Sistema de clasificación deportiva

Un sistema de clasificación deportiva es un sistema que analiza los resultados de las competiciones deportivas para proporcionar clasificaciones para cada equipo o jugador. Los sistemas comunes incluyen encuestas de votantes expertos, crowdsourcing de votantes no expertos, mercados de apuestas y sistemas informáticos. Las calificaciones, o clasificaciones de poder, son representaciones numéricas de la fuerza competitiva, a menudo directamente comparables, de modo que se puede predecir el resultado del juego entre dos equipos cualesquiera. Las clasificaciones, o clasificaciones de poder, se pueden proporcionar directamente (por ejemplo, pidiendo a las personas que clasifiquen a los equipos) o se pueden derivar clasificando las calificaciones de cada equipo y asignando una clasificación ordinal a cada equipo. para que el equipo mejor calificado obtenga el puesto número 1. Los sistemas de clasificación ofrecen una alternativa a las clasificaciones deportivas tradicionales que se basan en proporciones de victorias, derrotas y empates.

En los Estados Unidos, el mayor uso de los sistemas de clasificación deportiva es calificar a los equipos de fútbol universitario de la NCAA en la División I FBS, eligiendo equipos para jugar en los playoffs de fútbol universitario. Los sistemas de clasificación deportiva también se utilizan para ayudar a determinar el campo para los torneos de baloncesto masculino y femenino de la NCAA, los torneos de golf profesionales masculinos, los torneos de tenis profesionales y NASCAR. A menudo se mencionan en discusiones sobre los equipos que podrían o deberían recibir invitaciones para participar en ciertos concursos, a pesar de no obtener la vía de entrada más directa (como un campeonato de liga).

Los sistemas de clasificación por computadora pueden tender a la objetividad, sin sesgos específicos de jugador, equipo, región o estilo. Ken Massey escribe que una ventaja de los sistemas de clasificación por computadora es que pueden "seguir objetivamente todos" los resultados. 351 equipos de baloncesto universitario, mientras que las encuestas humanas "tienen un valor limitado". Las calificaciones por computadora son verificables y repetibles, y son integrales y requieren una evaluación de todos los criterios seleccionados. En comparación, los sistemas de calificación que se basan en encuestas humanas incluyen la subjetividad humana inherente; Esta puede ser una propiedad atractiva o no dependiendo de las necesidades del sistema.

Historia

Los sistemas de clasificación deportiva existen desde hace casi 80 años, cuando las clasificaciones se calculaban en papel en lugar de hacerlo por computadora, como ocurre con la mayoría en la actualidad. Algunos sistemas informáticos más antiguos que todavía se utilizan hoy en día incluyen: los sistemas de Jeff Sagarin, el sistema New York Times y el índice Dunkel, que data de 1929. Antes de la llegada de los playoffs de fútbol universitario. , los participantes del juego de campeonato de la Bowl Championship Series se determinaron mediante una combinación de encuestas de expertos y sistemas informáticos.

Teoría

Los sistemas de clasificación deportiva utilizan una variedad de métodos para clasificar a los equipos, pero el método más frecuente se llama clasificación de potencia. La clasificación de poder de un equipo es un cálculo de la fuerza del equipo en relación con otros equipos de la misma liga o división. La idea básica es maximizar la cantidad de relaciones transitivas en un conjunto de datos determinado debido a los resultados del juego. Por ejemplo, si A vence a B y B vence a C, entonces se puede decir con seguridad que A>B>C.

Existen problemas obvios al basar un sistema únicamente en victorias y derrotas. Por ejemplo, si C derrota a A, entonces se establece una relación intransitiva (A > B > C > A) y se producirá una violación de clasificación si estos son los únicos datos disponibles. Escenarios como este ocurren con bastante regularidad en los deportes; por ejemplo, en la temporada de fútbol americano de la División I-A de la NCAA de 2005, Penn State venció a Ohio State, Ohio State venció a Michigan y Michigan venció a Penn State. Para abordar estos desgloses lógicos, los sistemas de clasificación generalmente consideran otros criterios, como el puntaje del juego y el lugar donde se llevó a cabo (por ejemplo, para evaluar la ventaja de jugar en casa). Sin embargo, en la mayoría de los casos, cada equipo juega una cantidad suficiente de otros partidos durante una temporada determinada, lo que reduce el efecto general de dichas infracciones.

