Il ruolo della Statistica nello Sport: come la Raccolta Dati durante l'attività sportiva e la preparazione atletica può contribuire alle prestazioni e ai risultati di gara, con particolare interesse per gli sport acquatici.

Abstract

Questa tesi esplora il ruolo della statistica nello sport, con particolare attenzione all'adattamento di modelli predittivi tra discipline sportive. Il primo capitolo tratta l'evoluzione dell'analisi statistica nello sport, evidenziando il ruolo crescente della statistica nel miglioramento delle performance atletiche e delle tattiche di gioco, soprattutto negli sport di squadra. Nel secondo capitolo si descrive un modello predittivo per la pallavolo, basato su un approccio bayesiano gerarchico, che utilizza la distribuzione di Bernoulli per descrivere l'esito dei set e la distribuzione binomiale negativa per modellare il numero di punti della squadra perdente nel set. Nel terzo capitolo si tenta di adattare questo modello alla pallanuoto, uno sport meno studiato dal punto di vista statistico. Sebbene le differenze strutturali tra i due sport rendano difficile un adattamento diretto, si propongono alcune soluzioni pratiche, come l'uso di una distribuzione di Poisson troncata per simulare gli esiti delle partite in situazioni di svantaggio numerico. Infine, si utilizzano dati reali per osservare la bontà del modello che utilizza le Poisson e si conclude sottolineando la necessità di ulteriori studi e verifiche empiriche per sviluppare modelli statistici più accurati per la pallanuoto, con l’obiettivo di migliorare l'analisi delle performance e delle strategie di gioco.

This thesis explores the use of statistics in sports, with a particular focus on adapting predictive models across different sports disciplines. The first chapter examines the evolution of statistical analysis in sports, highlighting the growing role of statistics in improving athletic performance and game tactics, especially in team sports. The second chapter presents a predictive model for volleyball, based on a hierarchical Bayesian approach, utilizing the Bernoulli distribution to describe set outcomes and the negative binomial distribution to model the number of points scored by the losing team. In the third chapter, an attempt is made to adapt this model to water polo, a sport that has been less studied from a statistical perspective. Although the structural differences between the two sports make a direct adaptation challenging, some practical solutions are proposed, such as using a truncated Poisson distribution to simulate situations of numerical disadvantage. Finally, the need for further studies and empirical validation is emphasized in order to develop more accurate statistical models for water polo, with the aim of enhancing performance analysis and game strategies.