Elegir el equipo deportivo adecuado para un evento en particular o para jugar en ciertas condiciones es la pesadilla de muchos selectores.

Pero la investigación de Te Herenga Waka, doctorado en la Universidad Victoria de Wellington. el Dr. Ankit Patel, graduado, podría facilitar su difícil tarea.

Ankit, quien recibió su Ph.D. en las estadísticas del mes pasado, ha procesado muchos números e inventó un marco para calcular las calificaciones de los jugadores basados ​​en el deporte.

Dice que los sistemas de clasificación deben ser "significativos", es decir. sus evaluaciones del desempeño del equipo y de los jugadores son confiables, robusto, intuitivo, y transparente.

"La idea es que pueda predecir eficazmente los resultados de los partidos y desarrollar estrategias de selección de equipos, ", dice el Dr. Patel." Este trabajo se está aplicando actualmente a varios códigos deportivos, pero específicamente cricket y rugby ".

Gran parte de los detalles del sistema y quién lo está utilizando deben permanecer confidenciales, dado el potencial de abuso por parte de los sindicatos de juegos de azar y la sensibilidad comercial de la investigación.

La propiedad intelectual del sistema es propiedad de DOT Loves Data, cuyo fundador y director de operaciones, Dr. Paul Bracewell, fue uno de los supervisores del Dr. Patel y es investigador adjunto en la Escuela de Matemáticas y Estadística de la Universidad.

El Dr. Patel dice que uno de los desafíos en el desarrollo del sistema fue la cantidad de parámetros involucrados que afectan el rendimiento de un jugador. y cómo estos tienen diferentes impactos en las diferentes etapas de cualquier juego.

"Entonces, por ejemplo, en cricket, si alguien conecta un seis al principio en los primeros cinco overs de las primeras entradas, sus calificaciones podrían aumentar en dos. Pero si conectan un seis en la penúltima bola de la segunda entrada, y necesitan siete carreras para ganar, podría aumentar en 20.

"La capacidad del sistema para mapear los resultados del mundo real y tener en cuenta las condiciones y el contexto de las coincidencias es extremadamente importante. Por lo tanto, la clave es la capacidad del sistema para producir calificaciones que sean estadísticamente confiables y sólidas, pero también interpretable e intuitivo ".

Además de su doctorado, El Dr. Patel tiene una Licenciatura en Comercio / Licenciatura en Ciencias en finanzas, marketing y estadísticas, una Maestría en Ciencias en Estadística, y una Maestría en Estadística Aplicada de la Universidad.

Él dice que ha habido un crecimiento significativo en la demanda de sistemas de calificación basados ​​en datos para evaluar el desempeño en la última década.

"Esto se ha experimentado en muchas industrias, pero es más evidente dentro de la industria del deporte ".

Para ser de utilidad, su modelo "tenía que ser robusto, y producir un buen rendimiento cuando los datos se extraen de una amplia gama de distribuciones de probabilidad que en gran medida no se ven afectadas por cifras atípicas, pequeñas desviaciones de los supuestos del modelo, y tamaños de muestra pequeños.

"Tenía que ser confiable, con calificaciones que producen predicciones precisas y altamente informativas que están bien calibradas y son transparentes en términos de ser interpretables y fáciles de comunicar.

"Finalmente, tenía que ser intuitivo, con calificaciones que tenían que relacionarse con los resultados observables del mundo real y el contexto al que se está aplicando el sistema ".

La estrategia de pronóstico por conjuntos del Dr. Patel fue probada y validada mediante la construcción de sistemas de calificación basados ​​en jugadores individuales y en equipos dentro del mundo del cricket.

Se basa en el trabajo que hizo hace varios años cuando presentó artículos en la Universidad de Sunshine Coast, Queensland, para la 14a Conferencia Australasia sobre Matemáticas y Computación en el Deporte (Mathsport), parte de la organización de Matemáticas Industriales y Aplicadas de Australia-Nueva Zelanda.

Posteriormente, su trabajo fue reconocido con el Premio Neville de Mestre al Mejor Trabajo y Presentación de Estudiantes.

En su segundo artículo, construyó un método para mejorar las estimaciones del total esperado en las primeras entradas de un juego de cricket T20. Esto resolvió problemas relacionados con el contexto del juego que previamente habían afectado la precisión de la predicción.

El Dr. Patel se ha unido a la firma Precision Data para ayudar a desarrollar su ciencia de datos y capacidad analítica avanzada.