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经过一个赛季的努力，数据理论成功地成为了凯尔特人教练执教、选材和管理的重要依据，但远没有到达指导思想的地步，经验、直觉和人脉依旧在球队运行中占据着主导地位。这对莫雷而言已经算是一个不错的开始，起码很多事情在证明，数学在体育比赛中的应用还存在非常巨大的潜力。
“数据表明，湖人赢下这场比赛的概率……应该在百分之……百分之七十到八十之间。”莫雷喝了一口啤酒，拿出他的小笔记本对莱昂说道。
前天两人就一同来到了洛杉矶，目的是为了考察凯尔特人心仪的选秀对象，今年的选秀大会他们手握三个首轮选秀权，有充足的机会去挑选。
“你又用了哪个模型？”莱昂很随意地躺在座椅上，看着杯中的啤酒却不下口。
“我用了porbit回归模型。”莫雷一边回答道，一边继续呷着啤酒，并用笔在笔记本上涂涂改改。
“porbit模型的前提是隐元素残差假设要服从标准的正态分布，对于预测一场比赛的胜负来说并不是太好的方式，特别是总决赛这样特殊的比赛。如果用来计算常规赛胜率倒是不错。而且你的假设条件设立严格吗？如果不够严格就毫无意义了，变量太多太大，说实话我也没把握做很好的设定。当然，如果你结果算不出来的话我可以帮你算。”莱昂说着一口喝光了杯中的酒，然后从莫雷手中拿过笔记本，撕下一张纸用笔在上面涂画了一会儿。
porbit都是用极大似然函数求极值的方法求解，这对莱昂而言是小菜一碟，没一会儿他就算出了答案，根据莫雷的模型湖人赢下比赛的概率是百分之七十四点五。
“七十四点五，湖人赢球的概率，不过谁知道呢，我到时觉得76人会赢。那么多人都觉得湖人会横扫，如果换成我，用嘴巴咬也要把湖人弄死，哪怕只能一场。”在一年的球探生涯中，莱昂越来越懂得将数据和直觉结合起来看待篮球，孤立的使用数据无疑是愚蠢的，而仅仅依靠直觉也不过靠天吃饭。
此时比赛已经开始了，在乔－克劳福德的执法下，庞大的沙奎尔－奥尼尔和大树一般的穆托姆博在中圈跳球，大卫和歌利亚的战斗打响。
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