Analisi statistica degli incontri nel tennis professionistico: ritiri, walkover e risultati inattesi

Abstract

La tesi analizza, attraverso un approccio quantitativo, tre fenomeni del tennis professionistico maschile: ritiri, walkover e upset. Lo studio utilizza un dataset di 39.832 incontri disputati tra il 2000 e i primi mesi del 2021, integrato con variabili relative a ranking, età, durata, superficie, temperatura media dell’edizione e distinzione tra tornei indoor e outdoor. L’analisi statistica, svolta con Jamovi, si basa su due regressioni logistiche binomiali: una dedicata congiuntamente a ritiri e walkover e una agli upset. Nei modelli sono stati utilizzati 38.177 incontri completi. I risultati mostrano che la differenza di ranking e la durata dell’incontro risultano associate a entrambi i fenomeni, ma con dinamiche differenti. Per ritiri e walkover emergono inoltre associazioni significative con la temperatura media e con la superficie Hard, mentre la differenza di età e la distinzione indoor/outdoor non risultano significative. Nell’analisi degli upset, oltre a ranking e durata, risultano significative la differenza di età, la superficie Hard e la condizione indoor, mentre la temperatura media non mostra un’associazione significativa. Nel complesso, il modello relativo a ritiri e walkover presenta una capacità di classificazione più netta rispetto a quello degli upset. I risultati descrivono associazioni presenti nel campione e non consentono di stabilire rapporti causali.

This thesis examines three phenomena in men’s professional tennis through a quantitative approach: retirements, walkovers, and upsets. The study uses a dataset of 39,832 matches played between 2000 and the early months of 2021, enriched with variables related to ranking, age, match duration, surface, average tournament-edition temperature, and indoor/outdoor conditions. Statistical analysis was carried out in Jamovi using two binary logistic regression models: one focused jointly on retirements and walkovers, and the other on upsets. A total of 38,177 complete observations were included in the models. The results show that ranking difference and match duration are associated with both phenomena, although in different ways. For retirements and walkovers, significant associations also emerge for average temperature and Hard surface, while age difference and indoor/outdoor conditions are not significant. In the upset model, ranking difference, match duration, age difference, Hard surface, and indoor conditions are significant, whereas average temperature is not. Overall, the model for retirements and walkovers shows a clearer classification ability than the model for upsets. The findings describe associations within the observed sample and should not be interpreted as evidence of causal relationships.