Статистика приема в 2018 году : Приёмная комиссия : АлтГТУ
Результаты приёма в АлтГТУ по направлениям подготовки (специальностям) очной формы обучения
| НАПРАВЛЕНИЯ И СПЕЦИАЛЬНОСТИ | ПЛАН ПРИЕМА | КОНКУРС | ПРОХОДНОЙ БАЛЛ (бюджет) | СРЕДНИЙ БАЛЛ (бюджет) | |
| Институт архитектуры и дизайна | 34 | 8,18 | – | – | |
| 07.03.01 | Архитектура* | 15 | 7,4 | 297 | 325 |
| 07.03.03 | Дизайн архитектурной среды* | 15 | 7,2 | 280 | 297 |
54. 03.01 | Дизайн | 4 | 14,75 | 304 | 324 |
| Институт биотехнологии, пищевой и химической инженерии | 227 | 5,47 | – | ||
| 29.03.05 | Конструирование изделий лёгкой промышленности | 20 | 3,3 | 166 | 199 |
| 19.03.03 | Продукты питания животного происхождения* | 35 | 6,4 | 146 | 155 |
| 19.03.02 | Продукты питания из растительного сырья* | 67 | 4,22 | 149 | 164 |
| 15.03.02 | Технологические машины и оборудование* | 24 | 8,54 | 161 | 167 |
| 19.03.04 | Технология продукции и организация общественного питания | 20 | 6 | 166 | 189 |
| 18.03.01 | Химическая технология* | 35 | 5,37 | 175 | 193 |
18. 03.02 | Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии | 26 | 5,96 | 151 | 173 |
| Институт экономики и управления | 0 | – | – | – | |
| 38.03.04 | Государственное и муниципальное управление* | 0 | 0 | – | – |
| 38.03.02 | Менеджмент* | 0 | 0 | – | – |
| 38.05.01 | Экономическая безопасность | 0 | 0 | – | – |
| 38.03.01 | Экономика | 0 | 0 | – | – |
| Строительно-технологический факультет | 110 | 7,89 | – | – | |
| 08.03.01 | Строительство | 67 | 6,81 | 179 | 205 |
08. 03.01 | Строительство* | 25 | 11,36 | 168 | 177 |
| 08.05.01 | Строительство уникальных зданий и сооружений | 18 | 7,11 | 211 | 230 |
| Факультет информационных технологий | 189 | 7,63 | – | – | |
| 38.03.05 | Бизнес-информатика | 0 | 0 | – | – |
| 10.03.01 | Информационная безопасность | 33 | 8,76 | 198 | 217 |
| 09.03.01 | Информатика и вычислительная техника | 42 | 8,14 | 189 | 204 |
| 09.03.04 | Программная инженерия | 48 | 4,58 | 190 | 227 |
| 09.03.03 | Прикладная информатика | 20 | 10,45 | 195 | 231 |
12.03. 01 | Приборостроение | 46 | 5,93 | 177 | 192 |
| Факультет специальных технологий | 140 | 7,03 | – | – | |
| 27.03.05 | Инноватика | 22 | 8,91 | 170 | 199 |
| 15.03.05 | Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств | 36 | 5 | 173 | 197 |
| 22.03.01 | Материаловедение и технологии материалов | 25 | 7,16 | 163 | 174 |
| 15.03.01 | Машиностроение | 36 | 8,19 | 162 | 172 |
| 16.03.01 | Техническая физика | 21 | 6,38 | 165 | 184 |
| Факультет энергомашиностроения и автомобильного транспорта | 110 | 7,10 | – | – | |
23. 03.01 | Технология транспортных процессов* | 18 | 7,61 | 162 | 176 |
| 23.05.01 | Наземные транспортно-технологические средства | 30 | 6,67 | 156 | 184 |
| 13.03.03 | Энергетическое машиностроение | 43 | 6,91 | 170 | 187 |
| 23.03.03 | Эксплуатация транспортно-технологических машин и комплексов* | 19 | 7,74 | 162 | 176 |
| Энергетический факультет | 69 | 9,22 | – | – | |
| 13.03.02 | Электроэнергетика и электротехника | 44 | 8,23 | 194 | 220 |
| 13.03.02 | Электроэнергетика и электротехника* | 25 | 10,96 | 187 | 202 |
Результаты приёма в АлтГТУ по направлениям подготовки очно-заочной формы обучения
| НАПРАВЛЕНИЯ И СПЕЦИАЛЬНОСТИ | ПЛАН ПРИЕМА | КОНКУРС | ПРОХОДНОЙ БАЛЛ (бюджет) | СРЕДНИЙ БАЛЛ (бюджет) | |
| Заочный институт | 35 | 4,17 | – | – | |
09. 03.03 | Прикладная информатика | 15 | 4,4 | 137 | 155 |
| 08.03.01 | Строительство | 20 | 4 | 132 | 151 |
| Факультет параллельного образования | 0 | – | – | – | |
| 38.03.05 | Бизнес-информатика | 0 | 0 | – | – |
| 38.03.02 | Менеджмент* | 0 | 0 | – | – |
| 38.03.01 | Экономика | 0 | 0 | – | – |
Результаты приёма в АлтГТУ по направлениям подготовки магистратуры
| НАПРАВЛЕНИЯ И СПЕЦИАЛЬНОСТИ | ПЛАН ПРИЕМА | КОНКУРС | ПРОХОДНОЙ БАЛЛ (бюджет) | СРЕДНИЙ БАЛЛ (бюджет) | |
| Институт архитектуры и дизайна | 20 | 1,60 | – | – | |
07. 04.01 | Архитектура | 20 | 1,6 | 68 | 83 |
| Институт биотехнологии, пищевой и химической инженерии | 89 | 1,79 | – | – | |
