Студент Рачунарског факултета Никола Живковић је у петак, 28. августа 2026. године одбранио дипломски рад на тему Систем предикције индекса корисности играча у EuroLeague пред комисијом коју су чинили ментор др Марко Младеновић и члан др Горан Ракочевић.
У уводу свог рада Никола је истакао:
Аналитика у кошарци је прерасла из нише у кључни сегмент начина на који професионални клубови регрутују играче, планирају ротације и презентују перформансе играча фановима и медијима. У европској кошарци референтна метрика за ове сврхе је PIR, званична статистика ефикасности коју користи EuroLeague (EL), као и EuroCup, оригинално предложена у шпанској ACB лиги 1991. године ([1]). PIR спаја позитивне статистике – поене, скокове, асистенције, украдене лопте, блокаде, као и изнуђене фаулове – од којих одузима негативне – изгубљене лопте, промашене шутеве, блокиране шутеве и направљене фаулове – у једну статистику. Он је део званичних статистика и користи се приликом доношења одлука о додели награде најкориснијих играча кола, месеца и сезоне, као и од стране новинара и коментатора, да би брзо представили утицај играча на утакмицу. Пошто је PIR једноставан, транспарентан и јавно доступан за сваког играча након одигране утакмице, постао је мета за предвиђања од стране стручних штабова, помоћу којих конструишу будуће ротације. Скаутинг службама служи да образложе своје субјективне одлуке, а медијима и fantasy кошаркашким лигама да квантификују утицај играча на терену. Овај рад се бави проблемом предикције, не проценом онога што је играч урадио, већ онога што ће играч тек урадити.
…
Резултатима добијеним у овом раду могуће је извући три главна закључка. Први закључак је да све породице модела имају скоро еквивалентну предиктивну моћ за овај проблем. До тог закључка долазимо тако што је, након оптимизације ансамбла модела, најуспешнији био онај који свим
моделима у истраживању даје подједнаку тежину (Поглавље 3.5). Исто тако, можемо да закључимо да целосезонски просек PIR-а и предикција просечног PIR-а имају скоро линеарну зависност, где остали фактори који утичу на доношење одлука предикције модела праве разлику у тачности. Када би се овај рад даље развијао за практичну употребу, због овога би се могло оправдати коришћење само модела базираног на Huber-овој регресији, из разлога што су резултати малтене идентични, док су ново тренирање, одржавање и додатно оптимизовање знатно једноставнији и јефтинији у поређењу са комплекснијим моделима. – закључио је Никола.