Gioco, Partita e Incontro: Modellizzazione Markoviana del Tennis

L'elaborato espone un modello stocastico sviluppato per essere applicato alle dinamiche del tennis. Basandosi su recenti contributi in letteratura (tra cui Carrari et al.) e analizzando le Catene di Markov a stati finiti e le loro proprietà, questo sport è stato studiato come un processo aleatorio in cui la probabilità di un determinato punteggio è assunta indipendente dagli avvenimenti pregressi della partita. Dopo aver descritto le Catene di Markov e le loro caratteristiche, si è costruito il modello per stimare la probabilità di un giocatore di vincere un gioco di tennis e il numero atteso di punti giocati affinché questo evento si realizzi. Peculiarità del lavoro è l'aver usato due parametri stocastici, volti a differenziare la situazione di gioco antecedente il punteggio della Parità e quella successiva a quest'ultimo. Successivamente lo stesso tipo di analisi è stato esteso al set, il quale consiste nella disputa di un numero finito di giochi. Inoltre, lo studio è stato messo a confronto con i dati storici di tre giocatori di tennis professionisti che hanno disputato numerose partite l'uno contro l'altro. La scelta di aver differenziato le probabilità pre e post Parità ha migliorato notevolmente la concordanza dei risultati dello studio con i dati reali.