Como profesor de estadísticas ligeramente manufacturada, a menudo no es contactado por un director multimillonario, mucho menos en términos de acusaciones de engaño y abuso entre los campeones mundiales.
Pero eso es exactamente lo que sucedió el verano pasado. Erik Allebest, el idioma mundial más grande del gerente general, Chess.com, me pidió que explorara el ex campeón del ajedrez mundial de Vladimir Vladimir debido al largo ganador de los mejores jugadores Hikar Nakamura.
Kramnik afirmó que estas rayas tenían una probabilidad muy baja y por eso eran muy sospechosas e “interesantes”. No acusó exactamente a Hikara por hacer trampa, pero la implicación fue clara. Los sentimientos eran altos, y los partidarios de Kramnik publican comentarios enojados (a menudo en ruso) sobre hacer trampa como muchos jugadores Chess.com y los partidarios de Hikar desestimaron los cargos.
¿Quién tenía razón? ¿Quién no estaba bien? ¿Quién podría decir?
Allebest me pidió que implementara un análisis estadístico independiente e imparcial para ver lo poco que era probablemente que en realidad eran ajedrez.
Ahora no soy extranjero de las disputas estadísticas públicas, publico el libro más vendido sobre probabilidad cotidiana y realicé un análisis estadístico para un escándalo minorista de lotería. ¿Pero el análisis estadístico realmente habría ayudado a aclarar que fue cuidadosamente contramin a la etapa de ajedrez más grande del mundo?
Jeffrey Rosenthal reacciona estadísticamente a las estadísticas de las estadísticas de Wired en un video que recibió 2,4 millones de visitas desde febrero de 2022. Años. Cálculo de probabilidad
Para solucionar esto, primero tuve que calcular la probabilidad de cada jugador que gana o ate cada juego. Diferentes jugadores pueden tener habilidades muy diferentes, y los jugadores más avanzados tienen una mayor oportunidad de derrotar a oponentes menos experimentados. Pero, ¿qué tan bueno es?
Chess.com asigna un puntaje de ajedrez a cada jugador después de cada juego, y estas calificaciones se compartieron conmigo. Mi análisis sugiere que la función de una determinada logística, o con las letras o formas S es una evaluación de probabilidad precisa de cada juego.
Además, las desviaciones de esta probabilidad en los resultados consecutivos del juego fueron aproximadamente independientes, por lo que el impacto de un juego se ignoró de manera segura. Eso me dio una clara probabilidad de cada jugador que gana cada juego.
Entonces podría analizar las rayas ganadoras que provocaron tanto IRA. Resultó que Hikaru, a diferencia de la mayoría de los otros mejores jugadores, jugó muchos juegos contra muchos jugadores más débiles. Le dio una probabilidad muy alta de ganar cada juego. Pero aun así, ¿debería haber rayas ganadoras tan largas, a veces más de 100 juegos seguidos?
El ruso Vladimir Kramnik piensa en el próximo movimiento durante el noveno juego del campeonato mundial de ajedrez, Alemania, en octubre de 2008 (Photo / Hermann J. Knippertz) pruebas al azar
Para verificar esto, realicé algunas simulaciones de Monte Carl, que repiten la prueba con variaciones aleatorias.
Escribí programas de computadora para asignar al azar victorias y pérdidas y enumerar cada uno de los juegos de hikaruine, de acuerdo con la probabilidad de mi modelo. Tenía una computadora cada vez que pesaba las rayas ganadoras más sorprendentes. Me ha permitido medir cómo Hikiru se crea rayas reales debido a lo que deberíamos esperar.
Descubrí que en muchas simulaciones, Monte Carl simuló los resultados incluidos rayas tan poco como reales. Esto demostró que los resultados de ajedrez de Hikir se trataban de lo que se podía esperar. Tenía una gran probabilidad de ganar cada juego y jugó tantos juegos en Chess.com, que es probable que la raya ganadora aparezca en línea con reglas de probabilidad.
El jugador de ajedrez internacional Magnus Carlsen, a la izquierda, de Noruega, sacude a Hikara Nakamura Estados Unidos, antes del comienzo de su partido durante los partidos finales en Masters en Bilbao, España, en octubre de 2011. (AP Photo / Alvaro Barrientes) Respuestas a los hallazgos
Hikaru luego publicó su propio comentario de video, también apoyando mi análisis. Pero mientras tanto, Kramnik publicó un video de 29 minutos criticando mi investigación.
Kramnik incluyó algunos puntos materiales, así que escribí una adición a mi informe para abordar sus preocupaciones y demostrar que no llegaría a una conclusión. También convirtí mi informe en el documento formal que envié a la revista de investigación.
Luego tomé mis deberes de enseñanza y me puse controversias de ajedrez de mi cabeza hasta que recibí una respuesta en diciembre. Consistió en tres jueces y los comentarios del editor, con comentarios detallados en el lado total de seis páginas individuales.
Luego también descubrí que Kramnik anunció otro video de 59 minutos criticando mi adición y planteó puntos extra.
Me dirigí a Kramnik y a los sujetos a puntos adicionales durante la auditoría de mi artículo editorial. Mi trabajo finalmente fue publicado en el examen de la ciencia de los datos de Harvard.
Me alegré de publicar mis hallazgos en la prestigiosa revista Statistics, por lo que les dio un sello formal de aprobación. Y tal vez, dura mucho tiempo para conformarse con este ajedrez de ajedrez de concreto.
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