Football is Sex, Baby!
Advanced Statistics… auf deutsch!
Navigation
  • Statistiken erklärt
    • Ranking-Systeme
    • Pythagoräische Erwartung
    • Strength of schedule
    • Passer Rating
  • Analyse
  • Preview & Review
  • Tools
    • Team Similarity
    • Rankings-Archiv
    • Pythagorean Calculator
  • About
    • Kontakt
  • Glossar
You are here: Home › Football › Das optimierte SRS oder warum einfach manchmal besser ist

Das optimierte SRS oder warum einfach manchmal besser ist

15. November 2012 | Filed under: Football, NFL, Ranking-Systeme and tagged with: Football, Home field advantage, NFL, Optimierung, Point spread, Python, SciPy, Simple Ranking System

Nachdem ich vor einiger Zeit schon das Simple Ranking System vorgestellt habe, habe ich gestern eine Methode vorgestellt, um das SRS in Offense- und Defense-Komponenten zu zerlegen.

In dem Artikel habe ich auf teils große Abweichungen zum Modell von pro-football-reference.com – das als Vorbild diente – verwiesen:

Vergleicht man die Werte mit denen von Pro-Football-Reference, so erkennt man teilweise gravierende Unterschiede. Das kommt daher, dass mein SRS nicht “gedeckelt” ist. Das heißt, wenn ein Team mit 40 Punkten Vorsprung gewinnt, so fließt das auch so in den Algorithmus ein. Andere Implementationen deckeln die Punktdifferenz, typischerweise ab etwa 21 Punkten.

In den Kommentaren zu OSRS und DSRS hat korsakoff von Sideline Reporter die Frage aufgeworfen, ob man denn die Deckelung nicht so anpassen könnte, dass dadurch die Vorhersagekraft maximiert wird.

Da ich kein Freund von “zufälligen” Werten bin und etwas Zeit hatte, habe ich mich der Frage gleich angenommen.

Ich habe also als Erstes eine gedeckelte Version meines SRS entwickelt und anschließend die Optimierung eingebaut.

Die Optimierung funktioniert so, dass ich die realen Punktdiffenzen mit den SRS-Differenzen für alle Spiele verglichen habe:

\text{R} = \text{PS} - \left(\text{SRS}_{x_1} + x_2\right)

PS ist dabei die Punktdifferenz, x1 bezeichnet den Deckelungswert, mit dem das SRS berechnet wurde und x2 ist ein freier Parameter.

Ziel ist es nun also x1 und x2 so anzupassen, dass R minimal wird. Ich habe das mit dem Python-Paket SciPy gemacht, man kann da aber auch viele andere Software-Lösungen finden, die das können.

Was sind nun aber die Werte der optimierten Parameter?

Sieht man sich das Ergebnis für die bisherige 2012er Saison an, ist das Ergebnis doch überraschend:
Der optimale Deckelungswert ist 40 und der freie Parameter ist 0.88.

0.88, das kommt dem geneigten Leser vielleicht vertraut vor. Das ist nämlich ziemlich exakt der Heimvorteil, den das FISB-Ranking ausspuckt!

Wiederholt man die Optimierung mit anderen Saisons ergibt sich ein ähnliches Bild: der Deckelungswert ist mal 40, mal 45, manchmal sogar 60 und der Heimvorteil entspricht immer in etwa dem des FISB-Rankings.

Das heißt also, dass eine Deckelung überflüssig ist! Seit 2000 gab es gerade einmal 28 Spiele, die mit 40 oder mehr Punkten Differenz entschieden wurden (die größte Punktdifferenz war beim 59:0 der Patriots gegen die Titans 2009). Die Deckelung würde also nur in etwa zwei Spielen pro Jahr überhaupt greifen.

Das heißt aber auch, dass alle Implementierungen, die eine Deckelung haben (wie erwähnt meist etwa ab 21 Punkten), einen künstliche Schranke einbauen, die zwar die Ergebnisse “sinnvoller” erscheinen lässt, aber in Wirklichkeit absolut willkürlich und mathematisch schlicht falsch ist.

