Categoria: Predominio

Un modello pitagorico per il tennis: edizione femminile

di Stephanie Kovalchik // OnTheT

Pubblicato il 3 ottobre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

In un precedente articolo, basato sul mio intervento al New England Symposium on Statistics in Sports (NESSIS) del 2015 ad Harvard, ho parlato della possibile applicazione per il tennis della formula di Pitagora inizialmente introdotta nel baseball, mostrando che le palle break convertite hanno una capacità predittiva delle vittorie di un giocatore straordinariamente simile ai punti segnati (in relazione ai punti concessi) per le vittorie di squadra nel baseball.

Le analisi pitagoriche si riferivano solo al circuito professionistico maschile. Grazie ai dati messi a disposizione da Jeff Sackmann di TennisAbstract, intendo verificare l’esistenza di una formula di Pitagora anche per il tennis femminile. 

Su un campione di più di 12.000 partite tra il 2010 e il 2015, l’era della struttura “Premier” dei tornei introdotta dalla WTA nel 2009, ho calcolato la “forza pitagorica” di 14 indicatori di prestazione, tramite la seguente formula:

%Vitt = Xα / (Xα+Yα) x 100

dove %Vitt si riferisce alla percentuale di vittorie stagionali sulle partite giocate, X è uno dei 14 indicatori della bravura di una giocatrice – calcolato come sommatoria di quella particolare abilità sull’insieme di partite giocate in un anno – e Y indica il totale corrispondente per gli avversari che la giocatrice ha affrontato.   

Il caso di Na

Prendiamo il modello pitagorico per i punti vinti con la prima di servizio da Li Na nel 2010, anno per il quale ci sono 45 partite nel database e 1105 punti vinti contro i 949 punti vinti dalle sue avversarie. La formula per le vittorie attese pitagoriche per Na nel 2010 rispetto ai punti vinti con la prima di servizio ha X = 1105 e Y = 949. Per completare il calcolo serve l’esponente α, stimato da un adattamento tramite minimi quadrati. 

IMMAGINE 1 – Coefficienti α per modelli pitagorici di 14 indicatori di prestazione nel tennis femminile per il periodo 2010-2015

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L’immagine 1 mostra gli esponenti per ogni indicatore di prestazione basati sull’esito vincente delle partite tra il 2010 e il 2015 nel circuito WTA. I punti vinti con la prima di servizio avevano una stima di α = 4.75. Tornando all’esempio, la stima per le vittorie della stagione 2010 per Na in funzione dei punti vinti con la prima di servizio è:

%Vitt = 11054.75 / (11054.75 + 9494.75) x 100 = 67%

La percentuale effettiva ottenuta da Na nelle 45 partite del campione è stata del 64%.

Nel modello BP2 per il circuito maschile, l’esponente con il migliore adattamento era 1.83, molto vicino al coefficiente pitagorico 2. Per la WTA, il coefficiente di adattamento migliore per il modello delle palle break convertite è 2.28, sempre vicino a una relazione pitagorica, ma in verso opposto rispetto agli uomini. Questo suggerisce che, a parità di miglioramento della percentuale di conversione di palle break sulle avversarie, si assiste a un incremento maggiore nelle vittorie rispetto a quanto accade per gli uomini, facendo ipotizzare l’esistenza di una relazione in qualche modo più diretta di quella del tennis maschile tra prestazione relativa sulle palle break ed esito vincente di una partita.

Quanto accuratamente questi modelli predicono la percentuale di vittorie?

L’immagine 2 evidenzia che il modello basato sulle palle break convertite è quello con la capacità predittiva più forte per la percentuale di vittorie attese, spiegando l’83% della variazione nel numero di vittorie con un errore di ±4 partite su un campione di 50 partite stagionali. È un risultato simile a quanto visto per il circuito maschile. Curiosamente, a differenza degli uomini, il modello con la seconda migliore capacità predittiva è quello basato sul totale dei punti vinti con il servizio (per gli uomini sono le opportunità di break generate), suggerendo che un maggiore dominio relativo al servizio è un fattore più preponderante sull’esito vincente di una partita rispetto al circuito maschile. Questo è coerente con il fatto che nel nel circuito femminile si verificano più break. 

IMMAGINE 2 – Coefficiente di adattamento per modelli pitagorici di 14 indicatori di prestazione nella WTA per il periodo 2010-2015

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Nel baseball, uno dei più remunerativi utilizzi delle attese pitagoriche è relativo alla stima del numero di vittorie, in quanto restituisce un valore più preciso delle predizioni basate sul record vittorie-sconfitte di una squadra. Ho mostrato che questo è vero anche per il modello BP2 applicato al tennis maschile.

Il modello BP2 per le donne

L’immagine 3 confronta le previsioni di vittorie WTA a metà stagione del modello pitagorico BP2 contro tre modelli alternativi, il primo dato da un modello di regressione con il più predittivo dei 14 indicatori di prestazione, il secondo dato dallo stesso modello con aggiunta della classifica relativa giocatrice-avversaria e il terzo dato dal record vittorie-sconfitte.    

Nel grafico di destra vittorie-sconfitte, si osserva un’ampia disseminazione di punti che rappresentano previsioni di vittorie e sconfitte, a indicazione del fatto che le vittorie di una giocatrice a metà stagione potrebbero variare ampiamente rispetto al numero di vittorie di fine anno. In effetti, l’errore per il modello vittorie-sconfitte in una stagione di 50 partite è stato superiore di più di una partita rispetto all’errore basato su BP2, una frequenza di errore praticamente identica all’efficacia dei modelli multivariati.     

IMMAGINE 3 – Proiezioni a metà stagione di BP2 per la WTA contro tre modelli alternativi

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Conclusioni

In conclusione, nonostante numerose differenze nella modalità e nello stile di gioco tra il tennis maschile e quello femminile, la relazione pitagorica tra palle break convertite e percentuale di vittorie resta valida.

Ci sono anche prove nei risultati ottenuti che indicano che il modello BP2 restituisce esiti migliori del record vittorie-sconfitte in misura superiore nel tennis femminile rispetto a quello maschile. Per entrambi i circuiti in ogni caso, BP2 promette di essere uno strumento semplice e funzionale per una valutazione accurata della bravura di una giocatrice o di un giocatore.

Are Women as Pythagorean as Men in Tennis?