| 19.04.03 | Продукты питания животного происхождения | 10 | 2,1 | 25 | 42 |
| 19.04.02 | Продукты питания из растительного сырья | 17 | 1,82 | 25 | 48 |
| 19.04.02 | Продукты питания из растительного сырья (заочная форма) | 11 | 2 | 27 | 56 |
| 15.04.02 | Технологические машины и оборудование | 12 | 1,58 | 36 | 68 |
| 19.04.04 | Технология продукции и организация общественного питания | 10 | 1,9 | 25 | 49 |
| 18.04.01 | Химическая технология | 18 | 1,33 | 25 | 45 |
18. 04.02 | Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии | 11 | 2,09 | 25 | 47 |
| Строительно-технологический факультет | 85 | 2,33 | – | – | |
| 08.04.01 | Строительство | 70 | 1,64 | 26 | 46 |
| 08.04.01 | Строительство (заочная форма) | 15 | 5,53 | 38 | 52 |
| Факультет информационных технологий | 98 | 2,54 | – | – | |
| 09.04.01 | Информатика и вычислительная техника | 22 | 2,05 | 53 | 74 |
| 09.04.04 | Программная инженерия | 19 | 2,42 | 67 | 78 |
09. 04.03 | Прикладная информатика | 19 | 2,32 | 27 | 45 |
| 09.04.03 | Прикладная информатика (заочная форма) | 12 | 3,58 | 27 | 54 |
| 12.04.01 | Приборостроение | 16 | 2,31 | 70 | 85 |
| 12.04.01 | Приборостроение (заочная форма) | 10 | 3,4 | 43 | 63 |
| Факультет специальных технологий | 72 | 1,90 | – | – | |
| 15.04.05 | Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств | 30 | 1,87 | 30 | 57 |
| 22.04.01 | Материаловедение и технологии материалов | 12 | 1,83 | 25 | 49 |
| 15.04.01 | Машиностроение (Литье) | 10 | 2,3 | 40 | 66 |
15. 04.01 | Машиностроение (Сварка) | 20 | 1,8 | 45 | 66 |
| Факультет энергомашиностроения и автомобильного транспорта | 42 | 1,83 | – | – | |
| 23.04.02 | Наземные транспортно-технологические комплексы | 12 | 1,83 | 27 | 45 |
| 13.04.03 | Энергетическое машиностроение | 30 | 1,83 | 32 | 61 |
| Энергетический факультет | 55 | 2,71 | – | – | |
| 13.04.02 | Электроэнергетика и электротехника | 45 | 1,8 | 50 | 67 |
| 13.04.02 | Электроэнергетика и электротехника (заочная форма) | 10 | 6,8 | 42 | 57 |
Результаты приёма в АлтГТУ по направлениям подготовки аспирантуры
| НАПРАВЛЕНИЯ И СПЕЦИАЛЬНОСТИ | ПЛАН ПРИЕМА | КОНКУРС | ПРОХОДНОЙ БАЛЛ (бюджет) | СРЕДНИЙ БАЛЛ (бюджет) | |
| Департамент подготовки кадров высшей квалификации | 8 | 5,125 | – | – | |
07. 06.01 | Архитектура | 0 | 0 | – | – |
| 07.06.01 | Архитектура (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 09.06.01 | Информатика и вычислительная техника | 1 | 4 | 252 | 252 |
| 09.06.01 | Информатика и вычислительная техника (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 01.06.01 | Математика и механика | 0 | 0 | – | – |
| 01.06.01 | Математика и механика (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 15.06.01 | Машиностроение | 2 | 5 | 264 | 265,5 |
| 15.06.01 | Машиностроение (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 05.06.01 | Науки о Земле | 0 | 0 | – | – |
05. 06.01 | Науки о земле (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 12.06.01 | Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии | 1 | 5 | 225 | 225 |
| 12.06.01 | Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 19.06.01 | Промышленная экология и биотехнологии | 0 | 0 | – | – |
| 19.06.01 | Промышленная экология и биотехнологии (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 08.06.01 | Техника и технологии строительства | 1 | 2 | 226 | 226 |
| 08.06.01 | Техника и технологии строительства (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 22.06.01 | Технологии материалов | 0 | 0 | – | – |
35. 06.04 | Технологии, средства механизации и энергетическое оборудование в сельском, лесном и рыбном хозяйстве | 0 | 0 | – | – |
| 35.06.04 | Технологии, средства механизации и энергетическое оборудование в сельском, лесном и рыбном хозяйстве (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 22.06.01 | Технологии материалов | 0 | 0 | – | – |
| 27.06.01 | Управление в технических системах | 1 | 2 | 194 | 194 |
