AI 바로 이것으로 귀결됩니다!
각 라운드를 시뮬레이션한 결과, 인공 광기의 결승전에 도달했습니다. 전국 타이틀 게임에는 중서부 지역에서 올라온 전체 1번 시드 캔자스와 서부 지역의 3번 시드 오레곤이 맞붙습니다.
이 두 팀은 이전에 NCAA 토너먼트에서 두 번 만났으며, 두 번 모두 지역 결승에서 만났습니다. 2002년에는 캔자스가 닉 콜리슨의 25득점 15리바운드와 드류 구든의 18득점 20리바운드에 힘입어 오리건을 104-86으로 완파했습니다. 2017년에는 3번 시드를 받은 캔자스 덕스가 타일러 도르시의 27득점에 힘입어 톱시드인 제이호크스를 74-60으로 꺾은 것이 지난 10년 동안 두 팀 간의 유일한 맞대결이기도 합니다.
이전 토너먼트의 모든 경기와 마찬가지로 챔피언 결정전을 한 번만 시뮬레이션하여 변수의 여지를 남겨두었습니다. 저희 모델은 이러한 고급 데이터를 바탕으로 2019-20 시즌의 각 팀의 공격 및 수비 등급을 계산합니다. 그런 다음 조별 티어를 기반으로 한 시드 배정 프로세스에서 모델이 생성한 매치업의 점수를 예측할 수 있습니다.
저희 모델에 따르면 캔자스가 오레곤을 꺾고 2008년 이후 처음으로 우승할 확률은 58.7%입니다. 즉, 캔자스 대학이 학교 역사상 두 번째 우승을 차지하기 위해서는 1939년 사상 첫 NCAA 토너먼트 우승에 이어 '이변'을 일으켜야 한다는 뜻입니다.
우승자는....
드디어! 오레곤이 톱시드 캔자스에게 약체임에도 불구하고 승리를 거두었습니다. 오리건은 80여 년 만에 처음으로 전국 타이틀을 차지하며 이변의 주인공으로 등극했습니다.
저희는 전체 토너먼트에서 이 모델을 운영했는데, 이는 전체 인공 광기를 운영했던 방법론과 유사합니다. 매번 "모든 것을 이기는" 팀을 만들어 냈습니다. 이 모델을 10,000회 실행하여 해당 기간 동안 토너먼트에서 우승한 팀의 비율을 차트에 표시했습니다.
인공 광기 토너먼트 챔피언인 오레곤의 데이나 알트먼 감독
저희 모델에 따르면 오레곤은 10,000번 중 482번(4.82%)에서 승리했습니다.
별것 아닌 것 같지만 실제로는 모든 팀 중 8번째로 높은 수치입니다. 캔자스가 10.3%로 곤자가의 12.6%에 이어 두 번째로 높은 비율을 기록했습니다. 인공 광기의 전체 세트를 다시 실행하면 오레곤이 챔피언이 될 확률보다 패배할 확률이 훨씬 더 높습니다.
무작위적인 변수로 인해 놀라운 결과가 나올 수 있다는 점이 바로 3월의 광란이 대단한 이유입니다.
인공 광기는 여기까지입니다! 시뮬레이션에 의존해 누가 우승할지 알아보는 재미있는 실험이었지만, 내년에는 코트에서 팀들이 싸우는 모습을 다시 볼 수 있기를 기대합니다.
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