avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah

5.2 Uporaba Bayesovih mreˇz za ocenjevanje ustreznosti izvedbe aktivnosti 75
aktivnost
igralec da ne
da 0.9 0.3
ne 0.1 0.7
Tabela 5.2: Tabela pogojnih verjetnosti za uspeˇsnost igralca pri pogoju uspeˇsne
aktivnosti p(igr|aktivnost).
odigrali uspeˇsno, večja. Ker nimamo nobene dodatne informacije o uspeˇsnosti
posameznih igralcev, predpostavimo, da so pogojne verjetnosti za vse igralce
enake. V primeru, da bi imeli na voljo tudi to informacijo, ki bi jo lahko pridobili
od trenerja ali iz statistike tekem, bi lahko parametre v tabeli temu ustrezno
spreminjali. Tako bi na primer uspeˇsnejˇsim igralcem pripisali viˇsjo vrednost
parametra p(igr1 = da|aktivnost = da), manj uspeˇsnim pa niˇzjo.
Poleg navedenih pogojnih verjetnosti moramo določiti tudi verjetnost, da je
bila posamezna akcija igralca odigrana uspeˇsno v primeru, da je bila igra igralca
dobra. V ta namen določimo pogojno verjetnost za uspeˇsnost akcijo v primeru
uspeˇsnosti igralca p(akcija|igr).
igralec
akcija da ne
da 0.8 0.4
ne 0.2 0.6
Tabela 5.3: Tabela pogojnih verjetnosti za uspeˇsnost posamezne akcije v primeru
uspeˇsnega igranja igralca p(akcija|igralec).
V tabeli 5.3 predstavlja parameter p(akcija = da|igralec = da) = 0.8 pogojno
verjetnost, da je bila akcija uspeˇsno odigrana v primeru, da je igralec igral dobro,
parameter p(akcija = da|igralec = ne) = 0.4 pa pogojno verjetnost, da je bila
akcija uspeˇsna, kljub temu, da je igralec igral slabo.
Zadnja izmed pogojnih verjetnosti je pogojna verjetnost za pravilno opaˇzeno
časovno relacijo v primeru, da sta bili akciji, na kateri se časovna relacija nanaˇsa,
uspeˇsno izvedeni (p(cas|akcija1, akcija2)).