Представьте что у вас есть набор данных с информацией об ударах интересующих вас нападающих, включая значения xG и xGOT. Показатель “качество исполнения” игрока А получился выше, чем у игрока Б. Но кто из них должен быть выше в рейтинге, если первый нанес 33 удара, а второй - 165?

Интуитивно вы больше доверяете результатам игрока Б. Возможно ли при ранжировании учесть число известных экспериментов?

На помощь приходит байесовская оценка. @Ivan_xG уже рассказывал о ее применении в сервисе Polar Bear. В нашем случае тоже можно посчитать среднее значение “мастерства исполнения”, взвешенного с учетом заранее известного распределения данных. Похожим способом составлялся список 250 лучших фильмов IMDb

Сравните “качество исполнения” и “место в рейтинге” Агаларова и Азмуна. Первый имеет отличную разницу между xGOT и xG, но скромный размер выборки. Второй доказал свою способность на длинной дистанции, поэтому, несмотря на меньшее значение показателя “исполнение”, находится выше в рейтинге

@markstats