Le probabilità di chiudere il set al servizio

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 28 settembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Servire per il set è difficile…almeno così dicono. Come altre note supposizioni nel tennis, anche questa è soggetta al fenomeno cognitivo umano del bias di conferma. Ogni volta che vediamo un giocatore faticare per chiudere il set al servizio, siamo propensi a enfatizzare le insidie che ha dovuto affrontare nel game. Se chiude con facilità, ignoriamo la cosa o, peggio, sottolineiamo come sia riuscito in una tale prodezza.

Se l’effetto esiste è marginale

Le mie analisi sull’argomento, che raccolgono punto per punto i dati di decine di migliaia di partite delle ultime stagioni, mostrano in questo senso una continuità di risultato: se un effetto esiste, è marginale. Per molti giocatori, e per alcuni sostanziali sottoinsiemi di partite, i break in situazioni di punteggio come 5-4, 5-3 e simili sembrano essere meno probabili, nonostante si tratti di game in cui apparentemente si serve sotto maggiore pressione.   

Uomini

Nelle partite del circuito maggiore maschile, un giocatore tiene il servizio quando sta servendo per il set quasi esattamente spesso come negli altri momenti della partita. Per ogni partita del campione, ho calcolato la percentuale con cui un giocatore tiene il servizio durante la partita. Se servire per il set fosse più difficile che servire in altre situazioni, troveremmo che le percentuali “medie” con cui un giocatore tiene il servizio nelle altre situazioni sarebbero più alte della frequenza con cui lo stesso tiene il servizio quando sta servendo per il set.    

Ma non è così. Su più di 20.000 game di battuta per chiudere il set, il giocatore al servizio ha tenuto il servizio solo lo 0.7% delle volte in meno di quanto atteso, una differenza che si manifesta solo una volta su 143 game di servizio. Il risultato è lo stesso anche limitando il campione sulle situazioni di punteggio molto equilibrate come quelle in cui il giocatore al servizio ha un solo break di vantaggio.   

Pochi giocatori si sono distinti in positivo (o in negativo). Andy Murray chiude il set al servizio circa il 6% più spesso di quanto tenga il servizio in media durante la partita, abilità che lo rende uno di quattro giocatori (tra i 99 che ho analizzato con almeno 1000 game di servizio) a fare meglio della sua stessa media di più del 5%.

Donne

Sul circuito WTA, servire per il set sembra essere un po’ più difficile. In media, una giocatrice chiude il set al servizio il 3.4% meno spesso della sua media di servizi tenuti durante la partita, una differenza che si manifesta circa una volta su 30 game di servizio. Sette di 85 giocatrici analizzate con 1000 game di servizio hanno chiuso il set al servizio almeno il 10% delle volte in meno rispetto al loro standard realizzativo al servizio.

Tra le giocatrici si mette in mostra Maria Sharapova, che chiude il set al servizio il 3% più spesso di quanto tenga il servizio in media durante la partita e chiude il set al servizio quando ha un solo break di vantaggio il 7% più spesso della sua media realizzativa durante la partita. Sharapova è una di 30 giocatrici tra quelle analizzate con a disposizione almeno 100 opportunità per chiudere il set al servizio con un break di vantaggio e l’unica tra queste a eccedere il rendimento atteso al servizio di più del 5%.

Considerata la dimensione del campione – circa 20.000 tentativi di chiudere il set al servizio, di cui quasi 12.000 con un vantaggio di un solo break – questo sembra essere un effetto reale, per quanto ridotto. Sorprendentemente, è nei circuiti minori del tennis femminile che si ottengono risultati diversi. 

ITF femminile

Per le partite di tabellone principale nel circuito ITF, ho analizzato altre 30.000 opportunità di chiudere il set con il servizio, nelle quali le giocatrici hanno tenuto il servizio il 2.4% in più delle volte rispetto alla loro media durante la partita. Nei set a punteggio ravvicinato, quelli con un solo break, la differenza è stata ancora superiore: le giocatrici al servizio per il set hanno tenuto il servizio il 3.5% in più degli altri game di servizio.

Se non altro, mi sarei aspettato che giocatrici di tornei del circuito minore subissero maggiormente le conseguenze declamate dalla saggezza popolare tennistica. Se è difficile servire in situazioni di forte pressione ad alti livelli, dovrebbe esserlo ancora di più per giocatori o giocatrici di caratura inferiore (i quali, presumibilmente, hanno meno esperienza o sono meno abituati a trovarsi in queste circostanze). E invece sembra vero il contrario. 

Challenger

Anche le medie nei circuiti minori del tennis maschile non sistemano definitivamente la questione. Nelle partite del tabellone principale dei Challenger, quando un giocatore serve per il set tiene la battuta l’1.4% in meno rispetto agli altri game di servizio e l’1.8% in meno quando ha il vantaggio aggiuntivo di un break.

Future

Nel tabellone principale dei tornei Future, un giocatore ha le stesse percentuali di successo quando serve per il set degli altri turni in battuta, a prescindere dal vantaggio a disposizione. In tutti i campioni analizzati, ci sono solo una manciata di giocatori il cui record è migliore o peggiore del 10% quando servono per il set, e ancor meno che eccedono, in positivo o in negativo, il rendimento atteso anche solo del 5%. 

Conclusioni

Maggiore è il dettaglio derivante dalle analisi, più l’evidenza dimostra che game e punti sono, per larga parte, indipendenti, vale a dire che i giocatori hanno all’incirca le stesse prestazioni in qualsiasi situazione di punteggio, non importa più di tanto quale tipo di sequenza di punti o di game l’abbia determinata. Per quanto ci siano ancora molte dinamiche di punteggio da analizzare, se quelle di cui più si discute non generano gli effetti sostanziali che a loro si attribuiscono è ipotizzabile che anche altrove questo non accada.      

Se c’è un fondo di verità in affermazioni che sottolineano la difficoltà di chiudere un set al servizio, forse deriva dal fatto che la pressione è sentita allo stesso modo da entrambi i giocatori. Dopotutto, se un giocatore deve tenere il servizio sul 5-4 per chiudere il set, per chi è in risposta il game rappresenta l’ultima opportunità per salvare il set. È possibile che cali il livello di gioco di entrambi i giocatori, ma servono maggiori analisi per capire come questi punti vengano gestiti.

Per il momento, possiamo concludere che i giocatori, a prescindere dal genere o dal livello, chiudono il set al servizio quasi spesso quanto tengono il servizio sull’1-2 o sul 3-3 in qualsiasi altra situazione di punteggio.

