예를 하나 들어보겠습니다. 조코비치와 나달이 빠른 잔디 코트에서 맞붙고 다시 한 번 느린 클레이 코트에서 맞붙는다고 가정해 보겠습니다. 두 경기 모두 확률은 1.90~1.90입니다. 누구를 선택하시겠습니까? 잔디 위의 조코비치는 빠른 잔디 코트에서 플레이 스타일이 훨씬 더 적합합니다. 또한 나달의 플레이 스타일이 느린 클레이 코트에서 훨씬 낫기 때문에 클레이 코트에서 나달을 선택할 것이 분명합니다.
테니스 통계 분야에서 훌륭한 업적을 남긴 제프 색맨 씨에게서 이 아이디어를 얻었습니다. 이전에는 CPI도 계산했지만 저는 접근 방식에 몇 가지 차이를 두었습니다.
CPI는 어떻게 계산하나요? 지나치게 단순화된 답변입니다:슬롯사이트
먼저 특정 기간 동안 진행된 모든 경기의 데이터를 얻어야 합니다. 저는 지난 52주(= 각 토너먼트의 마지막 에디션, 표면 속도가 에디션마다 달라짐에 따라)를 추천합니다. 제 모델의 경우 에이스를 사용하는데, 그 이유는 곧 설명드리겠습니다. 모든 데이터, 즉 모든 토너먼트의 모든 경기에서 두 선수의 에이스를 의미하게 되면 평균 경기에서 몇 개의 에이스가 제공되는지 계산할 수 있습니다(ATP 평균). 또한 각 선수의 에이스 평균과 각 토너먼트의 에이스 평균을 계산할 수도 있습니다. 이제 ATP 평균을 가진 토너먼트의 에이스 평균을 나누어 지수를 계산할 수 있습니다. 예를 들어 ATP 평균이 10 에이스이고 뉴욕 평균이 10이라면, 뉴욕 지수는 1.00입니다. 예를 들어 ATP 평균이 10 에이스이고 윔블던 평균이 12.5 에이스라면 윔블던 지수는 1.25(평균보다 25% 빠릅니다)입니다.파워볼사이트
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