Статистический осьминог
Понятно конечно, что перед подобными соревнованиями все больше такого вот легкого пиара и прочих экзерсисов – кто с котами и осьминогами упражняется, кто со статмоделями. Причем очень часто для пущей важности туда разное AI добавляют и всякие аббревиатуры – пример от MIT с их «прогнозом».
Проблема только одна с такими вещами, как на мой вкус – как это не банально, но они всегда «предсказывают» прошлое, фаворита, того, кто до этого побеждал больше, Прогнозируют так, как будто один и тот же чемпионат в той же стране, с тем же составом участников в тех же кондициях и тд проходит не 1 раз, а 1,000 или 10,000 раз.
Эти модели не пытаются угадать события в хвостах, не пытаются угадать сюрпризы или проблемы у лидеров, они очень часто даже не учитывают текущее состоянии самих команд-участниц.
И вопрос конечно не только в спорт моделях – аналогичные вещи и в финансах, экономоделях. Здесь же, в футболе, влияние и вклад случая в результат еще больше, и он не учитывается фактически, при том, что разница между вероятностями выиграть чемпионат у той, или иной команды-лидера не настолько большая, особенно, если рассматривать его, как одно событие.
Понятно, что пока в статистическом и математическом плане, и так далее, это лучшее из того, что на сейчас есть, но округляя таким образом результат – убирая сюрпризы, мне кажется, что модели не приближаются к точности одного единственного прогноза здесь и сейчас, а, скорее, даже отдаляются, усредняя сюрпризы и «неожиданные» результаты, точнее прогнозы.