Desde una perspectiva académica, el uso del álgebra lineal y la estadística son populares entre muchos de los sistemas que existen. autores para determinar sus calificaciones. Algunos trabajos académicos se publican en foros como la Conferencia MIT Sloan Sports Analytics, otros en revistas tradicionales de estadística, matemáticas, psicología e informática.

Si es suficiente el apoyo "interdivisional" Si no se completa el juego de liga, los equipos de una división aislada pueden subir o bajar artificialmente en las clasificaciones generales debido a la falta de correlación con otros equipos de la liga general. Este fenómeno es evidente en los sistemas que analizan temporadas históricas de fútbol americano universitario, como cuando algunos sistemas de clasificación calcularon que los mejores equipos de la Ivy League de la década de 1970, como Dartmouth, eran comparables con equipos potentes de esa época, como Nebraska, USC, y el estado de Ohio. Esto entra en conflicto con la opinión subjetiva que afirma que, si bien son buenos por derecho propio, no son tan buenos como los mejores programas. Sin embargo, esto puede considerarse una ventaja "pro" por equipos que no pertenecen a la BCS en el fútbol universitario de la División I-A, quienes señalan que los sistemas de clasificación han demostrado que sus mejores equipos pertenecen al mismo estrato que los equipos de la BCS. Esto se evidencia en el equipo de Utah de 2004 que quedó invicto en la temporada regular y obtuvo una oferta de tazón BCS debido al aumento en sus calificaciones generales de BCS a través del componente de calificaciones por computadora. Pasaron a jugar y derrotaron al campeón de la Conferencia Big East, Pittsburgh, en el Fiesta Bowl de 2005 por un marcador de 35-7. Un ejemplo relacionado ocurrió durante el torneo de baloncesto masculino de la NCAA de 2006, donde a George Mason se le otorgó una oferta para el torneo general debido a su récord de la temporada regular y su índice de RPI y aprovechó esa oportunidad hasta la Final Four.

Los objetivos de algunos sistemas de calificación difieren entre sí. Por ejemplo, los sistemas pueden diseñarse para proporcionar un análisis retrodictivo perfecto de los juegos jugados hasta la fecha, mientras que otros son predictivos y dan más peso a las tendencias futuras que a los resultados pasados. Esto da como resultado la posibilidad de que personas no familiarizadas con estos objetivos puedan malinterpretar los resultados del sistema de calificación; por ejemplo, un sistema de clasificación diseñado para ofrecer predicciones precisas de la distribución de puntos para los jugadores podría no ser adecuado para seleccionar los equipos que más merecen jugar en un campeonato o torneo.

Consideraciones de calificación

Ventaja de jugar en casa

Cuando juegan dos equipos de igual calidad, el equipo de casa tiende a ganar con más frecuencia. El tamaño del efecto cambia según la época del juego, el tipo de juego, la duración de la temporada, el deporte y el número par de zonas horarias cruzadas. Pero en todas las condiciones, "el simple hecho de jugar en casa aumenta las posibilidades de ganar". Por lo tanto, una victoria fuera de casa se considera más favorable que una victoria en casa, porque fue más desafiante. La ventaja de jugar en casa (que, en los deportes que se practican en un campo, casi siempre se denomina “ventaja de jugar en casa”) también se basa en las cualidades individuales del estadio y del público; la ventaja en la NFL puede ser de más de 4 puntos de diferencia entre el estadio con menor ventaja y el estadio con mayor.

Fuerza del cronograma

La solidez del calendario se refiere a la calidad de los oponentes de un equipo. Una victoria contra un oponente inferior generalmente se considera menos favorable que una victoria contra un oponente superior. A menudo, los equipos de la misma liga, que se comparan entre sí para considerar el campeonato o los playoffs, no se han enfrentado a los mismos oponentes. Por lo tanto, juzgar sus registros relativos de pérdidas y ganancias es complicado.

