Learning risk preferences in Markov decision processes: An application to the fourth down decision in the national football league
Notice bibliographique
Résumé
For decades, National Football League (NFL) coaches' observed fourth down decisions have been largely inconsistent with prescriptions based on statistical models. In this paper, we develop a framework to explain this discrepancy using an inverse optimization approach. We model the fourth down decision and the subsequent sequence of plays in a game as a Markov decision process (MDP), the dynamics of which we estimate from NFL play-by-play data from the 2014 through 2022 seasons. We assume that coaches' observed decisions are optimal but that the risk preferences governing their decisions are unknown. This yields an inverse decision problem for which the optimality criterion, or risk measure, of the MDP is the estimand. Using the quantile function to parameterize risk, we estimate which quantile-optimal policy yields the coaches' observed decisions as minimally suboptimal. In general, we find that coaches' fourth-down behavior is consistent with optimizing low quantiles of the next-state value distribution, which corresponds to conservative risk preferences. We also find that coaches exhibit higher risk tolerances when making decisions in the opponent's half of the field as opposed to their own half, and that league average fourth down risk tolerances have increased over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».