1xbet本赛季，你会完全在ESPN内幕和ESPN杂志的NBA预览的问题找到NBA我舍尼投影系统的结果。这里的一些更详细的关于如何舍尼作品。

球员的预测

这个过程从玩家的预测开始。在过去的三个赛季的表现，加权的年龄，产生一个基线投影。舍尼使用基线预测，调整联赛的平均值，在13类中找到最相似的过去的球员（包括身高和体重）在相同的年龄（六个月内任一方向）。一场完美的比赛将是100场，而超过95场的比赛则显示出相似的相似性，得分超过90分就显示出一些相似之处。

2013-14，最好的比赛是安东尼·莫罗的达拉斯小牛1xbet与以往的后卫卡罗尔ericks，得分99.4。两名老将后卫德里克·费舍尔和史蒂夫纳什没有一个得分为90或更好的球员。

对于大多数球员，舍尼使用池50相媲美的球员估计年龄如何会影响他们这个赛季的表现。具有独特技能的球员，这组较小，对于许多喜欢Fisher和纳什，舍尼采用典型的时效曲线与其类似的球员。

除了使用NBA表现，舍尼也项目从发展联盟球员翻译统计，欧洲篮球联赛、杯或使用类似工艺的西班牙ACB。从NCAA排名新秀的性能是通过翻译他们的在校表现其NBA等效投影1xbet中文网。

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团队的预测

下一步是使用球员的预测产生预测团队。这并不是简单的增加玩家统计数据，因为玩家之间是如何相互影响的。在进攻上，舍尼调整根据他们的预测比助攻射门试图考虑通过价值团队。还有一种调整是基于玩家是否根据过去的历史预测使用更多或更少的游戏，以说明使用和效率之间的权衡。

国防建模相结合的球员和团队的具体因素预测投篮的防守，比3分球2-pointers和能力力非偷失误。防守篮板也调整到收益递减结合几个好的篮板手当（或反之亦然）。

在一起，预测产量舍尼宇宙中每个点由一队得分必须由另一个球员和球队的预测可以加起来。球队获胜的估计是基于毕达哥拉斯的期望产生胜。

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今年有什么新鲜事吗？

在努力提高舍尼的预测能力，我做了一些调整在今年夏天向系统。首先，我要为玩家做的更好，过滤掉侥幸的性能基线预测增加了一个回归因子。这提高了所有球员的预测能力，特别是对那些打不到2000分钟或从欧洲来到NBA的球员。

在我的伤病数据库中使用了四个赛季的数据，我想出了一个新的模型来预测由于错过了过去三个赛季的比赛而错过的比赛。球员1xbet官网现在更重的处罚缺少长时间多次，像安德鲁·博古特（可能缺席27场比赛），安德鲁·拜纳姆（23）和安德森·瓦莱乔（34）。