Scegliere la squadra sportiva giusta per un particolare evento o per giocare in determinate condizioni è l'incubo di molti selezionatori.

Ma la ricerca di Te Herenga Waka - Victoria University of Wellington Ph.D. laureato Dr. Ankit Patel potrebbe rendere più facile il loro compito difficile.

Ankit, che ha conseguito il dottorato di ricerca nelle statistiche del mese scorso, ha macinato molti numeri e inventato una struttura per calcolare le valutazioni dei giocatori basate sullo sport.

Dice che i sistemi di valutazione devono essere "significativi", ad es. le loro valutazioni delle prestazioni della squadra e dei giocatori sono affidabili, robusto, intuitivo, e trasparente.

"L'idea è che può prevedere efficacemente i risultati delle partite e sviluppare strategie di selezione del team, " dice il dottor Patel. "Questo lavoro è attualmente applicato su più codici sportivi, ma in particolare il cricket e il rugby".

Molti dettagli del sistema e chi lo sta utilizzando devono rimanere riservati, data la possibilità di abuso da parte dei sindacati del gioco d'azzardo e la sensibilità commerciale della ricerca.

La proprietà intellettuale del sistema è di proprietà di DOT Loves Data, il cui fondatore e amministratore delegato, Il dottor Paul Bracewell, è stato uno dei supervisori del Dr. Patel ed è ricercatore aggiunto presso la Scuola di Matematica e Statistica dell'Università.

Il Dr. Patel afferma che una delle sfide nello sviluppo del sistema era il numero di parametri coinvolti che influenzano le prestazioni di un giocatore, e come questi abbiano impatti variabili nelle diverse fasi di qualsiasi gioco.

"Così, Per esempio, nel cricket, se qualcuno ottiene un sei all'inizio nei primi cinque over del primo inning, le loro valutazioni potrebbero salire di due. Ma se ottengono un sei sulla penultima palla del secondo inning, e hanno bisogno di sette punti per vincere, potrebbe aumentare di 20.

"La capacità del sistema di mappare i risultati del mondo reale e di tenere conto delle condizioni e del contesto della corrispondenza è estremamente importante. Pertanto, la chiave è la capacità del sistema di produrre rating statisticamente affidabili e robusti, ma anche interpretabile e intuitivo."

Oltre al suo dottorato di ricerca, Il Dr. Patel ha un Bachelor of Commerce/Bachelor of Science congiunto in finanza, marketing e statistiche, un Master of Science in statistica, e un Master di Statistica Applicata presso l'Università.

Dice che negli ultimi dieci anni c'è stata una crescita significativa della domanda di sistemi di valutazione basati sui dati per valutare le prestazioni.

"Questo è stato sperimentato in molti settori, ma è più evidente all'interno dell'industria sportiva."

Per essere utile, il suo modello "doveva essere robusto, e produrre buone prestazioni in cui i dati sono tratti da un'ampia gamma di distribuzioni di probabilità che sono in gran parte non influenzate da cifre marginali, piccole deviazioni dalle ipotesi del modello, e campioni di piccole dimensioni.

"Doveva essere affidabile, con valutazioni che producono previsioni accurate e altamente informative, ben calibrate e trasparenti in termini di interpretabilità e facilità di comunicazione.

"Finalmente, doveva essere intuitivo, con valutazioni che dovevano riguardare risultati osservabili nel mondo reale e il contesto a cui il sistema viene applicato."

La strategia di previsione d'insieme del Dr. Patel è stata testata e convalidata costruendo sistemi di valutazione basati sia sulla squadra che sui singoli giocatori all'interno del mondo del cricket.

Si basa sul lavoro che ha svolto diversi anni fa quando ha presentato documenti all'Università della Sunshine Coast, Queensland, per la 14a Conferenza Australasiana su Matematica e Computer nello Sport (Mathsport), parte dell'organizzazione Australia-Nuova Zelanda Industrial and Applied Mathematics.

Il suo lavoro è stato poi premiato con il Neville de Mestre Best Student Paper and Presentation Award.

Nella sua seconda carta, ha costruito un metodo per migliorare le stime del totale atteso nei primi inning di una partita di cricket T20. Ciò ha risolto i problemi relativi al contesto del gioco che in precedenza avevano influito sull'accuratezza della previsione.

Il Dr. Patel è entrato a far parte dell'azienda Precision Data per aiutare a costruire la sua scienza dei dati e capacità di analisi avanzata.