Войти
Джефф Сагарин - американский спортивный статистик, известный разработкой метода ранжирования и рейтинга спортивных команд в различных видах спорта. Его рейтинги регулярно публикуются в спортивном разделе USA Today с 1985 года и используются Отборочным комитетом турниров NCAA для определения участников мужского дивизиона NCAA. I Чемпионат по баскетболу турнир с 1984 года и был частью чемпионата по футболу среди колледжей чемпионата по чаше на протяжении всей его истории с 1998 по 2014 год.
Сагарин получил степень бакалавра наук в математика из Массачусетского технологического института в 1970 году. Он вырос за пределами Нью-Йорка в округе Вестчестер в Нью-Рошель, штат Нью-Йорк. Йорк. В 1977 году он переехал в Блумингтон, штат Индиана..
Сагарин, как и разработчики многих других систем спортивного рейтинга, не разглашает точные методы, лежащие в основе его системы. Он предлагает две системы рейтинга, каждая из которых дает каждой команде определенное количество баллов. Одна система, «шахматы Эло», предположительно основана на рейтинговой системе Эло, используемой на международном уровне для ранжирования шахматистов. В этой системе используются только выигрыши и проигрыши без привязки к размеру победы. Другая система, «Predictor», учитывает запас победы. Для этой системы разница в рейтинге двух команд предназначена для прогнозирования разницы в победе более сильной команды на нейтральной площадке. Для обеих систем команды получают более высокие рейтинги в системе Сагарин, выигрывая игры у более сильных соперников, с учетом таких факторов, как преимущество дома. Для системы Predictor также учитывается запас победы (или поражения), но применяется закон убывающей отдачи. Таким образом, команда футбола, выигравшая игру с разницей в 7–6, получает меньше вознаграждения, чем команда, победившая того же соперника при тех же обстоятельствах 21–7, но команда, выигравшая игру с преимуществом маржа 35–0 получает такие же оценки, как и команда, которая побеждает того же противника 70–0. Эта характеристика позволяет распознавать «удобные» победы, ограничивая при этом награду за увеличение счета.
В начале сезона, когда сыграно всего несколько игр, используется байесовская сеть, взвешенная по стартовому рейтингу, пока есть целые группы команд, которые не играли. друг с другом, но как только граф хорошо связан, веса больше не нужны. Сагарин утверждает, что с этого момента рейтинги становятся беспристрастными.
Рейтинги Сагарина особенно актуальны в мире американского студенческого футбола и баскетбол, где с сотнями команд в соревнованиях NCAA Division I команда не может играть против более чем небольшой части своих конкурентов. Следовательно, при определении участников игр и турниров чемпионата необходимо различать команды, которые составили впечатляющие рекорды побед и поражений в условиях сильной конкуренции, и команды, победившие более слабых соперников.
Кроме того, спортивные рейтинговые системы обычно представляют большой интерес для игроков. Игроки используют рейтинги Сагарина как источник «рейтингов силы», который традиционно используется для определения разницы между двумя командами.
Вместе со своим бывшим одноклассником из Массачусетского технологического института Уэйном Л. Уинстоном, профессором наук о принятии решений в Университете Индианы, Сагарин консультирует Dallas Mavericks о том, какие составы использовать во время игр и каких свободных агентов подписывать с помощью системы Winval. Winval создан по образцу хоккейной системы плюс / минус.