Wesentlich sinnvoller ist dagegen eine andere Annahme. Nämlich die, dass Ergebnisse von zurückliegenden Wochen zunehmend unwichtiger werden sollten. Angesichts von Verletzungen, Wetter und genereller Form ist dieses “Vergessen” eine naheliegende und vernünftige Erweiterung.

Die Jungs von FootballPerspective.com haben, wie von korsakoff erwähnt, ein solches System schon eingeführt.

Auch da erscheint wieder ein mysteriöser Wert von 0.95, aber um die Optimierung dieses Wertes kümmere ich mich ein anderes Mal.

Ähnliche Artikel:

  • Warum die Falcons über die Saints stolperten
  • Simple Ranking System – einfach aber gut
  • RG3 oder Cam Newton: Wer hat die bessere Rookie-Saison?
  • Larry Croom – Dresdner Ballerina oder Workhorse?
  • Offenses und Defenses bewerten mit dem Simple Ranking System

Written by Andy

Follow me on Twitter

Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen

Folgt mir hier:

Deutschsprachige Footballseiten

  • American Football Insider
  • Der andere Football-Blog
  • Football aktuell
  • Football in Deutschland
  • Footballforum
  • GFL.info
  • Hard Count
  • Radio Monarchs
  • Sideline Reporter

Die grossen amerikanischen News-Portale

  • b/r bleacher report
  • ESPN NFL
  • NFL @ Sports Ilustrated
  • NFL.com
  • ProFootballTalk
  • The Fifth Down

Twitter Must-Follows

  • Aaron Schatz: @FO_ASchatz
  • Adam Schefter: @AdamSchefter
  • Alen Dumonjic: @Dumonjic_Alen
  • Andrew Brandt: @adbrandt
  • Andy Benoit: @Andy_Benoit
  • Chase Stuart: @fbgchase
  • Fantasy Douche (Frank DuPont): @FantasyDouche
  • Greg Cosell: @gregcosell
  • Matt Miller: @nfldraftscout
  • Mike Pereira: @MikePereira

Zahlen, Taktik, Modelle...

  • Advanced NFL Stats
  • Analytic Football
  • Code and Football
  • Drive-by Football
  • Football Outsiders
  • Football Perspective
  • Pro Football Focus
  • Pro-Football-Reference
  • Skeptical Sports Analysis
  • Smart Football

RSS-Feed abonnieren

  • RSS - Artikel
  • RSS - Kommentare

Dann gib hier deine E-Mail-Adresse an und verpasse kein Update mehr.

Letzte Beiträge

  • Football Is Sex, Baby meets Jimdo
  • Die Erfolgsquote der Running Backs
  • Die unvorhersagbare Free Agency
  • Cullen Jenkins: The Eagle has landed in the Big Apple
  • Ein genauerer Blick auf Flaccos Vertrag

Letzte Kommentare

  • Andy bei Football Is Sex, Baby meets Jimdo
  • korsakoff bei Football Is Sex, Baby meets Jimdo
  • Die Erfolgsquote der Running Backs, ihre Bedeutung und die dazugehörige Leseempfehlung | Sideline Reporter bei Die Erfolgsquote der Running Backs
  • Dümmer als die Affen | Sideline Reporter bei DVOA gegen Koko, den Affen
  • Baltimore Ravens in der Sezierstunde | Sideline Reporter bei Ein genauerer Blick auf Flaccos Vertrag

Meta

  • Anmelden
  • Beitrags-Feed (RSS)
  • Kommentare als RSS
  • WordPress.org

Schlagwörter

Atlanta Falcons Baltimore Ravens Baseball Prospectus Bill James Brian Burke Cam Newton Chicago Bears Clay Davenport Conference Championship David Smyth Draft Dresden Monarchs Eli Manning ESPN Football Football Outsiders Free Agency German Bowl GFL Kiel Baltic Hurricanes Modelle... New York Giants NFL Playoffs Power Rankings Preview Prognose Pythagenpat Pythagenport Pythagorean expectation Quarterback Ranking-Systeme rankings review Robert Griffin III Sabermetrics Sagarin San Francisco 49ers Schwäbisch Hall Unicorns Simple Ranking System Stats Strength of schedule Taktik win probability Zahlen

Warum Football is sex, baby?

© 2013 Football is Sex, Baby!

Powered by Esplanade Theme and WordPress