第一场总决赛在洛杉矶，湖人的声势可谓如日中天，他们有可能创造季后赛不败的神话。特别是他们的对手是费城76人—nba历史季后赛最好成绩的创造者，1983年总决赛剃了湖人一个光头，季后赛仅一败。如果能以横扫76人而荣获这一殊荣对湖人而言将意义非凡。 在斯台普斯球馆里，很多球迷都带着画好的大扫把，或者有“sweep”字样的标语板，他们肆无忌惮地晃动着这些物件，向势单力薄的费城76人队叫嚣和施压。整个球馆都充满了一种狂热的躁动，几乎要把球馆顶部掀翻过来。 在球馆上方的包厢里，凯尔特人的信任助理教练福克斯－莱昂则在安静地和球队的副总经理达瑞尔－莫雷在喝着冰镇的啤酒。 莫雷是个身材非常高大的家伙，足足有6尺6左右，他有着白白胖胖的脸庞，以及和婴儿一般的笑容。他就读于麻省理工大学，在大学里他的兴趣所在是数学，毕业后创建了一家为职业球队提供运营数据分析和体育信息咨询的公司，凯尔特人是他服务的对象之一。 克里斯－华莱士曾经因为球队管理运营数据方面的问题和达瑞尔－莫雷合作过，在莱昂来到凯尔特人，皮蒂诺遭到强迫下课以及篮球数据运用初露锋芒的情况下，莫雷被华莱士聘请成为了球队的副总经理，专门负责数据理论和数据整合的工作。 按照克里斯－华莱士的想法，像莱昂这样的球探负责数据的收集和初步处理，cfo韦斯兰德提供技术支持，而莫雷则进行数据的最终整理和理论支持，希望能够在茫茫的数字中找寻到球队发展的方向。 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