为什么预测NHL榜单是这么艰难的任务

高级统计数据可以试图告诉我们我们可以预期的NHL季节,而是由于游戏的不可预测性质,几乎不可能准确预测脱位如何摇动。
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We’从NHL赛季开始一个月,这意味着到达某种东西不同的东西:预测季节。每个人都即将开始预测,因为他们’乐趣做和思考,但无论他们多么不同,他们’LL都有一个共同点…他们会错。预测NHL季节是一个艰难的任务,即使是vviest曲棍球的思想也是一个艰巨的方法,以便看起来愚蠢的1,230比赛。上个赛季,霍普斯摘要作者罗伯克曼,收集了106套专家预测,发现平均预测由每支球队几乎两种分区站立斑点,或整体54个斑点。那’■略高于前赛季的排名略好,而最佳预测总体上有44个点。我们所有失败的原因是赛季可以走的方式的数量非常大,非常随机。表明,这里’一个比较团队的一点实验’在理论上,纸张的人才水平作为该人才的直接结果。
第一步是搞清楚“talent.”这样做是一个冗长而复杂的过程,但它’基于每个玩家’项目赢得了上面的替代品。你’如果你看棒球或篮球,那么就可以熟悉战争,但是’s a
曲棍球版本 在冰上战争的人创造了。统计数据的前提是量化的–尽可能– a player’对他的团队的总价值。那’对于曲棍球没有小订单,它’S绝不是完美的会计,而是为了投影的目的’可能是最好的东西。战争意味着描述发生的事情和它’基于与最多胜利的事物;射门,射击/守门人才,惩罚差异和面部的能力,每个人都有不同的价值和预测能力。因此,每个组件都基于其使用三年的季节与季节重复性单独加权(再次,重复性,重复性),为年龄调整调整的每个玩家创建投影。分离这些组件意味着以最可重复的技能擅长的人–进攻射门和罚款​​差异–将比依靠他们的射击人才的球员闪耀,这更有挥发性。至于相对未知,过去三个季节的冰时间最低的球员因其小的样本大小而退回替代水平’激发了很多信心。在基于PCS%的比较玩家的Rookie Seasons的战争中,没有以前工作的新战争的新秀是预计的,
一群博主在Canucks军队开发的前景度量。投影基于它们的速率’累积,所以下一步是预测每个玩家的冰时间。做这一点不那么科学,更依赖于此‘gutalytics.’这意味着使用去年’根据他们的团队适应他们的球队,每场比赛的TOI和调整玩家’S深度图表,使用三个不同深度图表交叉引用,然后确保每个团队’S Forward Group效果恰好186分钟(团队的平均值’第12次)和防御播放124.为每个团队添加总计,您可以获得一个预计的真正的人才级别。我将该号码插入即将到来的季节并派生每一支球队’本赛季赢得每场比赛的概率,基于对手的力量,同时会计在家中的队伍以及他们是如何休息的。整个过程的结果重复了10,000次,然后聚合以获得团队级别预测和季后赛概率(个人团队故障将与本月我们的员工预测一起亮相)。那’在不确定性进来的地方。这不是’对于数字家伙的新东西,但是在这里的休闲粉丝’如果它在播放了10,000次不同的时间,那么NHL季节的样子是什么样的。

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(点击照片较大版本) What you’基本上看到这里是您可以从NHL季节期望的广泛结果。拿一个团队’S点投影并加入其两侧的大约八点。那’对于团队来说,可能是一个最佳或更糟糕的案例场景,因为它涵盖了所有结果的近三分之二。为了掩盖一切,你’D需要在两种方式中添加约25种方式。然后’什么让预测NHL很困难。即使是一个应该得到70或80分的可怕团队,可以以某种方式发现自己得到90分或更长,并为季后赛的战斗。预期结果的巨大变化是您看到才华队的原因,令人痛苦的队伍,彩票队全季大概(明年可预测的弹跳或倒退)。当然,在可能解释其中一些的季节内的无关紧要的情况,但一般而言’由于联盟奇偶校验,这只是一种自然的事件。那’如果你开始看到预测,你必须记住什么,没有任何东西可以在石头上设立,无论他们的人才水平,没有球队注定要伟大或无能。曲棍球毕竟是一场反弹和在任何给定的游戏中获胜和失去之间的余量非常苗条。最终它都会增加,无论好坏。

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