Dalam permainan bola basket, setiap keberhasilan atau kegagalan tembakan dapat dilihat sebagai kejadian yang independen. Kejadian-kejadian ini kemudian dapat disimulasikan dan diprediksi menggunakan distribusi binomial, yang memainkan peran penting dalam analisis prapertandingan dan tinjauan pascapertandingan. Yang menarik adalah bahwa "keberhasilan" dan "kegagalan" di sini tidak terbatas pada bola basket. Teori komputasi yang serupa dapat diterapkan pada situasi serupa lainnya. Dalam artikel ini, kita akan melihat lebih dekat konsep distribusi binomial dan bagaimana ia dapat digunakan untuk memprediksi hasil permainan pitching.
Distribusi binomial adalah distribusi probabilitas yang menggambarkan jumlah keberhasilan dalam serangkaian percobaan biner independen (biasanya keberhasilan atau kegagalan). Percobaan-percobaan ini umumnya memiliki peluang keberhasilan yang sama. Jika kita memperlakukan shooting sebagai eksperimen biner, di mana keberhasilan adalah tembakan yang masuk dan kegagalan adalah tembakan yang meleset, maka setiap tembakan dapat dianalisis menggunakan distribusi binomial.
Misalkan seorang pemain melakukan n tembakan selama permainan, dan peluang setiap tembakan berhasil adalah p. Maka peluangnya untuk berhasil memasukkan bola sebanyak k kali dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
Pr(X = k) = (n pilih k) * p^k * (1 - p)^(n - k)
Di sini, n pilih k berarti memilih jumlah k kombinasi sukses yang berbeda dari n tembakan. Secara praktis, ini berarti bahwa jika kita ingin mengetahui peluang seorang pemain memasukkan bola sebanyak 7 dari 10 tembakan, kita dapat menghitung hasil pastinya menggunakan rumus di atas.
Misalnya seorang pemain memiliki persentase field goal rata-rata 0,4 dalam permainan dan ia memasukkan 10 field goal dalam permainan. Jika kita ingin mengetahui probabilitas bahwa ia akan melakukan 5 tembakan yang berhasil, kita dapat memasukkan data tersebut ke dalam rumus:
Pr(X = 5) = (10 pilih 5) * 0,4^5 * (1 - 0,4)^(10 - 5)
Melalui perhitungan tersebut, kita dapat memperoleh prediksi yang lebih akurat tentang performa pemain, sehingga dalam analisis prapertandingan, ini akan memberikan referensi yang berguna bagi pelatih dan tim.
Pentingnya menggunakan distribusi binomial untuk memprediksi hasil tembakan adalah bahwa hal itu dapat membantu pelatih membuat pilihan yang rasional saat merumuskan strategi permainan. Mengetahui pemain mana yang memiliki tingkat keberhasilan lebih tinggi memungkinkan Anda untuk menyiapkan mereka untuk tembakan penting pada saat-saat kritis. Selain itu, data tersebut juga dapat digunakan untuk menyesuaikan rencana latihan dan meningkatkan keterampilan menembak pemain secara terarah.
Singkatnya, distribusi binomial tidak hanya memberi kita alat matematika yang ampuh untuk menganalisis dan memprediksi tingkat keberhasilan tembakan dalam permainan, tetapi juga memungkinkan kita untuk menggunakannya sebagai dasar untuk membuat keputusan yang lebih strategis dalam permainan mendatang dan pilihan ilmiah. Dan pernahkah Anda berpikir tentang cara menggunakan data untuk meningkatkan kinerja permainan Anda?