| 27.06.01 | Управление в технических системах (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 03.06.01 | Физика и астрономия | 1 | 2 | 177 | 177 |
| 03.06.01 | Физика и астрономия (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 18.06.01 | Химическая технология | 0 | 0 | – | – |
18. 06.01 | Химическая технология (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 13.06.01 | Электро- и теплотехника | 1 | 2 | 190 | 190 |
| 13.06.01 | Электро- и теплотехника (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
| 14.06.01 | Ядерная, тепловая и возобновляемая энергетика и сопутствующие технологии | 0 | 0 | – | – |
| 14.06.01 | Ядерная, тепловая и возобновляемая энергетика и сопутствующие технологии (заочная форма обучения) | 0 | 0 | – | – |
Результаты приёма в АлтГТУ по направлениям подготовки заочной формы обучения
| НАПРАВЛЕНИЯ И СПЕЦИАЛЬНОСТИ | ПЛАН ПРИЕМА | КОНКУРС | ПРОХОДНОЙ БАЛЛ (бюджет) | СРЕДНИЙ БАЛЛ (бюджет) | |
| Заочный институт | 160 | 7,99 | – | – | |
38. 03.05 | Бизнес-информатика | 0 | 0 | – | – |
| 09.03.01 | Информатика и вычислительная техника | 19 | 4,84 | 147 | 181 |
| 15.03.05 | Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств | 11 | 6 | 144 | 167 |
| 38.03.02 | Менеджмент* | 0 | 0 | – | – |
| 09.03.03 | Прикладная информатика | 20 | 5,25 | 145 | 164 |
| 12.03.01 | Приборостроение | 15 | 5,07 | 127 | 145 |
| 08.03.01 | Строительство | 24 | 8,08 | 135 | 161 |
| 20.03.01 | Техносферная безопасность* | 0 | 0 | – | – |
| 15.03.02 | Технологические машины и оборудование* | 10 | 6,4 | 128 | 146 |
19. 03.04 | Технология продукции и организация общественного питания | 15 | 3,73 | 127 | 150 |
| 23.03.01 | Технология транспортных процессов* | 11 | 4,45 | 123 | 139 |
| 13.03.02 | Электроэнергетика и электротехника | 25 | 7,08 | 143 | 161 |
| 38.03.01 | Экономика | 0 | 0 | – | – |
| 23.03.03 | Эксплуатация транспортно-технологических машин и комплексов* | 10 | 10,5 | 139 | 152 |
Результаты приёма в АлтГТУ по специальностям СПО очной формы обучения
| НАПРАВЛЕНИЯ И СПЕЦИАЛЬНОСТИ | ПЛАН ПРИЕМА | КОНКУРС | ПРОХОДНОЙ БАЛЛ (бюджет) | СРЕДНИЙ БАЛЛ (бюджет) | |
| Университетский технологический колледж (очная форма обучения) | 65 | 9,03 | – | – | |
43. 02.11 | Гостиничный сервис | 0 | 0 | – | – |
| 09.02.04 | Информационные системы (по отраслям) | 25 | 7,04 | 4,2667 | 4,5647 |
| 40.02.01 | Право и организация социального обеспечения | 0 | 0 | ||
| 08.02.05 | Строительство и эксплуатация автомобильных дорог и аэродромов | 20 | 6,95 | 4,1111 | 4,4275 |
| 15.02.15 | Технология металлообработывающего производства | 0 | 0 | – | – |
| 43.02.10 | Туризм | 0 | 0 | – | – |
| 23.02.04 | Техническая эксплуатация подъёмно-транспортных, строительных, дорожных машин и оборудования (по отраслям) | 20 | 5,6 | 4 | 4,2214 |
| 38.02.01 | Экономика и бухгалтерский учёт (по отраслям) | 0 | 0 | – | – |
| Университетский технологический колледж (заочная форма обучения) | 0 | – | – | – | |
40. 02.01 | Право и организация социального обеспечения | 0 | 0 | – | – |
| 08.02.05 | Строительство и эксплуатация автомобильных дорог и аэродромов | 0 | 0 | – | – |
| 23.02.04 | Техническая эксплуатация подъёмно-транспортных, строительных, дорожных машин и оборудования (по отраслям) | 0 | 0 | – | – |
| 38.02.01 | Экономика и бухгалтерский учёт (по отраслям) | 0 | 0 | – | – |
Результаты приёма в АлтГТУ в 2018 году (подробно)
* — Практико-ориентированная программа
Информация о приеме прошлых лет
В данном разделе приведена наиболее востребованная информация о приеме в СПбГУ прошлых лет. Если Вы не нашли интересующую Вас информацию, пожалуйста, обратитесь к нам в Информационный центр Приемной комиссии СПбГУ по телефону: +7 (812) 36-36-636
2022
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2022 году
- Стоимость обучения по программам бакалавриата и специалитета в 2022/2023 учебном году
- Сроки внесения платы в 2022/2023 учебном году
- Форма договора об образовании на обучение по образовательным программам высшего образования
