В матчах, которые начинаются раньше двух часов дня по Москве, хозяева выигрывают 37% встреч. В среднем по лиге у хозяев около 53%. Шестнадцать пунктов разницы. Выглядит как проклятие раннего хоккея, и первая мысль простая: начинать игры так рано вредно для тех, кто играет дома. Я полез проверять и довольно быстро выяснил, что час начала тут почти ни при чём.
Сначала о том, что я вообще считал. В выборке 1548 матчей. Каждый я разложил двумя способами. По времени начала получилось четыре группы: до 14:00, с 14:00 до 16:59, с 17:00 до 18:59 и от 19:00. По дням недели семь, тут всё понятно. Для каждой группы посчитал долю побед хозяев и среднее число шайб за шестьдесят минут. Самая большая группа вечерняя, от 19:00 сыграно 588 матчей. Самая маленькая как раз ранняя, 172 матча, примерно каждая девятая игра.
Теперь ловушка, в которую легко попасть. Время я беру московское. А ранние по Москве матчи играют не случайные команды. Чаще всего в этой группе принимают Адмирал, Амур и Сибирь. На Дальнем Востоке в этот момент никакое не утро, а обычный вечер, когда люди идут на хоккей после работы. Так что «утренний хоккей» существует только в московской программе передач. На льду его нет.
Из этого следует вторая вещь, и она важнее. Если в группе собрались в основном одни и те же хозяева, то низкий процент побед может говорить о них, а не о часах на табло. Сравнивать 37% с общими 53% нечестно. Это как сравнивать среднюю температуру в январе и в июле и удивляться, что в январе холоднее.
Чтобы отделить время от силы команд, я сравнил факт с ожиданием модели. Модель перед каждым матчем оценивает шансы хозяев по силе обоих соперников и с учётом своего льда. Если сложить её ожидания по всем ранним матчам, выходит, что хозяева должны были выиграть примерно 45%. Не 53%, а 45%. То есть модель и так знала, что в этих парах хозяева чаще слабее гостей. Чуть больше половины того страшного разрыва объясняется просто составом участников.
Остаётся вторая половина. Хозяева в ранних матчах выиграли на 7,6 процентного пункта реже, чем ждала модель. И вот тут начинается самое интересное, потому что к этой цифре приложена погрешность, плюс-минус 7,0 пункта.
Для наглядности переведу проценты в матчи. Модель ждала от хозяев в этих 172 играх примерно 77 побед. Они взяли около 64. Недобор в тринадцать матчей . Это не пустяк, но и не лавина: достаточно по четыре-пять неудачных вечеров в год, чтобы набежала такая разница. Причём вечеров у одних и тех же хозяев, а к этому я ещё вернусь.
Что это значит по-человечески. На 172 матчах доля побед сама по себе гуляет. Сыграй эти же команды те же матчи ещё раз, получилось бы немного другое число. Погрешность показывает ширину коридора, в который результат попадает в 95 случаях из ста. Для ранних матчей коридор тянется от минус 14,6 до минус 0,6 пункта. Ноль в него не попал, но до нуля осталось чуть больше половины пункта. На 172 играх один пункт это меньше двух матчей. Сыграй хозяева на пару встреч удачнее, и отклонение спокойно улеглось бы в погрешность.
Есть и второе соображение, которое остужает ещё сильнее. Я проверил не одну группу, а одиннадцать, четыре по времени и семь по дням. Когда проверок одиннадцать, хотя бы одна из них вылезет за свою погрешность чисто случайно примерно в четырёх случаях из десяти. Даже если никакого влияния времени и дня недели не существует вообще. Так что одно пограничное отклонение на одиннадцать проверок это ровно то, чего стоило ждать от шума.
И третье. Даже если эффект настоящий, непонятно, чей он. В ранней группе чаще всего хозяйничают три клуба, и недобор может быть их общей особенностью, а не свойством времени. Я заглянул в свои же старые подсчёты по домашнему льду за три сезона. Адмирал дома набирал 1,01 очка за матч, в гостях 0,79. Амур 0,86 и 0,75. А вот Сибирь в гостях брала даже больше, чем дома, 1,02 против 0,97. Картина пёстрая, и на проклятие родных стен она не похожа. Модель при этом не знает ни составов, ни того, кто сколько часов летел на игру. Интуиция, кстати, подсказывает обратное: долгая дорога должна мешать гостям, а не хозяевам. Данные эту интуицию пока не подтверждают, но и опровергнуть её на такой выборке нельзя.