Miramos más allá del registro. El comité puso un valor significativo en la calidad de las victorias de Oregon.

—Presidente del comité de fútbol universitario Jeff Long, conferencia de prensa, semana 12 de la temporada 2014, después de la clasificación 9–1 Oregon sobre 9–0 Florida State

El comité de playoffs de fútbol americano universitario utiliza un algoritmo de calendario limitado que solo considera las condiciones de los oponentes. récords y oponentes' oponentes' registros (muy parecido a RPI).

Puntos versus victorias

Una dicotomía clave entre los sistemas de clasificación de deportes reside en la representación de los resultados de los juegos. Algunos sistemas almacenan las puntuaciones finales como eventos ternarios discretos: victorias, empates y derrotas. Otros sistemas registran la puntuación final exacta del juego y luego juzgan a los equipos según el margen de victoria. A menudo se critica a los equipos de clasificación basándose en el margen de victoria porque crea un incentivo para que los entrenadores aumenten el puntaje, una actitud "antideportiva" resultado.

Otros sistemas eligen un término medio, reduciendo el valor marginal de los puntos adicionales a medida que aumenta el margen de victoria. Sagarin optó por limitar el margen de victoria a una cantidad predeterminada. Otros enfoques incluyen el uso de una función de desintegración, como un logaritmo o la colocación en una función de distribución acumulativa.

Información del juego

Más allá de los puntos o las victorias, algunos diseñadores de sistemas optan por incluir información más granular sobre el juego. Los ejemplos incluyen tiempo de posesión del balón, estadísticas individuales y cambios de liderazgo. Datos sobre el clima, lesiones o artículos "desechables" Los juegos cercanos al final de la temporada pueden afectar los resultados del juego, pero son difíciles de modelar. "Juegos de usar y tirar" son juegos en los que los equipos ya obtuvieron lugares para los playoffs y aseguraron su clasificación para los playoffs antes del final de la temporada regular, y quieren descansar/proteger a sus jugadores titulares enviándolos a la banca para los juegos restantes de la temporada regular. Esto suele dar lugar a resultados impredecibles y puede sesgar el resultado de los sistemas de calificación.

Composición del equipo

Los equipos suelen cambiar su composición entre partidos y dentro de ellos, y los jugadores se lesionan habitualmente. Calificar a un equipo a menudo consiste en calificar a un grupo específico de jugadores. Algunos sistemas asumen la paridad entre todos los miembros de la liga, como que cada equipo se construya a partir de un grupo equitativo de jugadores a través de un sistema de draft o agencia libre, como se hace en muchos deportes de ligas importantes como la NFL, MLB, NBA y NHL. Ciertamente, este no es el caso en ligas universitarias como la de fútbol de la División I-A o el baloncesto masculino y femenino.

Arranque en frío

Al comienzo de una temporada, no ha habido juegos para juzgar a los equipos. calidad relativa. Las soluciones al problema del arranque en frío a menudo incluyen alguna medida de la temporada anterior, tal vez ponderada por el porcentaje del equipo que regresa para la nueva temporada. ARGH Power Ratings es un ejemplo de un sistema que utiliza varios años anteriores más un porcentaje de peso de los jugadores que regresan.

Métodos de calificación

Permutación de clasificaciones

Varios métodos ofrecen cierta permutación de las clasificaciones tradicionales. Esta búsqueda de lo "real" El récord de victorias y derrotas a menudo implica el uso de otros datos, como la diferencia de puntos o la identidad de los oponentes, para alterar el récord de un equipo de una manera que sea fácilmente comprensible. El periodista deportivo Gregg Easterbrook creó una medida de Juegos Auténticos, que sólo considera los juegos jugados contra oponentes que se consideran de calidad suficientemente alta. El consenso es que no todas las victorias son iguales.

Pasé por las primeras semanas de juegos y redimí los registros de todos, etiquetando cada juego como una victoria o pérdida legítima, una ganancia o pérdida de ass-kicking, o un juego ya sea / o. Y si algo más sucedió en ese juego con las repercusiones de los juegos de azar – una victoria de regreso, una ventaja soplada, una disfunción importante, lo que sea – yo también lo he etiquetado.