2021
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2021 году
- Стоимость обучения по программам бакалавриата и специалитета в 2021/2022 учебном году
- Сроки внесения платы в 2021/2022 учебном году
- Форма договора об образовании на обучение по образовательным программам высшего образования
2020
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2020 году
- Стоимость обучения по программам бакалавриата и специалитета в 2020/2021 учебном году
- Сроки внесения платы в 2020/2021 учебном году
- Форма договора об образовании на обучение по образовательным программам высшего образованияпрограммам высшего образования
2019
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2019 году
- Стоимость обучения по программам бакалавриата и специалитета в 2019/2020 учебном году
- Сроки внесения платы в 2018/2019 учебном году
- Форма договора об образовании на обучение по образовательным программам высшего образования
2018
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2018 году
- Стоимость обучения по программам бакалавриата и специалитета в 2018/2019 учебном году
- Сроки внесения платы в 2018/2019 учебном году
- Форма договора об образовании на обучение по образовательным программам высшего образованияпрограммам высшего образования
2017
-
Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2017 году
-
Стоимость обучения по программам бакалавриата и специалитета в 2017/2018 учебном году
-
Сроки внесения платы в 2017/2018 учебном году
- Форма договора об образовании на обучение по образовательным программам высшего образования
- Информация о результатах целевого приёма в 2017 году
2016
-
Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2016 году
-
Стоимость обучения по программам бакалавриата в 2016/2017 учебном году
-
Стоимость обучения по программам специалитета в 2016/2017 учебном году
2015
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2015 году
- Стоимость обучения по программам бакалавриата в 2015/2016 учебном году
- Стоимость обучения по программам специалитета в 2015/2016 учебном году
2014
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2014 году
2013
- Информация о результатах приема на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2013 году
- Сведения о минимальной сумме баллов зачисленных по общему конкурсу на места для обучения за счет средств федерального бюджета в 2013 году
- Стоимость обучения по основным образовательным программам бакалавриата, на которые Санкт-Петербургский государственный университет проводит прием на 1 курс в 2013 году
- Стоимость обучения по основным образовательным программам подготовки специалиста, на которые Санкт-Петербургский государственный университет проводит прием на 1 курс в 2013 году
2012
- Сведения о минимальной сумме баллов (ПРОХОДНОЙ БАЛЛ), набранной зачисленными на 1 курс основных образовательных программ бакалавриата в 2012 году
- Стоимость обучения по основным образовательным программам бакалавриата и программам подготовки специалиста, на которые Санкт-Петербургский государственный университет проводил прием на 1 курс в 2012 году
2011
- Сведения о минимальной сумме баллов (ПРОХОДНОЙ БАЛЛ), набранной зачисленными на 1 курс основных образовательных программ бакалавриата и программ подготовки специалиста в 2011 году (Очная форма обучения)
- Сведения о минимальной сумме баллов (ПРОХОДНОЙ БАЛЛ), набранной зачисленными на 1 курс основных образовательных программ бакалавриата и программ подготовки специалиста в 2011 году (Очно-заочная форма обучения)
- Итоги приема за счет федерального бюджета на основные образовательные программы бакалавриата в 2011 году
- Итоги приема и стоимость обучения по договорам с физическими и (или) юридическими лицами на основные образовательные программы бакалавриата в 2011 году
- Итоги приема на основные образовательные программы подготовки специалиста в 2011 год
2010
- Итоги приема на 1 курс основных образовательных программ бакалавриата и подготовки специалиста в 2010 году.
