Het juiste sportteam kiezen voor een bepaald evenement of om onder bepaalde omstandigheden te spelen, is de nachtmerrie van menig selecteur.

Maar onderzoek door Te Herenga Waka— Victoria University of Wellington Ph.D. afgestudeerde Dr. Ankit Patel zou hun lastige taak gemakkelijker kunnen maken.

Ankit, die zijn Ph.D. in de statistieken van vorige maand, heeft veel cijfers gekraakt en een raamwerk uitgevonden voor het berekenen van op sport gebaseerde spelersbeoordelingen.

Hij zegt dat de beoordelingssystemen 'zinvol' moeten zijn, d.w.z. hun evaluaties van team- en spelersprestaties betrouwbaar zijn, robuust, intuïtief, en transparant.

"Het idee is dat het effectief wedstrijdresultaten kan voorspellen en teamselectiestrategieën kan ontwikkelen, " zegt Dr. Patel. "Dit werk wordt momenteel toegepast op meerdere sportcodes, maar specifiek cricket en rugby."

Veel details van het systeem en wie het gebruikt, moeten vertrouwelijk blijven, gezien het potentieel voor misbruik door goksyndicaten en de commerciële gevoeligheid van het onderzoek.

Het intellectuele eigendom van het systeem is eigendom van DOT Loves Data, wiens oprichter en chief operating officer, Dr. Paul Bracewell, was een van de supervisors van Dr. Patel en is een adjunct-onderzoeker in de School of Mathematics and Statistics van de universiteit.

Dr. Patel zegt dat een van de uitdagingen bij het ontwikkelen van het systeem het aantal betrokken parameters was dat van invloed is op de prestaties van een speler, en hoe deze verschillende effecten hebben in verschillende stadia van een game.

"Dus, bijvoorbeeld, bij krekel, als iemand een zes slaat aan het begin in de eerste vijf overs van de eerste innings, hun beoordelingen kunnen met twee stijgen. Maar als ze een zes slaan op de voorlaatste bal van de tweede innings, en ze hebben zeven runs nodig om te winnen, het kan met 20 stijgen.

"Het vermogen van het systeem om terug te keren naar real-world resultaten en rekening te houden met wedstrijdvoorwaarden en context is uiterst belangrijk. Daarom is de sleutel is het vermogen van het systeem om beoordelingen te produceren die statistisch betrouwbaar en robuust zijn, maar ook interpreteerbaar en intuïtief."

Evenals zijn Ph.D., Dr. Patel heeft een gezamenlijke Bachelor of Commerce/Bachelor of Science in finance, marketing en statistieken, een Master of Science in de statistiek, en een Master of Applied Statistics van de universiteit.

Hij zegt dat er de afgelopen tien jaar een aanzienlijke groei is geweest in de vraag naar datagestuurde beoordelingssystemen om de prestaties te beoordelen.

"Dit is in veel industrieën ervaren, maar is het duidelijkst in de sportindustrie."

Te kunnen worden gebruikt, zijn model "moest robuust zijn, en goede prestaties opleveren wanneer gegevens worden ontleend aan een breed scala aan kansverdelingen die grotendeels niet worden beïnvloed door afgelegen cijfers, kleine afwijkingen van modelaannames, en kleine steekproefomvang.

"Het moest betrouwbaar zijn, met beoordelingen die nauwkeurige en zeer informatieve voorspellingen opleveren die goed gekalibreerd en transparant zijn in termen van interpreteerbaar en gemakkelijk te communiceren.

"Eindelijk, het moest intuïtief zijn, met beoordelingen die betrekking moesten hebben op in de praktijk waarneembare resultaten en de context waarop het systeem wordt toegepast."

Dr. Patel's strategie voor het voorspellen van ensembles werd getest en gevalideerd door zowel team- als individuele speler-gebaseerde beoordelingssystemen in de cricketwereld te ontwikkelen.

Het bouwt voort op werk dat hij enkele jaren geleden deed toen hij papers presenteerde aan de University of the Sunshine Coast, Queensland, voor de 14e Australasian Conference on Mathematics and Computers in Sport (Mathsport), onderdeel van de Australië-Nieuw-Zeelandse Industrial and Applied Mathematics-organisatie.

Zijn werk werd toen erkend met de Neville de Mestre Best Student Paper and Presentation Award.

In zijn tweede paper, hij construeerde een methode voor het verbeteren van schattingen van het verwachte totaal in de eerste innings van een T20-spel cricket. Dit loste problemen op met betrekking tot de context van het spel die eerder de nauwkeurigheid van de voorspelling hadden beïnvloed.

Dr. Patel is lid geworden van het bedrijf Precision Data om te helpen bij het opbouwen van zijn datawetenschap en geavanceerde analysemogelijkheden.