika i broja bodova koje je svaka igra osvojila ili izgubila.
Na primjer, možete uzeti sve igre u prvoj polovici regularnog dijela sezone i dodijeliti im težinu, tako da pobjeda vrijedi samo pola pobjede, a gubitak vrijedan pola gubitka. "Na taj način, kažem da su igre u drugom poluvremenu [u sezoni] predviđale pobjedu u ožujkom ludilu."
Korištenjem takvih metoda, Chartier i njegovi učenici često izrađuju zagrade unutar 97. postotka od milijuna zagrada koji se godišnje podnose na ESPN-ovom internetskom turniru „Izazov turnira“. zatvoriti u baznoj analitici. Jedne godine student Chartiera postigao je 99, 9. postotak zagrada koji su predani ESPN-u. Kad je Chartier pregledao njezinu metodu kako bi vidio što je učinila, ustanovio je da se igra u domaćim i gostujućim igrama, a ponderiranje gostujućih pobjeda kao bolji pokazatelj pobjede u ožujku je ludilo nego pobjeda domaće igre. Chartier sada u svoju metodu uključuje i podatke o kući i u gostima.
Međutim, to što sve varijable koje treba uzeti u obzir nije uvijek jasno. U 2011. godini, niti sjeme broj 1 i drugo sjeme nisu se plasirali u Final Four, prvi put u povijesti turnira. Butler, nositelj broj 8, odradio je trku sve do finala koje su malo sportski obožavatelji ili statističari predviđali. Chartier nije predvidio Butlerovo trčanje, ali jedan je njegov učenik ubacio redovne pobjedničke sezone u svoj sustav ponderiranja.
Godine 2008, 10. nositelj Davidsona, s budućim NBA superzvezdom Stephom Curryjem, izveo je neočekivano trčanje do Elite Eight. Chartier podučava Davidsona, ali čak i tada, "nismo bili u stanju proizvesti metode koje bi predviđale da su i tako dobro postupili", kaže on.
U budućnosti se Chartier nada da će u svoju metodu ugraditi iskustvo igrača i trenera, kao i utjecaj ozljeda na redovne pobjede u sezoni i izgubiti, ali još uvijek nije pronašao dobar statistički način da to učini. "Ako to ne možemo učiniti za sve timove, onda to ne činimo", kaže on.
Ali velika je razlika između odabira igara boljih od većine ljudi i odabira savršenog zagrada. Kad je u pitanju vjerojatnost odabira savršenog zagrada, to sigurno nitko ne zna. Chartier kaže da su povijesno znanstvenici koji koriste statističke metode pouzdano odabrali oko 70 posto igara, čineći vjerovatnoću savršenim zagradom (pod pretpostavkom da 70% puta odaberete ispravno) 1 u 1 / .70 63 ili otprilike 1 u 5, 7 milijardi. Ako biste mogli povećati svoj postotak pobjede na 71 posto, vjerojatnost savršenog nosača povećava se na 1 od 2, 3 milijarde, a ako biste mogli pouzdano odabrati pobjednika svake igre 75 posto vremena, vjerojatnost savršenstva skoči sve do 1 od 74 milijuna.
Nažalost, stvari možda i nisu tako jednostavne. Bilo koja metoda koju koristite može poboljšati ukupan broj pobjeđenih igara, a istovremeno je vrlo malo vjerojatno da svaku pojedinu igru odaberete. Bez obzira na znanje koje ste koristili da odaberete zagrade, metoda bi zapravo mogla povećati vjerojatnost da će propustiti jedan ili dva od potpuno nevjerojatnih rezultata koji se događaju svake godine.
Ablowitz uspoređuje s burzama. „Recimo da gledate uzajamni fond, a oni imaju dečke koji su profesionalni berači dionica. Imaju sve podatke o tim tvrtkama, baš kao što bi netko mogao imati podatke o košarkaškim momčadima, ali većina tvrtki s uzajamnim fondovima, aktivni trgovci, to ne čine tako dobro kao prosjeci poput S&P 500.… Prosjek djeluje bolje od zaliha berači.”
Mogli biste ga kreditirati srećom, neizbježnom nasumičnošću svemira u određivanju ishoda ožujskog ludila. No, iako vjerojatno nitko neće odabrati savršen zavoj prije nego što sunce poveća i ogrne Zemlju za oko pet milijardi godina, to vas ne bi trebalo spriječiti da savršeno pogodite 1 od 9, 2 kilograma.