Очная форма. - Итоги приема на 1 курс основных образовательных программ бакалавриата и подготовки специалиста в 2010 году. Очно-заочная форма.
Очная форма.
Ответственный за содержание: Первый проректор по молодежной политике и организации приема Александр Вячеславович Бабич
Предложения по внесению изменений можно направлять на адрес: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript..
Введение в показатель проходного балла
- Введение в проходной балл
- Рейтинг QB плей-офф на основе проходного балла
Компетентная игра квотербека является необходимым условием успеха в НФЛ. Из последних 35 Суперкубков в 32 участвовал по крайней мере один действующий квотербек из Зала славы профессионального футбола или QB, который, вероятно, в конечном итоге будет введен в должность (мы исходим из того, что Том Брэди, Аарон Роджерс, Бен Ротлисбергер, Дрю Бриз и Патрик Махоумс едут в Кантон).
Тем не менее, футбол остается высшим командным видом спорта, и приписывать общий успех команды исключительно тому, кто выравнивается по центру, — упражнение, изобилующее сомнительными предположениями. Тем не менее, с точки зрения статистики, отделить игру квотербека от его вспомогательного состава (и его помощника) по-прежнему трудно.
С самого начала проекта Next Gen Stats мы сосредоточились на проведении глубокого анализа на основе передовых показателей, полученных с помощью технологии отслеживания на местах. Мы начали со статистических данных, таких как расстояние, пройденное по воздуху мячом (т. то есть скорость квотербека). По мере роста нашего набора статистических инструментов росла и сложность наших метрик. В 2018 году мы дебютировали с вероятностью завершения, прогностической моделью, которая может оценивать шансы на завершенный пас (с использованием таких показателей, как расстояние по воздуху, расстояние между соперниками и скорость квотербека в качестве характеристик модели).
В том же году наша команда разработала другую модель, чтобы определить, сколько ярдов должен получить принимающий игрок после того, как поймает мяч (ожидаемое количество ярдов после ловли). Эти модели помогают контекстуализировать выдающиеся результаты; хотя сама по себе статистическая картина редко бывает полной.
Введите проходной балл Next Gen Stats на платформе AWS.
Мы объединились с группой специалистов по обработке и анализу данных AWS Proserve, чтобы разработать более комплексную метрику для оценки проходной эффективности. Построенный на основе семи различных моделей машинного обучения на базе AWS, проходной балл NGS стремится оценить исполнение квотербека при каждой попытке передачи и преобразовать эту оценку в удобоваримую оценку с диапазоном от 50 до 99. Оценка может быть агрегирована по любой выборка попыток прохождения при сохранении достоверности в порядке ранжирования (подробнее об этом позже). Прежде чем мы погрузимся в формулу проходного балла, важно помнить о почему .
Краткая история расширенной статистики пасов
Сведение результативности пасов к одному числу не является новой концепцией. Почти полвека назад тогдашний комиссар НФЛ Пит Розелл попросил комитет лиги разработать показатель, который можно было бы использовать для определения лучшего распасовщика в лиге. Так родился рейтинг пасовых. По сей день рейтинг пасовых по-прежнему является наиболее широко используемой метрикой для представления результативности пасовых. Проблема? Ну, их просто слишком много, чтобы перечислять. Главный недостаток показателя: формула не изменилась за последние 50 лет, в то время как среда паса в лиге продолжала развиваться.
За последние несколько десятилетий было предпринято несколько достойных попыток повысить достоверность рейтинга пасовых. В Pro Football Focus есть армия чартеров, которые классно оценивают каждую игру, что приводит к их собственным сводным оценкам. Группа статистики и информации ESPN создала QBR, используя контекст ожидаемых очков.
Аарон Шац из Football Outsiders разработал показатель «Значение выше среднего с поправкой на защиту» (сокращенно DVOA), который учитывает силу соперника в формуле агрегации игры.
Все эти статистические исследования имеют общую цель: отделить вклад квотербека от коллективной результативности и эффективности команды. Независимо от сложности броска, традиционная статистика подсчета очков (например, ярды и тачдауны) будет относиться к 72-ярдовому тачдауну одинаково, независимо от того, был ли он брошен на 40 ярдов в воздухе (и попал в принимающего с ходу) или если он был брошен. на широко открытого приемника в 6 ярдах от поля (который опережает всю защиту). Проходной балл NGS, как и другие предшествующие ему показатели, направлен на устранение ограничений традиционного квадратного балла.
