У меня нет сомнений в том, что излишек удачи может принести команде чемпионский титул, а может, даже два. Но дальше теория вероятности уже ополчится против этой команды. К примеру, шанс на то, что вам удастся подбросить монетку так, чтобы три раза подряд выпала решка, составляет 12,5 %. Вероятность же получить решку четыре раза кряду составляет всего лишь 6,25 %.
Чтобы скорректировать влияние удачи и сместить акцент моего исследования в сторону способности команды поддерживать свои победные тенденции главным образом за счет таланта и командной работы, я условно обозначил нижний предел вот этими шансами в подбрасывании монетки. Никакая команда не могла попасть в мою выборку, если она не выступала на элитном уровне на протяжении как минимум четырех сезонов.
Многие из команд, не прошедших этот тест, относились к числу «однолетних чудес», как, например, «Неуязвимые» из английского футбольного «Арсенала», которым удалось отыграть сезон премьер-лиги 2003/2004 без единого поражения, или «Чикаго Беарз» 1985 года, выигравшие всего один-единственный Супербоул. Также испытание не прошли непобедимая австралийская команда Дона Брэдмена по крикету периода 1946–1948 гг., английская сборная по регби времен 2001–2003 гг., выигрывавшая чемпионат мира, и команды, завоевывавшие чемпионские «триплеты»: «Торонто Мейпл Лифс» из НХЛ (1961–1964 гг.), «Лос-Анджелес Лейкерс» из НБА (1999–2002 гг.) и «Манчестер Юнайтед» (2006–2009 гг.) – ни одной из них не удалось продлить свое доминирование на четвертый сезон. В общем и целом эта проверка отсеяла из списка претендентов свыше трех тысяч команд.
Вопрос № 3: Что считать аномалией?
После проверок вопросами № 1 и № 2 в выборке осталось лишь 122 команды, и эту группу я буду называть своими «финалистами». Все эти претенденты имели вполне весомые аргументы для попадания в элиту. Следующей задачей было отделение аномалий от обыкновенных династий.
Главная проблема в процессе оценки команд из разных лиг, ассоциаций, кубков и конфедераций со всего мира заключалась в том, что их форматы и механика подсчета очков зачастую кардинально различались. Некоторые команды принимают участие лишь в паре турниров в год, тогда как другие играют, как кажется, бесконечные регулярные сезоны, за которыми следуют длительные турниры плей-офф. Это усложняет задачу поиска одного статистического показателя, который служил бы справедливым критерием для сравнения.
Первым критерием, который я взял в расчет, был процент выигрышей. Многие знаменитые команды, включая и венгров 1950-х, отлично показали себя по этой мерке. Но у процента побед есть несколько недостатков. Один из них – то, что он не учитывает силу оппонентов команды. Также он играет на руку тем командам, что проводят меньшее количество матчей. В Major League Baseball, к примеру, где команды проводят по 162 игры в сезоне, процент побед лучших команд примерно стабилизируется на отметке в 60 % или около того, тогда как процент побед ведущей олимпийской команды по волейболу, проводящей в год всего пару десятков матчей, может доходить до 85 %.
Другая проблема с процентом побед состоит в том, что он не всегда уместен. Для команд, выступающих в лигах вроде NFL, целью является не выигрыш наибольшего количества игр и даже не победа в собственном дивизионе. Целью для них является выигрыш достаточного количества игр, которое позволит им выйти в плей-офф и даст право соперничать с другими за чемпионство. Если команда NFL выигрывает Супербоул, никому нет дела до того, что свой регулярный сезон она завершила с балансом побед и поражений 8–8.
Более справедливый способ оценить процент побед – использовать среднеквадратическое отклонение от среднего, которое измеряет величину того, насколько результаты команды превосходят результаты ее конкурентов. Эта цифра более информативна, чем голый процент побед, но она также не позволяет учитывать уровень соперника. По этому критерию команда, набирающая очки в проходных матчах, но проигрывающая все важные игры с прямыми конкурентами, все равно может выйти вперед остальных.
