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    Un nuevo estudio elimina las conjeturas a la hora de seleccionar y sembrar equipos para March Madness

    Crédito:Instituto de Investigación Operativa y Ciencias de la Gestión

    Una nueva investigación ha desarrollado un enfoque automatizado para reducir y clasificar el campo de los equipos de baloncesto universitario de la División 1 del 351 al 68 que jugarían en los torneos anuales de baloncesto "March Madness". observado por más de 80 millones de personas cada año.

    Cada año, un comité rotativo de 10 personas tiene la tarea de seleccionar y sembrar equipos para competir en el Torneo de Baloncesto Masculino de la Asociación Atlética Colegial Nacional (NCAA). El nuevo enfoque automatizado podría reemplazar potencialmente el sistema manual actual, para eliminar cualquier cuestión de sesgo y la posibilidad de error humano.

    El estudio, "Usando la programación matemática para seleccionar y sembrar equipos para el torneo de la NCAA, "dirigido por Bruce Reinig de la Universidad Estatal de San Diego e Ira Horowitz de la Universidad de Florida, será publicado en la revista INFORMS Interfaces .

    "El algoritmo se puede aplicar a cualquier temporada y no se ve influenciado por las estructuras de los comités anteriores, los resultados del torneo y los resultados de temporadas anteriores, "dijo Reinig.

    Utilizando datos de los cinco torneos de la NCAA celebrados entre 2012 y 2016, los investigadores crearon un algoritmo que creó rápida y consistentemente una clasificación del torneo que estaba en consonancia con las clasificaciones del comité para ese año.

    Cuando se aplica a los equipos para el torneo de 2017, el algoritmo identificó 37 de los 38 mejores equipos que también fueron seleccionados por el comité de la NCAA de ese año. Al sembrar, o clasificar a cada equipo para decidir quién y cuándo jugará cada uno, 24 de ellos coincidían exactamente, y el 77,6 por ciento estaba a una semilla de ser compatible, y el 89,6 por ciento estaba a dos semillas de coincidir con las clasificaciones del comité.

    "Este sistema también puede proporcionar información valiosa a los directores deportivos y administradores de conferencias sobre el impacto de los cambios de programación en el rendimiento de un equipo en el torneo o las posibilidades de recibir una semilla favorable, "añadió Horowitz.


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