Модель для прогнозирования ценности паса перед броском
Мы упоминали, что проходной балл Next Gen Stats выводится из комбинации семи различных моделей машинного обучения.
Вот они (перечислены в порядке развития): (I) вероятность завершения, (II) ожидаемое количество ярдов после улова, (III) ожидаемое количество очков, (IV) вероятность победы — и наши новейшие модели — (V) вероятность перехвата (или вероятность результата паса), (VI) добавлены прогнозируемые ярды и (VII) прогнозируемые ожидаемые очки. Большинство из них уже были частью набора инструментов NGS. Однако недостающего фрагмента все же не было. Квотербек принимает решение сделать пас, не зная точного местоположения его принимающих (и защитников прикрытия соперника), когда пас прибудет. Итак, мы решили воспроизвести процесс принятия решения квотербеком и предсказать ценность попытки паса до того, как мяч будет брошен. Оценивая ожидаемую ценность попытки паса, мы можем более эффективно оценивать эффективность квотербека — относительно среднего базового уровня лиги — и, в будущих итерациях счета, принятие решения квотербеком.
Выходные данные нашей новой модели прогнозируемых ярдов служат основой для нашей метрики игрового ожидания.
То есть, поскольку мы можем измерить, насколько хорошо средний квотербек будет действовать в этой ситуации (используя нашу модель вероятности завершения), мы можем контролировать уровень сложности его пасов. Но это еще не все: углубляясь в результаты наших коллективных прогностических моделей NGS, мы находим ценные точки данных, которые будут служить компонентами для нашего нового проходного балла.
Как работает проходной балл NGS
Вместо того, чтобы просто присуждать квотербеку все пасовые ярды, тачдауны и перехваты, уравнение проходного балла NGS использует результаты наших моделей для формирования компонентов, которые лучше всего …
- Оценить результативность паса по сравнению со средними ожиданиями по лиге.
- Изолируйте факторы, которые может контролировать квотербек.
- Представляют наиболее показательные признаки победы в футбольных матчах.
- Включите проходной балл в один суммарный балл (от 50 до 99).
- Получение действительных результатов при любом размере выборки попыток прохождения.
Вооружившись коллекцией мощных инструментов, управляемых искусственным интеллектом, мы вполне уместно сложим из частей семь измеримых компонентов, составляющих наш новый проходной балл (перечислены в порядке веса в формуле):
(I) Ожидаемые баллы, набранные сверх ожидаемых (EPAOE) , составляют 46 процентов проходного балла. EPAOE измеряет продуктивность относительно ожидаемого значения (используя нашу новую модель ожидаемых ярдов) и рассчитывается как разница между фактической ценностью паса и прогнозируемым значением паса до того, как мяч будет брошен, при учете вероятности каждого паса. результат (например, завершение, незавершение или перехват).
(II) Ожидаемые добавленные баллы (EPA) На приходится 18 процентов проходного балла. Вместо количественной оценки успеха игры с точки зрения набранных ярдов EPA представляет успех с точки зрения добавленных очков по сравнению с текущей игрой.
(III) Процент завершения выше ожидаемого (CPOE) На приходится 11 процентов проходного балла.
CPOE — это производная вероятности завершения, которая измеряет успех паса по отношению к сложности броска. Функция CPOE, используемая в счете, корректирует пропущенные передачи.
(IV) Вероятность перехвата (Вероятность INT) На приходится 11 процентов проходного балла. Вероятность INT измеряет вероятность того, что передача будет перехвачена, если она будет брошена.
(V) Ожидаемые баллы Air (Air EPA) На приходится 7 процентов проходного балла. Воздушная EPA равна стоимости завершения плюс ярды, которые, как ожидается, получит получатель после улова. Air EPA — это прокси для оптимального вознаграждения за пас, находящийся под контролем квотербека.
(VI) Expected Air EPA (xAir EPA) составляет 7 процентов проходного балла. xAir EPA равен значению завершения (плюс ожидаемый YAC) относительно вероятности завершения (например, вероятности завершения).
(VII) Вероятность выигрыша (WP) не является характеристикой модели, но используется в качестве агрегированного игрового веса.
В любой конкретной игре вероятность победы нападающего до снэпа используется в качестве веса в формуле проходного балла, где вероятность победы ближе к 50 процентам равна единице и ближе к 10 процентам или 9.0 процентов равно 0,6.
