¡Bienvenidos al Universo de la Serie A1 Femenina de Baloncesto de Italia!
La Serie A1 Femenina es el pináculo del baloncesto femenino en Italia, donde las mejores equipos del país compiten por el honor y la gloria. Este torneo no solo es un escaparate de talento local, sino que también atrae a seguidores internacionales gracias a su competitividad y la calidad de sus jugadas. Cada partido es una nueva oportunidad para que las jugadoras muestren su habilidad y estrategia en la cancha, convirtiendo cada jornada en un evento imperdible para los aficionados del baloncesto. En esta guía, exploraremos todo lo que necesitas saber sobre las últimas novedades de la Serie A1, incluyendo resultados actualizados diariamente y predicciones expertas para apostar.
¿Qué es la Serie A1 Femenina?
La Serie A1 Femenina es la máxima categoría del baloncesto femenino en Italia. Este torneo reúne a los mejores equipos del país, que luchan por el título de campeón y la oportunidad de representar a Italia en competiciones europeas. La liga está estructurada de manera que cada equipo se enfrenta en partidos de ida y vuelta, lo que garantiza una competencia intensa y emocionante durante toda la temporada.
Equipos Destacados
- Famila Schio: Conocido por su consistente rendimiento y su capacidad para desarrollar talentos jóvenes, Famila Schio ha sido uno de los equipos dominantes en la liga.
- Banca Rieti: Este equipo ha ganado múltiples campeonatos y es conocido por su fuerte defensa y juego colectivo.
- Tam Tam Cantù: Con una base sólida de jugadoras locales, Tam Tam Cantù siempre es una amenaza en la liga.
- Umana Reyer Venezia: Conocido por su estilo de juego dinámico y agresivo, Umana Reyer Venezia es un equipo que nunca deja de sorprender.
Resultados Actualizados Diariamente
En nuestra plataforma, encontrarás los resultados más recientes de cada partido jugado en la Serie A1 Femenina. Nuestro equipo se asegura de actualizar la información tan pronto como terminan los partidos, proporcionando así a los aficionados las últimas noticias directamente desde la cancha. Además, ofrecemos un resumen detallado de cada encuentro, destacando las mejores jugadas, estadísticas clave y momentos destacados.
Predicciones Expertas para Apostar
Si eres un entusiasta del baloncesto y disfrutas hacer apuestas deportivas, nuestra sección de predicciones expertas es perfecta para ti. Nuestros analistas estudian cada detalle del juego: desde el rendimiento reciente de los equipos hasta las condiciones físicas de las jugadoras clave. Basándose en esta información, ofrecemos predicciones detalladas que te ayudarán a tomar decisiones informadas antes de realizar tus apuestas.
- Análisis Táctico: Entendemos cómo cada equipo se prepara para sus partidos y cómo sus estrategias pueden influir en el resultado final.
- Evaluación de Jugadoras: Conocemos las fortalezas y debilidades de las jugadoras más destacadas, lo que nos permite prever cómo podrían impactar en el juego.
- Condiciones Externas: Consideramos factores externos como el estado del pabellón, el clima (en caso de partidos al aire libre) y cualquier otra circunstancia que pueda afectar el desempeño del equipo.
Estadísticas Clave
Las estadísticas son una parte fundamental del análisis deportivo moderno. En nuestra plataforma, ofrecemos una amplia gama de estadísticas clave que te ayudarán a entender mejor el rendimiento de los equipos y jugadoras. Desde puntos anotados hasta rebotes y asistencias, tenemos todos los datos que necesitas para hacer un análisis completo.
- Puntos Anotados por Partido: ¿Quién lidera la tabla en anotaciones?
- Rebotes Totales: ¿Cuál equipo domina bajo los tableros?
- Porcentaje de Tiros Libres: ¿Cuál equipo tiene mejor precisión desde la línea?
- Esfuerzos Defensivos: ¿Qué equipo está liderando en robos y tapones?
Historias detrás del Juego
Más allá del juego en sí, hay historias fascinantes detrás de cada partido. Desde las carreras personales de las jugadoras hasta los desafíos que enfrentan los equipos durante la temporada, nuestro contenido busca ofrecer una perspectiva más profunda del baloncesto femenino italiano. Descubre cómo algunas jugadoras han superado obstáculos significativos para llegar a lo más alto del deporte.
