В играх НФЛ, НБА, НХЛ или ГЛБ очень много числовых показателей, которые повторяются от игры к игре, в отличие от видов спорта, где успех больше зависит от индивидуального таланта спортсмена. Такие показатели эффективности, как пройденная с мячом дистанция, переданный или полученный пас, выражают общекомандную подготовку, особенно с учетом неизбежной неравномерности игрового графика.
Собирая такие независимые непрерывные переменные с разбивкой по матчам и местам их проведения, объединяя их с дихотомическим исходом реального домашнего поражения или выигрыша, закодированного как 1 или 0 в логистической регрессии, можно начать, во-первых, оценивать текущую позицию команды в чемпионате, а во-вторых, предсказывать вероятность домашней победы, если подобные исходные данные будут повторяться в будущем.
Поэтому такой анализ может быть как информативным, так и предсказательным. Трудно найти распространенный вид спорта, к которому нельзя было бы в какой-то степени применить этот тип регрессивного анализа. Те, кто может глубже проработать свои модели с использованием инструментария, доступного в имеющемся программном обеспечении по регрессиям, могут выявить команды, которые, за счет своей необычной или неумелой игры, не подчиняются данной модели.
Имеется множество статистических методов, способных описать любой вид спорта, не умаляя его привлекательности, как это делают многие скептики. Наиболее сложной является задача сформулировать вопрос так, чтобы он сочетался с выбранным методом. Например, каковы шансы участвующей в чемпионате команды, которая к Новому году имеет 6 % от очков, набранных всеми командами, занять на финише сезона место не ниже четвертого? Я ответа не знаю, но знаю метод, который поможет это узнать.