Каждый компонент преобразуется в стандартизированный z-показатель на основе совокупности всех попыток передачи в сезонах с 2018 по 2021 год (n = 70 439). Чтобы уменьшить влияние какого-либо одного компонента на доминирующую оценку, каждый отдельный z-показатель был выборочно обрезан на 3 или 4 стандартных отклонения ниже и выше среднего. Линейная комбинация компонентов составляет индивидуальный игровой счет, который находится в диапазоне от 50 до 100.
Теперь перейдем к шагу агрегирования: возьмем среднее значение индивидуальных игровых очков, взвешенных по вероятности победы до игры, используя параболическую форму с центром в 0,5. . Другими словами, игры в близких играх имеют больший вес в формуле, чем игры ближе к крайностям. Играет с вероятностью выигрыша менее 10 процентов или выше 9.
0-процентная вероятность выигрыша стоит примерно на 60 процентов меньше в формуле агрегирования, чем игра в игре с коэффициентами 50-50.
Но это еще не все. Чтобы учесть смещение небольшой выборки, формула агрегирования проходного балла использует оценку Джеймса-Стейна, чтобы «сжать» прогнозы ближе к среднему значению генеральной совокупности. Этот байесовский подход в последние годы стал популярным методом для решения проблем с малой выборкой при прогнозировании среднего результата в бейсболе. Поскольку проходной балл NGS использует это решение, у нас будет возможность оценивать игру квотербека на уровне сезона, игры и ситуации, сохраняя при этом постоянную форму распределения результатов.
Проходной показатель, который коррелирует с победами
Итак, насколько хорошо проходной балл NGS коррелирует с победами в футбольных матчах?
Мы рассмотрели 202 отдельных сезона с участием 88 разных квотербеков за последние четыре года, сгруппировали каждый сезон в сегменты по пять (95+, 90-95, 85-90 и т.
д.) и сравнили количество побед и поражений. запись и процент мест в плей-офф по каждому корзине.
Взаимосвязь между проходным баллом NGS за один сезон и процентом побед довольно сильна. Оценка около 85 служит показателем процента выигрыша около отметки 0,500. Оценка выше 85, и ваша команда, скорее всего, выигрывает с , а не , несмотря на , их квотербека. Результат 90+ — это игроки, которых вы выиграли из-за .
Мы группируем результаты одного сезона в пятибалльные корзины на уровне одного сезона с четкими пороговыми значениями качества игры. Распределение проходных баллов до 80 как примерная линия Мендосы для результатов QB начального уровня. Квотербеки, попадающие ниже этой линии, часто являются молодыми игроками, акклиматизирующимися в лиге, или талантами нового уровня, которых команды будут стремиться обновить в следующем сезоне. Квотербеки с результатом от 80 до 90 – это смесь парней, вы можете выиграть , несмотря на , и выиграть с .
Наконец, проходные баллы выше 90 можно считать элитными игроками, благодаря которым вы выигрываете. За последние четыре сезона 10 квотербеков завершили сезон с результатом 95 с лишним. Только двое (Дешон Уотсон в 2020 году и Дерек Карр в 2019 году) играли за команды, которые не смогли выйти в плей-офф в том сезоне, в котором они достигли этой отметки.
Компромисс между корреляцией и стабильностью
Итак, как наш проходной балл соотносится с достоверностью и надежностью проходного балла PFF и QBR ESPN? На идентичных выборках мы исследовали корреляцию между каждой метрикой и показателями побед в футбольных матчах (представленных процентом побед, процентом плей-офф и наличием у команды победного сезона). В дополнение к корреляционным тестам мы также решили оценить годовую стабильность каждой метрики. То есть для конкретного игрока, насколько одинаковыми были показатели игрока от одного сезона к другому?
Проходной балл NGS имеет более сильную корреляцию с процентом побед, попадая в плей-офф и заканчивая победным сезоном, чем проходной балл PFF и показатель QBR, в то время как проходной балл PFF возглавляет диаграмму по годовой стабильности.
Когда речь идет как о корреляции, так и о стабильности, безусловно, существует компромисс; большее число не всегда лучше. Метрика может сильно коррелировать с выигрышными играми, но не отражать уровень навыков отдельного квотербека. И наоборот, метрика с высокой стабильностью может не коррелировать с каким-либо значимым результатом ценности. Тем не менее решения, принятые в процессе моделирования и агрегирования, были направлены на максимальное достижение обеих целей.
Еще больше очков
Это только начало. Мы продолжим повторять и применять нашу методологию подсчета очков к другим расширенным статистическим данным и группам позиций. Проходной балл NGS — это меньшая составляющая еще большего балла — балла защитника. Но для этого требуются компоненты, отражающие быстродействие, способность избегать давления и мешков и даже неуловимый анализ определения оптимальной цели в каждой отметке времени.