Tendencias Actuales en la Serie A1 Femenina
El baloncesto femenino está en constante evolución, y la Serie A1 no es una excepción. Exploramos las tendencias actuales que están moldeando el futuro del torneo: desde nuevas tácticas hasta el desarrollo juvenil y el papel creciente de las redes sociales en la promoción del deporte.
- Innovaciones Tácticas: Los entrenadores están experimentando con nuevas formaciones y estrategias para ganar ventaja sobre sus rivales.
- Desarrollo Juvenil: Los clubes están invirtiendo más en sus academias juveniles para asegurar un flujo constante de talento nuevo al primer equipo.
- Presencia Digital: Las redes sociales están convirtiéndose en una herramienta poderosa para conectar con los aficionados y promover el deporte entre nuevas audiencias.
Cómo Seguir la Serie A1 Femenina
Sigue cada partido como si estuvieras en la cancha con nuestras guías sobre cómo ver los juegos en vivo, escucharlos por radio o seguirlos a través de plataformas digitales. También te ofrecemos consejos sobre cómo interactuar con otros aficionados a través de foros y redes sociales para compartir tu pasión por este deporte.
- Tv Channels and Streaming Platforms: Descubre dónde puedes ver los partidos en directo desde cualquier lugar.
- Social Media Tips: Aprende cómo seguir a tus equipos favoritos y participar en conversaciones con otros fans.
- Radio Broadcasts: Si prefieres escuchar sobre los partidos mientras estás fuera, aquí te mostramos dónde encontrar las mejores transmisiones radiales.
Entrevistas Exclusivas con Jugadoras y Entrenadores
Nuestra sección especializada ofrece entrevistas exclusivas con algunas de las figuras más destacadas del baloncesto femenino italiano. Escucha directamente desde ellas sobre sus experiencias personales, desafíos profesionales y aspiraciones futuras dentro del deporte.
- Jugadoras Destacadas: Conoce sus historias personales y lo que les motiva a día a día dentro del campo.
- Entrenadores Visionarios: Descubre sus estrategias detrás del éxito y cómo planean llevar a sus equipos hacia adelante.
El Futuro del Baloncesto Femenino Italiano: Perspectivas e Innovaciones Tecnológicas
<|repo_name|>Yassine-Ghanaou/Bayesian-inference<|file_sep|>/src/plotting.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
rcParams['font.family'] = 'serif'
rcParams['font.serif'] = ['Computer Modern Roman']
rcParams['text.usetex'] = True
def plot_model(x_data: np.ndarray,
p_data: np.ndarray,
x_grid: np.ndarray,
p_grid: np.ndarray,
filename: str,
legend=True):
"""
Plot the model in x_data vs p_data.
And the grid in x_grid vs p_grid.
:param x_data: data of the model in x-axis.
:param p_data: data of the model in p-axis.
:param x_grid: grid of the model in x-axis.
:param p_grid: grid of the model in p-axis.
:param filename: name of the file to save the plot.
:param legend: show legend or not.