The Odds of Successfully Serving Out the Set

Trasformare il dominio in vittorie: un modello pitagorico per il tennis

di Stephanie Kovalchik // OnTheT

Pubblicato il 26 settembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Più volte mi sono lamentata dell’assenza di analisi statistiche nel tennis. Quale evidenza possiedo a suffragio di questa posizione? Per fare chiarezza, un punto di partenza è quello di confrontare il tennis con gli sport che sono all’avanguardia della rivoluzione generata dall’analisi statistica. In questa sede, approfondisco uno degli aspetti in cui il tennis è ritardo rispetto agli altri sport, cioè la mancanza di indicatori statistici per misurare il livello atteso di vittoria o le vittorie attese. 

La capacità di stimare il numero di vittorie è spesso considerata il “sacro Graal” delle statistiche sportive. Questo è stato uno dei primi problemi affrontati da Bill James, il padre della sabermetrica e catalizzatore del cambiamento epocale nel baseball ben descritto in Moneyball di Michael Lewis (e poi nell’omonimo film con Brad Pitt). Il contributo maggiore di James, all’inizio della sua carriera, fu quello di individuare una semplice formula per calcolare le vittorie attese per stagione di una squadra, basandosi su una sola misura della forza della squadra: i punti segnati. James introdusse la sua formula nella quinta edizione di Baseball Abstract del 1981 con questa espressione matematica:

%Vitt = RS2 / (RS2+RA2)

dove RS indica il numero dei punti complessivamente segnati da una squadra durante la stagione (runs scored), RA indica il numero di punti concessi (runs allowed) complessivamente durante la stagione. Per via della sua somiglianza al teorema di Pitagora, la formula è conosciuta come vittorie attese pitagoriche (Pythagorean expectation for wins) o formula di Pitagora. 

Negli sport di squadra ma non in quelli individuali

Dalla sua introduzione, diverse versioni della formula di Pitagora sono comparse in molti sport principali. La più famosa è probabilmente quella di Ken Pomeroy, utilizzata per valutare le squadre di basket NCAA e diventata la fonte di riferimento per pronosticare il tabellone del March Madness.

Che io sappia, non esiste un’applicazione della formula di Pitagora per gli sport individuali. Nel mio intervento al New England Symposium on Statistics in Sports (NESSIS) del 2015 ad Harvard, ho illustrato il possibile utilizzo della formula di Pitagora nel tennis. La domanda principale a cui ho cercato di dare risposta è questa: esiste una semplice misura delle prestazione che approssimi la relazione pitagorica e sia nel contempo un’accurata misura delle vittorie di un giocatore in una stagione? Sorprendentemente, la risposta è sì!

Coefficiente di adattamento

Quando ho inserito nella seguente enunciazione generale del modello pitagorico:

%Vitt = Xα / (Xα+Yα)

14 tra gli indicatori di prestazione più diffusi nel tennis, utilizzando dati relativi a più di 50.000 partite ATP nel periodo 2004-2014, molti hanno restituito un coefficiente simile al coefficiente pitagorico 2.

Curiosamente, fanno tutti riferimento alle prestazioni in risposta: palle break convertite, opportunità break ottenute, punti vinti in risposta alla prima e alla seconda di servizio (alcuni degli indicatori, come i punti totali vinti in risposta, non sono stati considerati perché sono altamente correlati con uno o più degli altri indicatori calcolati). 

IMMAGINE 1 – Coefficienti α per modelli pitagorici di 14 indicatori di prestazione nel tennis

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Bontà del modello in termini di risultati

Più significativa del coefficiente di adattamento è la bontà del modello in termini di risultati. L’immagine 2 mostra l’adattamento di ogni possibile modello pitagorico basato su un coefficiente di determinazione (r-quadrato) corretto e su un errore da validazione incrociata di tipo esaustivo (leave-one-out cross validation o LOOCV).

Un r-quadrato del 100% rappresenta il migliore adattamento possibile in quanto attesta che il modello spiega il 100% della variazione nel numero di vittorie. L’errore da validazione incrociata riassume la deviazione predittiva del modello rispetto all’osservazione del campione in una modalità che risulta essere più robusta delle parzialità del campione osservato. Entrambi gli indici mostrano che il modello pitagorico basato sulle palle break convertite è senza alcun dubbio quello con le migliori prestazioni tra i modelli selezionati, in grado di spiegare, con l’errore più basso, l’85% della variazione nel numero di vittorie stagionali di un giocatore.     

IMMAGINE 2 – Coefficiente di adattamento per modelli pitagorici di 14 indicatori di prestazione nel tennis

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Il modello BP2

È possibile che il modello pitagorico basato sulle palle break, che chiamerò BP2, ottenga risultati impressionanti come quelli dell’immagine 2 perché viene messo a confronto con modelli che sono, nel loro insieme, meno brillanti. Per un test più rappresentativo della validità di BP2 ho confrontato, per le stagioni dal 2004 al 2014, le previsioni di fine stagione del modello basate sulla forza dello stesso a metà stagione con le corrispondenti previsioni percentuali di vittoria di tre alternative: il record di vittorie-sconfitte, un modello multivariato che comprende 11 dei 14 indicatori (tra cui le palle break convertite) e lo stesso modello multivariato con l’aggiunta della classifica relativa del giocatore. 

È interessante notare che il record di vittorie-sconfitte ottiene il risultato peggiore, come indicato da un maggior numero di punti disseminati intorno alla retta di regressione, vale a dire più deviazioni dalla relazione lineare. Le previsioni del modello multivariato senza classifica sono le migliori, probabilmente perché parte dell’arbitrarietà associata all’assegnazione dei punti validi per la classifica e alla scelta dei tornei effettuata da ciascun giocatore aggiunge rumore alla versione del modello con classifica del giocatore. Ma BP2 è facilmente paragonabile al modello multivariato, in quanto entrambi restituiscono un errore di ±2 partite su un campione di 50 partite stagionali.      

IMMAGINE 3 – Previsioni a metà stagione di BP2 contro tre modelli alternativi

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Siamo quindi indotti alla forse ovvia conclusione che la conversione di palle break è importante per vincere una partita di tennis. Ma non è questo l’elemento innovativo. La novità è invece che la formula di BP2 permette l’esatta quantificazione dell’importanza della conversione di palle break, rivelando una somiglianza quasi enigmatica con quella originariamente proposta da James per i punti segnati e le vittorie nel baseball.

