Опасайтесь усреднений

Отметьте для себя обязательно, что рейтинг нападения команд не может быть усреднен с рейтингом защиты другой команды. Рейтинги суммируются, и только потом 20 очков отнимаются из общей суммы.

Ошибочным является усреднение статистических данных между командами. Это очень важный пункт, и поэтому большинство математических прогнозов дают ошибки. Усреднение статистических показаний нападения одной команды совместно с усреднением статистических показаний защиты другой команды дадут нам ложное представление о силе команд в тех случаях, когда статистика одной команды выше среднелиговой статистики, а статистика другой команды ниже среднелиговой. Объясняю: если рейтинг нападения команды равен 27 очкам, это на 7 очков выше среднелигового показателя в 20 очков; это означает, что команда должна зарабатывать более 27 очков, играя против любого оппонента с защитой, которая ниже среднелиговой.

Рейтинг защиты команды Б, составляющий 24 очка, на 4 очка хуже среднего, то есть команда А может рассчитывать на то,чтобы забить не менее своих обычных 27 очков.

Но давайте посмотрим на то, что произойдет, если мы усредним рейтинг нападения команды А на уровне 27 и рейтинг защиты команды Б на уровне 24.

27+24=51…51 разделить на 2 = 25.5

В этом случае усреднение подразумевает, что команда с плохой защитой удержит команду со средним рейтингом нападения в 27 очков на уровне всего 25.5 очков. Это - не логично.

По аналогии, команда Б, имея рейтинг нападения равный 16, при усредненном уровне защиты команды А, равном 14 очкам, покажет нам счет для команды Б, равный 15 очкам.

16+14 = 30…30 деленное на 2=15

Усреднение покажет нам, что команда с великолепной защитой в 14 пропускаемых в среднем очков готовится пропустить от команды с посредственным нападением, забивающем в среднем 16 очков, 15 очков.

Это - чепуха. Вот почему усреднение может вас больно ужалить.

Усреднение статистических показаний одной команды относительно другой - не важно, как оно происходит - продуцирует ложные прогнозы всякий раз, когда статистические данные команды выше или ниже среднелиговых.

Таким образом, при сделанном прогнозе на то, что команда А выиграет по базовым формулам со счетом 31-10, усреднение приведет к такому прогнозу, что команда А выиграет со счетом 25.5-15. Это огромная разница, так как при усреднении мы считаем, что разница составит 10.5 очков. В то же время наша формула показывает, что команда А выиграет с форой в 21 очко.

Гандикапперы часто ошибаются с усреднениями, и когда результаты не сопоставляются с прогнозами, они не понимают, что само усреднение ошибочно по своей сути; вместо этого они решают, что пользуются какой-то не той, "неправильной" статистикой. Проблема не в статистике, проблема в интерпретации.