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संपादकोंखेल प्रबंधन डिग्रीके विषय पर शोध करने का निर्णय लिया:

बेसबॉल की भविष्यवाणी करना: बेयस प्रमेय को नष्ट करना

संभावना की शक्ति


- नैट सिल्वर, "क्वांट्स का राजा",
- "क्वांट्स" मात्रात्मक विश्लेषकों के लिए बेवकूफी भरी बात है
- 2003 - PECOTA को दुनिया में सबसे सटीक बेसबॉल खिलाड़ी प्रदर्शन पूर्वानुमान प्रणाली जारी की (आज भी।)
- सही भविष्यवाणी:
- 2008 - राष्ट्रपति चुनाव: 50 राज्यों में से 49 में विजेता
- 2008 - सीनेट: सभी 35 अमेरिकी सीनेट दौड़ के विजेता
- 2012 - राष्ट्रपति चुनाव: सभी 50 राज्यों के विजेता
- 2012 - सीनेट: 33 अमेरिकी सीनेट दौड़ में से 31 में विजेता
- 2012 और 2013 एनसीएए मेन्स बास्केटबॉल टूर्नामेंट की चैंपियन टीमें

शीर्ष गुप्त वर्गीकृत


- जबकि नैट सिल्वर की भविष्य कहनेवाला प्रणाली के पीछे का गणित जनता के लिए अज्ञात है, इसे बेयस पर आधारित समझा जाता है।
- यह बेयस-आधारित है।
- "पिछले दस वर्षों में, ऐसा कुछ भी खोजना मुश्किल है जो बायेसियन दृष्टिकोण की वकालत न करता हो।" -नैट सिल्वर
- क्यों?
- "कुल या समूह पूर्वानुमान व्यक्तिगत पूर्वानुमानों की तुलना में अधिक सटीक होते हैं।" -नैट सिल्वर

बेयस प्रमेय क्या है?


- विश्वास की डिग्री को मापने के लिए एक संभाव्यता सिद्धांत कि कुछ होगा
- सशर्त संभावनाओं का उपयोग करना:
- प्रायिकता घटना ए होती है, दी गई घटना बी हुई
- बेयस प्रमेय पहली बार 1763 में थॉमस बेयस की मृत्यु के 2 साल बाद प्रकाशित हुआ था
- बायेसियन अनुमान - दृष्टि 20-20 है:
- वास्तविक ऐतिहासिक डेटा के आधार पर चर परिभाषित करें
- इसी तरह की भविष्य की घटनाओं के लिए ऐतिहासिक संभावनाओं को लागू करें
- विश्वास की डिग्री बदल जाएगी क्योंकि अधिक सबूत माना जाता है

गेंद कैसे खेलें! बायेसियन वे


- क्या यांकी अपना अगला गेम जीतेंगे?
- हाइपोथेटिक रूप से, मान लें कि यांकीज़ का मौसम बहुत अच्छा चल रहा है।
- चरण 1: उन ज्ञात परिणामों से प्रारंभ करें जिनका आप अनुमान लगाने का प्रयास कर रहे हैं
- घटना ए (% डब्ल्यू और% एल)
- अब तक खेले गए 100 खेलों में से
- 72 जीत गए हैं (डब्ल्यू 72%) [बिंदु और प्रमेय में डालें]
- पी(ए.1) = 72/100 = .72<--(W 72%)
- 28 नुकसान हुए हैं [बिंदु और प्रमेय में डालें]
- पी(ए.2) = 28/100 = .28<--(L 28%)
- घटना बी (हालत)
- जब खेल विश्लेषक बॉब एक ​​जीत की भविष्यवाणी करते हैं!
- वह सही है और यांकीज़ 55% बार जीतते हैं
- सामान्य गलती! इस एक आंकड़े का मतलब यह नहीं है कि यांकी के जीतने की 55% संभावना है। अधिक सबूतों पर विचार करें।
- P(B/A.1) = .55 [प्रमेय में डालें]
- (बॉब एक ​​जीत की भविष्यवाणी करता है और यांकी 55% समय जीतता है)
- जब खेल विश्लेषक बॉब एक ​​जीत की भविष्यवाणी करते हैं!
- वह गलत है और यांकीज़ को 45% समय गंवाना पड़ता है
- P(B/A.2) =.45 [प्रमेय में डालें]
- (बॉब ने जीत की भविष्यवाणी की और यांकीज़ ने 45% समय गंवाया)

रात का उल्लू


- मान लें कि यांकी 60% रात के खेल जीतते हैं
- सामान्य गलती! इस एक आंकड़े का मतलब यह नहीं है कि यांकी के जीतने की 60% संभावना है। अधिक सबूतों पर विचार करें।
- भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे परिणामों से शुरू करें
- इवेंट ए (1 और 2) उर्फ ​​(%W और%L)
- खेल विश्लेषक बॉब ने जीत की भविष्यवाणी की है
- यांकीज के जीतने की 76% संभावना
- पी(ए.1) = 76/100 = .76 ()
- 24% संभावना यांकी हार जाएगी
- पी(ए.2) = 24/100 = .24
- घटना बी (1 और 2) [शर्त]
- जब यांकी रात में खेलते हैं
- यांकी 60% बार जीतते हैं
- पी(बी/ए.1) = .60
- यांकीज़ 40% समय गंवाते हैं
- पी(बी/ए.2) =.40
- अब 83% संभावना है कि यांकीज़ अपना 101वां गेम जीतेंगे
- टूट - फूट
- जब बॉब कहता है कि 101 वां गेम जीत जाएगा, तो संभावना 76% है
- यांकी आमतौर पर अधिक रात के खेल जीतते हैं: उनमें से 60%
- अगर बॉब जीत का दावा करता है तो 72% -> 76%
- यह एक रात का खेल है 76% -->83%

विचार करने के लिए और अधिक गेम बदलने वाली स्थितियां


- पंक्ति बनायें
- डीएच
- बाएं हाथ का घड़ा
- मिडगेम इंजरी
- मैदान
- दीवार की ऊंचाई
- नमी
- भीड़ का आकार
- घर का मैदानसूत्रों का कहना है
- https://www.baseballprospectus.com/article.php?articleid=7652
- https://bayesball.blogspot.com/
- https://www.hardballtimes.com/main/article/bayes-theorem-and-prospect-valuation
- https://skepticalsports.com/?tag=bayes-theorem
- https://stattrek.com/probability/bayes-theorem.aspx