Alcune implicazioni: i grafici che evidenziano il dominio di un giocatore

La scoperta di BP2 ha un numero elevato di potenziali implicazioni utili per previsioni e valutazioni sulle prestazioni di un giocatore, troppe in realtà per darne seguito esaustivo in questo articolo. Vorrei segnalare una filone di ricerca che, attraverso BP2, potrebbe migliorare la nostra comprensione degli esiti delle partite di tennis.  

Il caso delle poche palle break convertite da Federer

C’è stato un acceso dibattito sul fatto che le poche palle break convertite da Roger Federer nella finale degli US Open 2015 abbiano contribuito alla sconfitta. Con uno sguardo ai precedenti 9 mesi, l’immagine 4 mostra la sequenza temporale delle vittorie attese di Federer nel 2015 e come varia a seguito di ogni vittoria e sconfitta.

IMMAGINE 4 – Vittorie attese di Roger Federer per il 2015 basate su BP2

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Il grafico fornisce numerosi spunti di analisi. Escludendo i tornei sulla terra, le maggiori sconfitte di Federer sono state precedute in genere da un aumento della forza di BP2 e una successiva diminuzione. Ogni punto rappresenta le attese di vittoria prima di una partita, quindi il successivo calo rivela che la conversione di palle break è stata verosimilmente un fattore determinante. L’alternanza aumento-diminuzione ci dice anche che Federer si è presentato in finale di diversi tornei (e di due Slam) con un livello di vittoria attesa in crescendo, per poi giocare al di sotto delle attese. Questo è stato particolarmente doloroso per i suoi tifosi nella finale di Wimbledon 2015. 

Chiaramente, una sconfitta dipende in definitiva dal livello di vittoria attesa di un giocatore rispetto a quello del suo avversario. Però, il grafico della forza di BP2 specifica per Federer corrobora l’impressione generale, e anche quella di Federer, che la capacità di fare la differenza nei momenti chiave è stata la discriminante delle sue sconfitte negli Slam. Ma mostra anche che Federer, con o senza Slam, ha avuto comunque una stagione spettacolare.

Converting Clutch into Wins — A Pythagorean Model for Tennis

Il punto critico sul 15-30

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 17 settembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Quasi tutti i commentatori tv di tennis concordano nel dire che sul 15-30 ci si trova in una situazione di punteggio critica, specialmente nel tennis maschile nel quale strappare il servizio all’avversario è un evento piuttosto raro. Una ragionevole spiegazione di questo è che, da 15-30, se il giocatore al servizio perde uno dei due punti successivi, dovrà fronteggiare una situazione di palla break, in particolare due palle break nel caso in cui perda il primo punto (15-40), una palla break se perde il secondo (30-40). 

Un altro modo per affrontare la questione è quello di utilizzare un modello teorico. Un giocatore che vince il 65% dei punti al servizio (più o meno la media ATP) ha il 62% di probabilità di vincere il game da un punteggio di 15-30. Se vince il punto successivo, andando 30-30, la probabilità di tenere il servizio sale al 78%. Se invece perde il punto successivo, andando 15-40, avrà solo il 33% di probabilità di salvare il game. 

Quale sia la sequenza successiva, le situazioni di punteggio sul 15-30 aprono diversi importanti scenari di valutazione. Così come in precedenza ho analizzato il valore del primo punto di ogni game, esploriamo ora più in dettaglio le situazioni di punteggio sul 15-30, in termini di probabilità di raggiungerlo, di esito del punto successivo e di probabilità di riuscire a tenere il servizio, oltre a vedere quali giocatori sono particolarmente forti, o deboli, in queste circostanze.

Arrivare sul punteggio di 15-30

Solitamente, situazioni di punteggio sul 15-30 si presentano circa una volta ogni quattro game, e non lo fanno di più o di meno delle attese. In altre parole, non è particolarmente probabile e non è particolarmente improbabile che un game raggiunga il punteggio di 15-30.

D’altro canto, per alcuni giocatori può essere più probabile o meno probabile ritrovarsi sul 15-30. Stranamente, i giocatori dotati di un grande servizio compaiono a entrambi gli estremi. John Isner è il giocatore che – rispetto alle attese – si trova più spesso a servire sul 15-30, precisamente il 13% delle volte in più di quanto dovrebbe. Considerata l’alta frequenza con cui vince i punti sul proprio servizio, dovrebbe arrivare sul 15-30 solo nel 17% dei game di servizio, contro il 19% delle volte in cui questo effettivamente succede.

L’elenco di giocatori che servono sul 15-30 più spesso di quanto dovrebbero è decisamente eterogeneo. Ho considerato i primi 13 in modo da includere anche un altro giocatore della categoria di Isner, cioè Ivo Karlovic.

Giocatore      Game  GameVA  GameEV  Indice
Isner          3166  537     608     1.13
Sousa          1390  384     432     1.12
Tipsarevic     1984  444     486     1.09
Haas           1645  368     401     1.09
Hewitt         1442  391     425     1.09
Berdych        3947  824     894     1.08
Pospisil       1541  361     390     1.08
Nadal          3209  661     713     1.08
Andujar        1922  563     605     1.08
Kohlschreiber  2948  652     698     1.07
Monfils        2319  547     585     1.07
Kubot          1360  381     405     1.06
Karlovic       1941  299     318     1.06

In questa tabella e nelle successive, “Game” si riferisce al numero di game al servizio nel campione dati di ogni giocatore, con almeno 1000 game al servizio giocati, “Game VA” è il numero atteso di game vinti come predetto dal modello, “Game EV” è il numero di game effettivamente vinti, e “Indice” è il rapporto game vinti/game attesi.

Arrivarci spesso è in parte uno svantaggio

Molti di questi giocatori sono in grado di recuperare da situazioni di punteggio come sul 15-30, anche se arrivarci così spesso è in parte uno svantaggio. Isner ad esempio non solo resta comunque il favorito sul 15-30 – la sua frequenza media del 72% di punti vinti al servizio significa che vincerà il 75% dei game in cui si trova sul 15-30 – ma vince anche l’11% delle volte in più di quanto dovrebbe.     

A vari livelli, questo è vero anche per tutti gli altri giocatori dell’elenco. Joao Sousa non riesce a recuperare da 15-30 con la stessa frequenza con cui ci arriva, ma tiene comunque il game il 4% delle volte in più di quanto dovrebbe. Rafael Nadal, Tomas Berdych e Gael Monfils vincono il servizio dal 15-30 tra il 6 e l’8% delle volte in più di quanto il modello teorico suggerisca. Nel caso di Nadal, è quasi sicuramente collegato alla sua bravura sul lato di campo dei vantaggi, in modo particolare quando si trova a dover salvare palle break.

