লেকার্স সমর্থের পেছনে ডেটা

মডেলটির नाम

আমার नाम Khephren—একজন प्राचीन मिश्रीय फ़ाराओ के नाम से—मेरे पिता के द्वारा, जो कि नाम में परंपरंपरंग होता है। किंतु मैंने मिथकोलॉजी की पूजा नहीं की। मैं UC Berkeley पर Bayes’ theorem और Python scripts के साथ बड़ा हुआ। मेरे लिए, ‘फैनडम’ एक डेटा समस्या है। सच्ची मूल्य expected win probability से आता है, फैनचेंट्स से नहीं।

क्यों? Not Emotion—Expected Value

लोग पूछते हैं कि मुझे क्यों support kare hain Lakers. Woh assume karte hain ki yeh loyalty to Kobe ya LeBron. Wrong.

Main un ko support karte hoon kyunki unka roster turnover rate league average se 18% kam hai age 30+ ke baad. Unka offensive efficiency (ORTG) clutch minutes (+42% over last 5 mins) mein peaks hota hai. Yeh sentiment nahi—it’s regression analysis.

Football? Only as a Baseline Benchmark

Aapne Juventus aur U21 Euro Cup ka zikar kiya? Sure—they’re beautiful games.

Kintu jab main Monte Carlo sims on soccer odds run kar raha hun? The variance is too high. Goals per match decay faster than NBA shot efficiency.

NBA has tighter defensive structures. Fewer injuries. More predictable outcomes.

The Golf Course Is Empty—And So Is My Calendar

Main golf khelte hoon occasionally—not because I’m fit for it, but because sitting still lets me recalibrate models. No training sessions anymore. Just silence between games—and that’s where the real data lives.

Final Question: Why Khephren?

It’s not about religion or identity. It’s about modeling legacy: a name tied to civilization that values structure over spectacle. I don’t chase wins—I calculate them.