—Bill Simmons, deportista, Grantland

Pitagórico

La expectativa pitagórica, o proyección pitagórica, calcula un porcentaje basado en la cantidad de puntos que un equipo ha anotado y permitido. Normalmente, la fórmula implica el número de puntos obtenidos, elevado a algún exponente, colocado en el numerador. Luego, el número de puntos que permitió el equipo, elevado al mismo exponente, se coloca en el denominador y se suma al valor del numerador. Football Outsiders ha utilizado

Pythagorean gana=Puntos para2.37Puntos para2.37+Votos en contra2.37× × Juegos Jugador.{displaystyle {text{Pythagorean Gana}={frac {text{Points ¿Por qué? ¿Por qué?

El porcentaje resultante a menudo se compara con el verdadero porcentaje de victorias de un equipo, y se dice que un equipo ha "superado" o "bajo rendimiento" en comparación con la expectativa pitagórica. Por ejemplo, Bill Barnwell calculó que antes de la semana 9 de la temporada 2014 de la NFL, los Arizona Cardinals tenían un récord pitagórico dos victorias menos que su récord real. Bill Simmons cita el trabajo de Barnwell antes de la semana 10 de esa temporada y agrega que "cualquier nerd de los números está agitando un "¡¡¡REGRESIÓN!!!!!" bandera ahora mismo." En este ejemplo, los Arizona Cardinals' El récord de la temporada regular fue 8-1 al comenzar la décima semana de la temporada 2014. La fórmula pitagórica de victorias implicaba un porcentaje de victorias del 57,5%, basado en 208 puntos anotados y 183 puntos permitidos. Multiplicado por 9 partidos jugados, los Cardinals' La expectativa pitagórica era de 5,2 victorias y 3,8 derrotas. El equipo había "superado" en ese momento por 2,8 victorias, derivadas de sus 8 victorias reales menos las 5,2 victorias esperadas, un aumento de 0,8 victorias superadas con respecto a la semana anterior.

Comerciar "puntos de habilidad"

Originalmente diseñado por Arpad Elo como método para clasificar jugadores de ajedrez, varias personas han adaptado el sistema de calificación Elo para deportes de equipo como baloncesto, fútbol y fútbol americano. Por ejemplo, Jeff Sagarin y FiveThirtyOcho publican rankings de fútbol de la NFL usando métodos Elo. Las calificaciones de Elo asignan inicialmente valores de fuerza a cada equipo, y los puntos de intercambio de equipos basados en el resultado de cada juego.

Resolver ecuaciones

Investigadores como Matt Mills usan cadenas Markov para modelar juegos de fútbol universitario, con puntajes de fuerza de equipo como resultados. Algoritmos como PageRank de Google también se han adaptado a los equipos de fútbol de rango.

Lista de sistemas de clasificación deportiva

• Advanced NFL Stats, United States of America National Football League
• ARGH Power Ratings
• Clasificación ATP, tenis internacional
• Colley Matrix
• Dickinson System, United States of America college football
• Pomeroy College Basketball Ratings, United States of America college basketball
• Notas Índice de porcentaje (RPI), Estados Unidos de América NCAA baloncesto, béisbol, softball, hockey, fútbol, lacrosse y voleibol
• Smithman Qualitative Index, United States of America football - obsolete
• TrueSkill, un sistema de clasificación Bayesiano inspirado en el sistema de clasificación Glicko

Sistemas de clasificación por ordenador de la Bowl Championship Series

En el fútbol americano universitario, se utilizaron los siguientes sistemas para elegir los equipos que jugarían en el campeonato nacional.

• Anderson > Hester / Seattle Times
• Richard Billingsley
• Wes Colley / Atlanta Journal-Constitution
• Richard Dunkel
• Kenneth Massey
• Herman Matthews / Scripps Howard
• New York Times
• David Rothman
• Jeff Sagarin / USA Hoy
• Peter Wolfe