I forti partenti

All’estremo opposto, ci sono giocatori che potremmo definire “forti partenti” in grado di evitare di trovarsi sul 15-30 più spesso delle attese. Anche in questo caso, la rappresentanza è eterogenea.

Giocatore  Game  Game VA  Game Ev  Indice
Brown      1013  249      216      0.87
Hanescu    1181  308      274      0.89
Raonic     3050  514      462      0.90
Sela       1066  297      270      0.91
Gasquet    2897  641      593      0.93
Del Potro  2259  469      438      0.93
Gulbis     2308  534      500      0.94
Anderson   2946  610      571      0.94
Davydenko  1488  412      388      0.94
Mahut      1344  314      297      0.94

Con alcune eccezioni, molti dei giocatori di questo elenco hanno una reputazione di debolezza nei momenti che più contano in una partita (al 12esimo e 13esimo posto troviamo la coppia olandese di giocatori Robin Haase e Igor Sijsling). Questo ha un senso, perché tipicamente in situazioni di basso punteggio la pressione è minore. Un giocatore che vince punti più spesso, ad esempio, sul 15-0 piuttosto che sul 40-30, non diventa certamente famoso per riuscire a fare la differenza quando davvero conta.

Sul 15-30 alla risposta

Lo stesso tipo di analisi per i giocatori in risposta non è altrettanto interessante. Juan Martin Del Potro, ancora lui, è uno dei giocatori con minori probabilità di raggiungere il 15-30 mentre Isner è, per mia stessa sorpresa, uno tra quelli con maggiori probabilità. Non è possibile individuare un andamento preciso tra i migliori in risposta: Novak Djokovic raggiunge il 15-30 il 2% delle volte in meno delle attese, Nadal l’1% in meno, Andy Murray lo stesso numero di volte e David Ferrer il 3% delle volte in più.

In ultimo, è molto più probabile che i giocatori in risposta non cerchino in tutti i modi di arrivare a una situazione di punteggio di 15-30 se sono già vicini a chiudere il set. Su punteggi di game come 0-4, 0-5 e 1-5, il punteggio arriva sul 15-30 il 10% in meno del solito. All’estremo opposto, due dei game in cui è più frequente una situazione di punteggio di 15-30 sono 5-6 e 6-5, quando si arriva sul 15-30 l’8% in più del solito. 

La grande importanza del punto sul 15-30

Come abbiamo visto, c’è una differenza significativa tra vincere o perdere il punto sul 15-30. Nelle 290 mila partite che ho analizzato per questo articolo, il giocatore che serve o quello che è in risposta non ha un vantaggio specifico sul 15-30. Ci sono però alcuni giocatori che servono meglio di altri.

Da un confronto tra la frequenza di punti ottenuti al servizio sul 15-30 e la tipica frequenza di punti ottenuti al servizio, questo è l’elenco dei primi 11 giocatori, in cui compaiono diversi mancini, non a sorpresa.

Giocatore  Game  Game VA  Game EV  Indice
Young      1298  204      229      1.12
Haase      2134  322      347      1.08
Johnson    1194  181      195      1.08
Paire      1848  313      336      1.08
Verdasco   2571  395      423      1.07
Bellucci   1906  300      321      1.07
Isner      3166  421      449      1.07
Malisse    1125  175      186      1.06
Pospisil   1541  243      258      1.06
Nadal      3209  470      497      1.06
Tomic      2124  328      347      1.06

C’è di nuovo Isner, il quale compensa il fatto di trovarsi sul 15-30 più spesso di quanto dovrebbe.

Questo è l’elenco dei giocatori che vincono il punto sul 15-30 meno spesso di quanto vincano gli altri punti al servizio.

Giocatore      Game  Game VA  Game EV  Indice
Berlocq        1867  303      273      0.90
Montanes       1183  191      173      0.91
Anderson       2946  377      342      0.91
Garcia-Lopez   2356  397      370      0.93
Bautista-Agut  1716  264      247      0.93
Monaco         2326  360      338      0.94
Ebden          1088  186      176      0.94
Dimitrov       2647  360      341      0.95
Gasquet        2897  380      360      0.95
Murray         3416  473      449      0.95

Il confronto delle prestazioni in risposta sul 15-30 è meno interessante. Va notato però che vincere il punto in questa situazione cruciale è correlato, almeno debolmente, con i risultati complessivi di un giocatore: otto dei primi dieci giocatori al mondo del momento (tutti tranne Roger Federer e Milos Raonic) vincono il punto sul 15-30 più spesso delle attese. Djokovic vince il 4% in più delle attese, Nadal e Berdych il 3% in più.    

Anche in questo caso, analizzare l’andamento del game sul 15-30 in funzione del punteggio nel set  è istruttivo. Quando il giocatore al servizio ha un vantaggio consistente nel set, come sul 5-1, 4-0, 3-2 e 3-0, è meno probabile che vinca il punto sul 15-30. Quando invece si trova a dover servire molto indietro nel punteggio, come sullo 0-3, 1-4, 0-4, etc. è più probabile che vinca il punto sul 15-30. Per quanto minima, questa è un’evidenza del fatto che vincere un set può essere difficile. 

Vincere il game dal 15-30

Per il giocatore al servizio, arrivare sul 15-30 non è esattamente una buona idea. Se confrontata con il modello teorico però, non è una situazione così negativa. Dal 15-30 infatti, il giocatore al servizio vince il 2% più spesso di quanto il modello preveda. Per quanto non sia un effetto sostanziale, è comunque persistente.

Questo è l’elenco dei giocatori che giocano meglio del solito da una situazione di 15-30, vincendo game molto più spesso di quanto il modello preveda.

Giocatore  Game  Game VA  Game EV  Indice
Davydenko  1488  194      228      1.17
Johnson    1194  166      190      1.14
Young      1298  163      185      1.13
Isner      3166  423      470      1.11
Mahut      1344  172      188      1.09
Paire      1848  266      288      1.08
Lacko      1162  164      177      1.08
Nadal      3209  450      484      1.08
Klizan     1534  201      216      1.08
Lopez      2598  341      367      1.07
Berdych    3947  556      597      1.07

Ovviamente, questo elenco comprende molti dei giocatori che già si distinguono per il livello di gioco sul 15-30, inclusi molti mancini. La grande sorpresa è data da Nikolay Davydenko, un giocatore considerato da molti debole nelle situazioni più importanti e tra i primi nomi di giocatori con una reputazione discutibile in situazioni ad alta pressione. Eppure Davydenko, almeno verso la fine della sua carriera, era molto efficace in situazioni di punteggio di questo tipo. 