:return:
"""
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x_data,p_data,'o',label='data')
ax.plot(x_grid,p_grid,'--',label='grid')
ax.set_xlim([0,np.max(x_data)])
ax.set_ylim([0,np.max(p_data)])
ax.set_xlabel('$x$')
ax.set_ylabel('$P$')
if legend:
ax.legend()
plt.savefig(filename,bbox_inches='tight',dpi=300)
def plot_posterior(x_grid: np.ndarray,
posterior_grid: np.ndarray,
true_x0: float,
filename: str):
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x_grid[posterior_grid.argmax()],posterior_grid.max(),'*',markersize=10,color='k',label='MAP')
# if true_x0 is not None:
# ax.plot(true_x0,np.max(posterior_grid),'*',markersize=10,color='r',label='true $x_0$')
# ax.fill_between(x_grid[:len(posterior_grid)/4],posterior_grid[:len(posterior_grid)/4],color='b',alpha=0.3,label=r'$Delta chi^2 leq frac{1}{4}$')
# ax.fill_between(x_grid[len(posterior_grid)/4:len(posterior_grid)/2],posterior_grid[len(posterior_grid)/4:len(posterior_grid)/2],color='b',alpha=0.3)
# ax.fill_between(x_grid[len(posterior_grid)/2:],posterior_grid[len(posterior_grid)/2:],color='b',alpha=0.3)
# ax.set_title('Posterior PDF of $x_0$')
# if true_x0 is not None:
# ax.legend()
# #ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.1f'))
# plt.savefig(filename,bbox_inches='tight',dpi=300)
def plot_posterior_two_dims(X,Y,Z,filename):
# fig = plt.figure(figsize=(8,8))
# ax = fig.add_subplot(111)
# im = ax.imshow(Z,cmap=plt.cm.hot)
# cbar = fig.colorbar(im)
# cbar.ax.set_ylabel(r'$P(x_0,x_1)$')
# plt.savefig(filename,bbox_inches='tight',dpi=300)
def plot_results(grid_x0,x0_prior_mean,x0_prior_std,x0_true,x0_MAP,x0_samples,filename):
<|file_sep|># Bayesian inference
Bayesian inference is based on Bayes theorem:
$$ P(H mid D) = frac{P(D mid H) P(H)}{P(D)} $$
Where $H$ is the hypothesis and $D$ is the data.
In Bayesian inference we are interested in computing the posterior probability density function $P(H mid D)$.
To do so we need to know:
* The prior probability density function $P(H)$
* The likelihood function $P(D mid H)$
* The evidence $P(D)$
In practice we only need to know two of them since we can compute the evidence using:
$$ P(D) = int P(D mid H) P(H) dH $$
## Posterior computation
There are different ways to compute the posterior probability density function.
### Grid method
The simplest way is to evaluate it on a grid by brute force using:
$$ P(H mid D) propto P(D mid H) P(H) $$
This method requires high computational power for high dimensional problems and high resolution grids.
### Quadrature method
A more efficient way is to use quadrature methods to compute the evidence and then compute the posterior using:
$$ P(H mid D) = frac{P(D mid H) P(H)}{int P(D mid H) P(H) dH} $$
This method is efficient for low dimensional problems with small number of samples.
### Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
The most efficient way is to use MCMC methods which allow us to sample from the posterior probability density function without computing it directly.
#### Metropolis-Hastings algorithm
The Metropolis-Hastings algorithm starts with an arbitrary point $H_0$ and generates new points according to some proposal distribution $Q(H_{i+1} mid H_i)$.
For each new point we decide whether to accept or reject it based on its probability:
$$ r = frac{P(H_{i+1} mid D)}{P(H_i mid D)} $$
If $r > u$, where $u$ is a random number drawn from a uniform distribution between $[0;1]$, then we accept $H_{i+1}$ otherwise we keep $H_i$.
The proposal distribution must be symmetric for this condition to hold.
The most common choice for proposal distribution is Gaussian since it allows us to explore easily different regions of parameter space.
#### Importance sampling
Importance sampling allows us to use any proposal distribution as long as it has support on all values that have non-zero probability under our target distribution.
To sample from our target distribution using importance sampling we proceed as follows:
* Choose an importance distribution which is easy to sample from and has support on all values that have non-zero probability under our target distribution.
* Draw samples from our importance distribution.
* Compute importance weights for each sample using:
$$ w_i = frac{P(H_i)}{Q(H_i)} $$
where $Q(H)$ is our importance distribution and $P(H)$ is our target distribution.
* Use these weights to estimate expectations under our target distribution.<|file_sep|>documentclass[12pt,a4paper]{article}
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newcommand{dt}{Delta t}
title{Inférence bayésienne}
author{
Ghanaou Yassine \
Université Paul Sabatier \
Observatoire Midi-Pyrénées \
[email protected] \
}
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% TABLE OF CONTENTS & LISTS OF FIGURES AND TABLES
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%setcounter{tocdepth}{3} % Uncomment this line if you don't want subsections listed in the ToC
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% DIFFERENTIAL EQUATIONS ENVIRONMENT
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