Как квотербеки, ведущие свои команды в плей-офф, показали себя в проходном балле NGS в регулярном сезоне? Нажмите здесь, чтобы узнать, как мы оцениваем все 14 постсезонных QB1 на основе проходного балла Next Gen Stats.
Баллы USMLE Step 1 для первого класса WMed 2018 года превышают средние показатели по стране
медицинская школа – сдача 1-го этапа экзамена на получение медицинской лицензии США (USMLE) с баллами выше среднего по стране.
Готовясь к выпуску в мае, учащиеся первого класса WMed 2018 года успешно завершили ключевой этап подготовки к обучению в ординатуре и жизни после окончания медицинского учебного заведения — сдали Шаг 1 экзамена на получение медицинской лицензии в США (USMLE) с показатели выше среднего по стране.
USMLE — это трехэтапный экзамен для получения медицинской лицензии в США, и проходные баллы по каждому из трех экзаменов — Step 1, Step 2 CK и Step 2 CS — необходимы для продвижения и окончания программы MD медицинской школы. . За последние несколько месяцев учащиеся выпуска 2018 года сдавали экзамен USMLE Step 1.
«Я справился с шагом 1 лучше, чем когда-либо ожидал, и этим я во многом обязан WMed, — сказал студент четвертого курса Сэм Йост, президент класса 2018 года.
«Благодаря стольким феноменальным учителям на всех этапах моего образования я смог войти в период подготовки к этому экзамену с более всесторонней подготовкой, чем когда-либо надеялся, и мой результат отражает это», — добавил Йост. «Я очень ценю подход WMed к нашему обучению, и я бы порекомендовал эту школу всем».
Этап 1 оценивает понимание учащимся и его способность применять важные концепции фундаментальных наук в медицинской практике, уделяя особое внимание принципам и механизмам, лежащим в основе здоровья, болезней и методов терапии. Шаг 1 обеспечивает овладение не только науками, которые обеспечивают основу для безопасной и компетентной медицинской практики в настоящее время, но и научными принципами, необходимыми для поддержания компетентности посредством обучения на протяжении всей жизни.
Ранее в сентябре компания WMed получила результаты USMLE Step 1 для класса 2018 года. Экзамен сдавали 49 студентов с 98-процентной сдачей экзамена. Этот показатель сдачи экзамена с первого раза лучше, чем в среднем по стране, составляющий 96 процентов. Зарегистрированные баллы варьируются от 1 до 300, и текущий минимальный проходной балл для Шага 1 составляет 192. Средний балл для студентов WMed составил 231 со стандартным отклонением 15 по сравнению со средним показателем по стране 228 со стандартным отклонением 21.
«Я очень горжусь своей оценкой по Шагу 1, — сказала студентка четвертого курса Хизер Чен. «Мой результат оказался выше, чем мой средний балл на практических тестах. Теперь я могу с уверенностью подавать заявки на лучшие программы резидентуры в моей области.
«Было сложно объяснить людям за пределами моей школы, почему мы сдавали (USMLE Step 1) после третьего года обучения», — добавил Чен. «Мне просто пришлось очень доверять предыдущим данным и решениям, принятым администрацией (WMed).
Студент четвертого курса Ник Бим сказал, что чувствует себя очень подготовленным к USMLE Step 1 и, как и Чен, считает, что сдача экзамена после третьего года обучения в WMed способствовала его успеху.
«После третьего года у меня был отличный контекст, чтобы узнать и вспомнить различные детали, необходимые для Шага 1, — сказал Бим. «Я могу говорить только о своем опыте, но я не могу себе представить, что я бы добился большего успеха, приняв его годом ранее».
Результаты USMLE Step 1 являются ключевыми результатами для наших учащихся. Для новой школы баллы особенно важны, поскольку они подтверждают, что интегрированная учебная программа медицинской школы обеспечивает прочную основу для подготовки наших студентов и успешной сдачи экзаменов USMLE.
Студентка четвертого курса Дити Ронвелия сказала, что, по ее мнению, год обучения клинической медицине на третьем курсе WMed перед тем, как сдать USMLE Step 1, оказало «большое влияние» на ее баллы и успех.
«Понимание и наблюдение за патологией того, что я изучал в течение третьего года, было огромным для консолидации моего обучения и позволило мне напрямую применять эти знания, когда я учился на Шаге 1», — сказал Ронвелия.
Одноклассник Ронвелии, Сатья Далавайи, поддержала чувства Ронвелии и сказала, что учебная программа в WMed «помогла мне начать думать как клиницист, прежде чем я сделал Шаг 1».
«Этот образ мышления помог мне установить мысленные ассоциации, которые сделали подготовку к Шагу 1 намного проще, чем я ожидал, — сказал Далавайи.