Nadal invece è l’unico di questo elenco a essere anche ai primi posti tra i giocatori in risposta che giocano sopra la media da 15-30. Nadal supera le attese in quell’aspetto di gioco del 7%, meglio di qualsiasi altro giocatore negli ultimi anni.

Infine, questo è l’elenco dei giocatori al servizio che giocano sotto la media da 15-30.

Giocatore  Game  Game VA  Game EV  Indice
Brown      1013  122      111      0.91
Robredo    2140  289      270      0.93
Dolgopolov 2379  306      288      0.94
Delbonis   1110  157      148      0.94
Monaco     2326  304      289      0.95
Bolelli    1015  132      126      0.96
Mathieu    1083  155      148      0.96
Muller     1332  179      172      0.96
Berlocq    1867  256      246      0.96
Dimitrov   2647  333      320      0.96
Gasquet    2897  352      339      0.96

Conclusioni provvisorie

Sotto certi aspetti, questa è una tematica in cui saggezza popolare tennistica e analisi statistica concordano: il punto da giocare su una situazione di punteggio di 15-30 è molto importante, anche se, inserito nel contesto, non ha più importanza di alcuni dei punti successivi.

Questi numeri mostrano come alcuni giocatori siano meglio di altri in determinati momenti di ogni game. Per alcuni, punti di forza e di debolezza si compensano, per altri, le statistiche possono evidenziare una situazione di particolare pressione che il giocatore non è in grado di reggere.

Sebbene alcuni esempi di ciascun estremo sono significativi, è anche importante ricondurli al giusto contesto. Per il giocatore medio, il punteggio raggiunge il 15-30 in circa un quarto dei game giocati, quindi giocare il 10% meglio o peggio delle attese in queste circostanze ha effetto solo su un game ogni quaranta. 

L’effetto si somma nel corso di una carriera, ma difficilmente si potranno individuare queste tendenze durante una partita o un anche un intero torneo. Per quanto giocare meglio delle attese sul 15-30 (o su qualsiasi altra categoria di punteggio) sia vantaggioso, raramente i migliori giocatori vi fanno affidamento. Se si gioca così bene come Djokovic, non serve giocare ancora meglio nelle situazioni più importanti. È sufficiente mantenere il livello atteso.

The Pivotal Point of 15-30

Le palle break convertite e le partite molto equilibrate che Federer non vince

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 14 settembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Alla data di traduzione, negli scontri diretti Djokovic conduce su Federer per 23 vittorie a 22. Per mantenere i successivi riferimenti numerici, si è lasciato inalterato il valore riportato nel testo originale, n.d.t. 

Negli scontri diretti, Roger Federer e Novak Djokovic hanno 21 vittorie a testa, ma la loro più recente rivalità è stata decisamente a favore di Djokovic che, dal 2011, ha vinto 15 delle ultime 23 partite, compresa la finale degli US Open 2015 giocata la scorsa notte.

Le partite lotteria

Sono partite, le loro, generalmente caratterizzate da un punteggio molto ravvicinato. Infatti, solo in 7 su 23 uno dei due ha vinto più del 55% dei punti, e in più della metà (12 su 23) nessuno ha vinto più del 53% dei punti, facendole rientrare nella mia definizione di partite lotteria. 

Nelle 12 partite lotteria giocate tra Federer e Djokovic dal 2011, il giocatore che ha vinto più punti ha poi vinto anche la partita. Però Djokovic ha vinto molti più di queste partite tirate, ben 9 su 12. La finale degli US Open 2015 è stata l’esempio perfetto: Federer ha vinto più punti alla risposta del suo avversario, ed è stata la terza volta dalle Finali di stagione del 2012 che Djokovic ha battuto Federer vincendo il 50.3% dei punti.    

Quando un giocatore vince il 50.3% dei punti, vince poi la partita solo il 59% delle volte. Anche con il 51.8% dei punti vinti, vale a dire la percentuale dei punti totali vinti da Djokovic in altre tre partite giocate contro Federer, il giocatore con più punti ha poi vinto la partita solo il 91% delle volte. 

Se molte di queste partite sono estremamente equilibrate, e uno dei due giocatori ne vince comunque così tante, deve esserci un’altra spiegazione. 

Di nuovo le palle break

Chiaramente, Djokovic vince più punti importanti di Federer. Considerando inoltre che Federer ha vinto più della metà dei tiebreak giocati contro Djokovic, come passaggio logico successivo vanno analizzate le palle break. 

La presunta incapacità di Federer di trasformare le palle break è da lungo tempo fonte di preoccupazione per i suoi tifosi. All’inizio dello scorso anno, analizzando la percentuale di conversione delle palle break, ho scoperto che Federer in effetti trasforma meno palle break di quelle che dovrebbe trasformare, ma solo di qualche punto percentuale. Inoltre, come detto, non è un problema di questi giorni: Federer convertiva meno palle break di quanto avesse dovuto anche nel periodo in cui il suo dominio era incontrastato.  

Non può più essere solo un’eccezione 

Djokovic però rappresenta un altro livello di tennis, e, visto che giocano uno contro l’altro così frequentemente, non è più possibile considerare la scarsa trasformazione delle palle break da parte di Federer come una semplice eccezione.

Nelle ultime 23 partite, compresa la finale degli US Open 2015 di ieri in cui Federer ha fatto 4 su 23 nelle palle break, Federer ha trasformato il 15% delle palle break in meno rispetto a quanto avrebbe dovuto, vale a dire il doppio, in negativo, della sua più bassa percentuale di conversione per singola stagione. Djokovic invece ha trasformato le palle break a sua disposizione in una percentuale simile a quella con cui ha vinto gli altri punti in risposta.    

Ipotizzare che Federer non sia in grado di reggere la pressione sembra più un esercizio di fantasia, ma l’evidenza dimostra che, nelle situazioni di particolare importanza di punteggio, anche Federer sviluppa il così detto “braccino”.