Следующая группа статистических данных, которую я взял в расчет, не касалась результатов команды совсем. Эти данные измеряют успех команды посредством оценки основных показателей уровня ее выступлений, таких как количество набранных очков, забитых голов или ранов относительно аналогичных показателей конкурентов. Некоторые статистики объединяют эти критерии в «power rating», который ранжирует команд в соответствии с их общей эффективностью, независимо от результатов игр. У этой концепции есть две проблемы: во-первых, она может не учесть разницу между удачной игрой в решающих играх и набиванием очков в матчах со слабачками; во-вторых, если команда превосходит всех в статистическом плане на всем протяжении сезона, но умудряется не выиграть чемпионство, будет ли кому-нибудь дело до ее power rating?
Более глубокая проблема средних результатов, рейтингов, процентов и коэффициентов самого разного применения состоит в том, что ни один из них не расскажет всю историю о достижениях каждой команды целиком. Более того, следует сказать, что успех команды будет не менее, а то и более впечатляющим в том случае, если она выиграла массу трофеев, не показывая при этом выдающейся статистики.
В конечном счете команду-аномалию выделяет из общей массы не то, насколько впечатляющим образом она выигрывала, а только то, что она выигрывала, сам факт ее побед.
Лучший из доступных статистических показателей, способный изолированно показать способность команды к победам, особенно в важных матчах, это рейтинг Эло, впервые примененный к спорту в 1997 году калифорнийским инженером-программистом по имени Боб Раньян. Будучи многолетним фанатом европейского футбола и чемпионатов мира, Раньян всегда интересовался вопросом: какая историческая футбольная команда заняла бы самую высшую строчку в рейтинге, если бы выступления всех их на всем протяжении истории можно было бы как-то справедливо сопоставить. Его утомила официальная система командного рейтинга ФИФА, главного надзорного органа футбола – согласно ей, команда получала три очка за победу и одно за ничью в каждом матче, проходящем под эгидой ФИФА, независимо от его важности. Он счел этот метод безнадежно неточным.
Будучи еще и энтузиастом шахмат, Раньян был знаком с системой оценок, разработанной в 1960 году профессором физики университета Маркетт Арпадом Эло. Формула ранжировала элитных гроссмейстеров, раздавая им скользящий рейтинг очков, складывавшийся из итоговых результатов каждого сыгранного ими матча плюс взвешенного уровня оппонента и взвешенной важности турнира. Победа против более высоко котирующегося шахматиста на крупном турнире, к примеру, добавляла большее количество очков к рейтингу, тогда как победа над слабым оппонентом такого веса не имела. «Я помню, что, глядя на рейтинги ФИФА, думал о том, насколько же они плохи и насколько хороши шахматные», – говорил мне Раньян.
Собрав все результаты матчей, который он смог отыскать, Раньян написал программу, оценивавшую каждую команду по методике Эло. Повозившись с весами, он оценил итоговые результаты. Как он и подозревал, получившийся список был полон громких имен команд из Англии, Испании, Бразилии и Германии. Но командой с наивысшим рейтингом – и притом с большим отрывом – была сборная Венгрии образца 1954 года.
С тех пор как Раньян опубликовал свое исследование, метод Эло стал излюбленным методом для большинства продвинутых спортивных статистиков, адаптировавших его для десятков различных видов спорта, от NFL до крикета. И хотя он далек от идеала (для вынесения некоторых субъективных суждений о важности тех или иных матчей методу требуется источник таких суждений), я решил полагаться на него в тех ситуациях, когда рассудить две команды было непросто.
В конечном счете, однако, я решил вынести статистику на периферию исследования. Хотя я знал, что рейтинги Эло и другие доступные метрики могут быть полезны мне время от времени, я не мог положиться на какой-то один конкретный критерий оценки. Я решил, что для определения аномалий, присутствующих среди 122 финалистов, мне придется применить более всесторонний подход.
