畢式理論勝率2：Patriot/Smyth
Davenport的公式有個小小不方便的地方 就是必須用到log
這使得一般計算上比較不便 需用到電腦或是工程計算機
Patriot簡化了Davenport的公式 並且有和Davenport差不多的準確性
Patriot認為Davenport的公式對於RPG在4分到40分之間的正確性很高
但是在4分以下的情況下會失去其正確性
舉個簡單的例子來說 在沒有和局的情況下 RPG最低的值是1
假設有一支球隊每場的RPG都是1分
那麼我們可以知道他要嘛就是得1分失0分 要嘛就是得0分失1分
也就是總得分會等於該球隊的勝場數 總失分會等於敗場數
在這樣的情況下 我們要套用畢式定理的話 指數會是多少? 答案是1
又 假設他們贏了100場輸了62場 那勝率應該為0.617
以Davenport的公式來計算的話 會得指數為0.45 勝率為0.554
這裡就可以看出會與實際勝率有所差距
因此Patriot試著找出一個公式能達到Davenport的正確性
又能解決他在RPG<4以下時會面臨的問題
他以Davenport的公式為基礎 利用迴歸的方式跑出RPG^0.29這樣的指數公式
如果我們從前面那個例子來看的話 用RPG=1去代 1^0.29=1 會符合之前的要求
Patriot在公佈他所設計出來的公式幾個月後
David Smyth告訴他如果用RPG^0.287 所得到的結果會更正確
而這一說法也被Patriot所接受 而將公式改為RPG^0.287
後來又有一位名叫Tango Tiger的說用RPG^0.28可能是最好的
不過Patriot認為他們用RPG^0.287可以得到較佳的結果
而沒有接受Tango Tiger的說法
整體來說Patriot/Smyth的公式和Davenport的結果很類似
只是Patriot/Smyth考量到了RPG很小時的一些情況而做了些改變
基本上在RPG>6以上的時候 兩者的結果是幾乎一樣的
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以前翻的舊文 重新整理拿出來po :P
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