Si può pensare di escludere a priori due di spiegazioni di questa tendenza, da una parte le opportunità di break, dall’altra il livello di gioco espresso in risposta da sinistra, cioè il lato di campo dei vantaggi.

Le opportunità di break

Iniziamo con le opportunità di break. 4 palle break su 23 è senza dubbio un rapporto di conversione deficitario, ma c’è un aspetto positivo: se si riesce ad avere 23 opportunità per fare break contro un giocatore del calibro di Djokovic, significa che si sta giocando un ottimo tennis.

Di più, c’è una dipendenza molto chiara, quasi diretta, tra i punti vinti in risposta e le opportunità di break generate e nella finale di ieri Federer ha superato le attese del 77%. Su 21 game in risposta un giocatore che vince il 39% di punti come ha fatto Federer dovrebbe creare solo 13 opportunità di break. Una conversione di 4 su 13 sarebbe comunque deludente, ma non così negativa come 4 su 23. 

In queste 23 partite, Federer ha ottenuto opportunità di break per quanto ci si attendesse e lo stesso ha fatto Djokovic. Si tratta evidentemente del livello di gioco espresso sul 30-40 o sul vantaggio esterno (40-AD), non invece di quello in situazioni più tranquille di punteggio. Ad esempio, nei punti che non fossero palle break, Federer ieri ha risposto molto efficacemente.

Risposta dal lato dei vantaggi

La seconda possibile spiegazione ha a che fare con il gioco di Federer in risposta dal lato di campo dei vantaggi. Può essere questo il caso contro Rafael Nadal, che sfrutta abilmente il servizio mancino per salvare le palle break. Non vale però negli scontri diretti con Djokovic.

Secondo i dati raccolti dal Match Charting Project, nessuno dei due giocatori gioca decisamente meglio in un lato del campo piuttosto che nell’altro. Djokovic vince più punti al servizio sul lato destro – il 65% contro il 64% sul lato sinistro, il 66% contro il 64% sui campi in cemento – e Federer vince punti in risposta nella stessa percentuale su entrambi i lati del campo. 

Agli esperti piace dire che il tennis è un confronto di tecnica e stile, e in questa rivalità entrambi i giocatori hanno messo i discussione i rispettivi canoni.

Nella sua carriera Djokovic ha salvato palle break con più successo della media, ma mai così bene come riesce a fare contro Federer. Federer, di converso, ha prodotto alcune delle sue migliori prestazioni alla risposta contro Djokovic…se si esclude la scarsa percentuale di trasformazione di palle break, che è più bassa della sue già non proprio brillanti medie storiche.

Conclusioni

Forse l’unica soluzione per Federer è quella di trovare un modo per migliorare i game in battuta, in cui però si esprime già su standard altissimi.

Nella finale del Cincinnati Masters 2015 – l’ultima partita tra i due prima della finale degli US Open – Federer ha trasformato 1 sola palla break sulle 8 concesse da Djokovic, un tipo di statistica che farebbe immediatamente pensare a una sconfitta. In quella partita invece, il solo break di Federer è stato sufficiente, visto che Djokovic non ha mai strappato il servizio all’avversario.

Federer ha vinto il 56.4% dei punti totali, la terza più alta percentuale nelle partite contro Djokovic dal 2011. Se Djokovic continuerà a giocare meglio nei punti più importanti e vincere le partite combattute, per vincere Federer avrà a disposizione solamente la non invidiabile alternativa di dover giocare decisamente meglio del più forte giocatore al momento in circolazione.

Break Point Conversions and the Close Matches Federer Isn’t Winning

Un nuovo modo di interpretare le partite lotteria

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato l’11 settembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

È intervenuta la sfortuna nell’eliminazione di Rafael Nadal dagli US Open 2015..almeno, un pizzico di sfortuna. Nadal ha infatti vinto solo 2 punti in meno di Fabio Fognini, il suo avversario, raccogliendo il 49.7% dei punti complessivamente giocati. Fino a quel momento nella sua carriera Nadal aveva vinto 8 delle 18 partite in cui aveva ottenuto tra il 49 e il 50% dei punti totali. E basta davvero poco per cambiare il risultato.

Le partite in cui nessuno dei due giocatori ottiene più del 51% dei punti sono circa il 10% delle partite giocate nel circuito professionistico. Come dimostrato lo scorso anno da Michael Beuoy, quel tipo di partite hanno un esito piuttosto incerto: il giocatore che ha fatto più punti vince meno del 65% delle volte. 

Estensione del campo di analisi

Analizzando il sottoinsieme delle poche partite in cui il giocatore che perde ottiene una percentuale più alta di punti in risposta del vincitore, Carl Bialik di FiveThirtyEight, ha coniato l’utile termine “partite lotteria”. Bialik ne ha però limitato l’applicazione a quelle partite che hanno un risultato inatteso. Vorrei qui allargare la definizione e considerare anche quelle partite molto equilibrate che potrebbero finire in qualsiasi modo, cioè anche quelle in cui il giocatore che vince più punti vince poi la partita, come è lecito attendersi.

Una parentesi veloce: Bialik preferisce confrontare i punti ottenuti in risposta, vale a dire le fondamenta della sua statistica indice di dominio (Dominance Ratio o DR). Le partite sono vinte più spesso quando il DR del vincitore è inferiore a 1.0 rispetto al caso in cui il vincitore ottenga meno del 50% dei punti totali. Naturalmente queste due statistiche spesso si sovrappongono. Per cercare di rendere più chiaro questo argomento, preferisco affidarmi alla tradizionale statistica del numero totale di punti vinti.

Chi ne gioca di più

Come mostrato da Beuoy, il giocatore che vince più punti non ha sicurezza di vincere la partita se non vincendo almeno il 53% dei punti totali (e anche in quel caso, esiste una minima possibilità di un risultato a sorpresa, ma accade così di rado che, ai fini di questo articolo, è un’ipotesi che non terrò in considerazione). Ad esempio, vincere il 52.5% dei punti è certamente meglio che vincere il 50.5% dei punti, ma anche con il 52.5% si perde una partita ogni 25. 

Estendendo l’attributo di partite lotteria anche ai quelle in cui nessuno dei due giocatori vince il 51, 52 o anche il 53% dei punti totali, si stabilisce che nessuna di queste partite ha una conclusione certa e predefinita, così da poter analizzare uno spettro più ampio di partite e capire se i giocatori vincono tutte quelle che dovrebbero effettivamente vincere. Inoltre, considerando questo specifico insieme di partite, è possibile identificare quei giocatori che ne giocano molte esponendosi a eventuali sconfitte a sorpresa in cui subentra la fortuna.    