Остальные три группы по времени ведут себя тихо. С 14:00 до 16:59 хозяева выиграли 57% из 288 матчей, это на 3,2 пункта больше ожидания при погрешности 5,4. С 17:00 до 18:59 выиграли 56% из 500, плюс 3,6 при погрешности 4,2. Вечером, от 19:00, 53% и минус 0,4 при погрешности 4,0. Обратите внимание на вечернюю группу. Она самая большая, погрешность у неё самая узкая, и результат практически совпал с ожиданием. Там, где данных больше всего, эффекта нет совсем. Для меня это самый убедительный довод во всей истории.
С днями недели история ещё скучнее, и это хорошая новость. Самый яркий день пятница: хозяева выиграли 58% из 220 матчей, на 5,6 пункта больше ожидания. Звучит как готовая примета про счастливую пятницу. Но погрешность там 6,3, так что отклонение внутри коридора. Во вторник и в воскресенье хозяева выиграли по 50%, это минус 1,8 и минус 1,7 пункта. В понедельник, среду, четверг и субботу отклонения от плюс 0,6 до плюс 1,3, то есть в пределах одного-двух матчей на всю группу. Ни один день за свою погрешность не вышел. При этом в каждом дне от 212 до 231 матча, расписание размазано по неделе удивительно ровно.
Ещё одна деталь мне нравится. Сырые проценты по дням скачут от 50 до 58, восемь пунктов разницы между вторником и пятницей. Глазами это выглядит как закономерность. А погрешность на двухстах с небольшим матчах больше шести пунктов в каждую сторону. Такая выборка просто не умеет различать 50% и 58%. Чтобы поймать разницу в пару пунктов, нужны не сотни матчей, а тысячи в каждой группе.
Теперь про шайбы, тут чуть живее. По времени начала разброс маленький, от 5,10 шайбы за шестьдесят минут в ранних матчах до 5,33 в группе с 17:00 до 18:59. А вот по дням недели видно кое-что любопытное. Меньше всего забивают в пятницу, ровно 5,00 за матч. Больше всего в выходные: 5,40 в субботу и 5,47 в воскресенье. Если объединить, в субботу и воскресенье в среднем 5,44 шайбы, в будни 5,11. Разница в треть шайбы за игру, то есть одна лишняя шайба примерно на три матча.
Здесь я обязан притормозить. Для шайб погрешность я не считал, поэтому сказать, настоящая это разница или шум, честно не могу. Забавно, что пятница оказалась и самым удачным днём для хозяев, и самым сухим. Объяснения у меня нет, и придумывать его на ходу я не буду. Запишу как наблюдение, к которому стоит вернуться, когда матчей станет больше.
Пара оговорок, чтобы картина была полной. Модель видит только результаты, поэтому «ожидание» это оценка по силе команд и льду, а не по тому, кто в каком состоянии вышел на площадку. Погрешность считается для каждой группы отдельно и ничего не знает о том, что групп одиннадцать. А разбивка по времени грубая: четыре корзины, и граница в 14:00 выбрана мной, а не природой. Сдвинь её на час, и ранняя группа стала бы другой.
Что из этого взять. Время начала и день недели на результат хозяев почти не влияют, по крайней мере так, чтобы это можно было разглядеть на полутора тысячах матчей. Единственное заметное отклонение сидит в маленькой группе, где играют одни и те же клубы, и едва выходит за погрешность. Поэтому когда в следующий раз услышите, что команда «не умеет играть по вторникам» или «всегда проваливает ранние матчи», задайте два вопроса. Сколько там было матчей? И с кем она в эти дни играла? Чаще всего после них от приметы ничего не остаётся.
К раннему времени и к шайбам в выходные я вернусь ближе к концу сезона. Если отклонение за это время вырастет, признаю, что зря списал его на шум.
А у вас есть свои приметы про расписание? Верите в неудобное время начала или в то, что в выходные хоккей веселее? Пишите в комментариях, проверю самые интересные на цифрах.
Данные и журнал прогнозов: icestat.ru
Комментарии