Vincendo la lotteria (delle partite lotteria)

Partiamo dalla categoria più ampia: tutte quelle partite in cui nessuno dei due giocatori vince più del 53% dei punti totali.

Meno del 53% dei punti totali

Con questo si intendono sia le partite al 50% da lancio della moneta, sia le partite al 52.9% da vittoria sicura. Utilizzando il modello proposto da Beuoy, possiamo prendere il numero totale di punti vinti in ciascuna di queste partite e calcolare la probabilità che il giocatore con il maggior numero di punti abbia vinto la partita.   

Ad esempio, Nadal è uno dei giocatori più efficaci in partite molto equilibrate. All’inizio degli US Open 2015, Nadal aveva vinto 115 partite di questo tipo sulle 168 giocate. Prendendo il numero totale dei punti vinti in ciascuna di queste partite, si può calcolare come Nadal “avrebbe dovuto” vincerne solo 102.5 e che, grazie a un misto di fortuna e bravura nei momenti decisivi, è andato per il 12% oltre le attese.   

Tra i giocatori in attività con almeno 100 di queste partite, Nadal ha un ottimo quarto posto, dietro a John Isner, Fognini e Jurgen Melzer. Novak Djokovic e Andy Murray arrivano appena tra i primi venti, superando le attese rispettivamente del 6% e del 5%, mentre Roger Federer è molto più indietro, visto che vince il 7% in meno delle partite equilibrate che dovrebbe vincere.   

Trovare Federer nella parte di classifica con segno negativo è certamente una sorpresa, visto che Federer, insieme a Nadal e Isner, è tra i pochissimi giocatori che costantemente superano le attese nei tiebreak. La capacità di eccellere nei tiebreak dovrebbe avere una correlazione diretta con il superare le attese nelle partite molto equilibrate. Il mio collega Ryan Rodenberg ha scritto più volte di come Federer non riesca a vincere alcune delle partite lotteria.

Meno del 51% dei punti totali

Concentrandoci ora sulle partite in cui nessuno dei due giocatori vince più del 51% dei punti – le vere partite da lancio della moneta – ancora una volta troviamo Nadal molto in alto. A dirla tutta, i quattro migliori sono sempre gli stessi, Nadal, Fognini, Melzer e Isner, visto che ciascuno di questi giocatori ha vinto tra il 36 e il 38% in più di quanto avrebbe dovuto in partite dai margini così ridotti. Anche in questo caso, Djokovic e Murray rimangono nella parte positiva della classifica, rispettivamente a +16% e +6%, mentre Federer è molto indietro, a -9%.

Tendenze ribassiste

Con la definizione più ampia di partite lotteria (quella del 53% dei punti totali) si ha il grande vantaggio di poter utilizzare un campione più esteso di partite. Nadal ha giocato solo 27 partite nella sua carriera in cui chi ha perso aveva fatto più punti del vincitore e giocato solo 40 partite in cui nessuno dei giocatori aveva vinto più del 51% dei punti totali.      

Ha invece giocato ogni anno ben più partite della categoria 53%, permettendoci di evidenziare tendenze più significative. In ciascuna stagione del periodo 2005-2011, Nadal ha giocato in media 15 partite molto equilibrate e ne ha vinta almeno una in più di quanto ci si attendesse, spesso due o tre in più. Dall’inizio del 2014, invece, ne ha giocate 25 vincendone solo 13 rispetto alle 16 che avrebbe dovuto vincere. 

Margini davvero ridotti

Anche con un campione più grande, questi sono margini davvero sottili. Se Nadal dovesse tornare a dominare nei prossimi anni, vincendo più partite molto equilibrate delle attese, considereremo queste due stagioni come un’eccezione. Ma anche molti dei giocatori del calibro di Nadal mostrano record sorprendentemente costanti in partite molto equilibrate. Negli ultimi dieci anni, Djokovic e Murray hanno avuto una sola stagione sotto il -10%, mentre i risultati di Federer sono sempre stati modesti, non essendo andato mai oltre il 7% in un’intera stagione. Non sono molti i giocatori a essere così forti come Nadal in questo tipo di partite, ma quelli che ci riescono hanno prestazioni molto simili da una stagione all’altra.    

Il quadro d’insieme

Vincere partite molto equilibrate torna utile ma, come l’esperienza di Federer dimostra, non è una stretta necessità. Nel caso di Fognini ad esempio superare le attese in partite lotteria non è indice di successo anche in altro tipo di partite.

Ancora meglio delle vittorie in partite molto equilibrate sono le vittorie in partite facili, e un utile effetto collaterale dell’analisi delle partite lotteria è quello di avere riferimenti numerici su chi ne gioca di più e, ovviamente, chi ne gioca di meno.

Le partite lotteria, cioè quelle, e vale la pena ripeterlo, in cui nessuno dei due giocatori vince più del 53% dei punti, rappresentano meno del 20% di tutte le partite giocate in carriera da Nadal. Il suo 19.7% di partite molto equilibrate è inferiore a quello di qualsiasi altro giocatore a partire dal 2000 (con almeno 100 partite giocate). All’interno di questa categoria, i Fantastici Quattro sono vicini tra loro, come si poteva immaginare. Tra i giocatori in attività, Federer è al secondo posto dietro Nadal, Djokovic al terzo e Murray all’ottavo. Anche Kei Nishikori e David Ferrer compaiono tra i primi dieci.

Alla parte opposta dell’intervallo, troviamo i soliti sospetti dal servizio bomba. Vasek Pospisil è al primo posto con il 49.5% delle partite lotteria, seguito da Ivo Karlovic (44.5%), Isner (41.9%) e Jerzy Janowicz (40.5%), a completamento dei primi quattro.

Meglio non aver bisogno della fortuna che essere fortunati

L’analisi dei risultati di partite molto equilibrate, qualsiasi sia la definizione di preferenza, è un modo valido per identificare quei giocatori in strisce fortunate o sfortunate di partite, o anche quelli che sembrano giocare davvero bene i punti importanti.

Tuttavia, una statistica più significativa – certamente con una proporzionalità più diretta rispetto all’ottenimento di risultati di altissimo livello – è quella che ci dice chi evita di giocare partite molto equilibrate. Perché la cosa migliore della fortuna è non aver bisogno di fortuna.

A New Way of Looking at Lottery Matches