0. 호주오픈의 준결승 일정

=> 11일차에 준결승 1경기

=> 12일차에 준결승 2경기

=> 호주오픈은 4개의 GS대회들 중에서, 유일하게 준결승전을 같은 날에 치르지 않는 대회

1. 추가휴식일이 승패에 미치는 영향(2008~2020, 호주오픈)

추가휴식일을 가진 선수(준결승 1경기의 승자)의 승률 : 6/13, 46.15%

=> 최근 13년의 통계에서, 추가휴식일을 가진 선수의 승률이 (유의미하게) 높지는 않음

2. ATP랭킹이 승패에 미치는 영향(2008~2020, 호주오픈)

상위랭커(결승전 당시의 ATP랭킹 기준)의 승률 : 11/13, 84.62%

=> 동일기간 동안, 상위랭커의 승률이 유의미하게 높음

3. ATP랭킹이 승패에 미치는 영향(1990~2020 함부르크, 공식대회 기준)

상위랭커의 승률 : 1369/2173, 63%

=> 상위랭커의 승률이 의미있게 높음

4. ATP랭킹이 승패에 미치는 영향(1990~2020 US오픈, GS대회 기준)

상위랭커의 승률 : 83/122, 68.03%

=> 상위랭커의 승률이 의미있게 높음

5. 손이 승패에 미치는 영향(1990~2020 함부르크, 공식대회 기준)

*270+268+1596+39=2173

모든대회에서 오른손 선수의 왼손선수 상대 승률 : 270/538, 50.19%

=> 사실상 5:5의 승률

6. 손이 승패에 미치는 영향(1990~2020 US오픈, GS대회 기준)

GS대회에서 오른손 선수의 왼손 선수 상대 승률 : 13/34, 38.24%

=> 왼손 선수의 승률이 유의미하게 높아 보이지만,

'라파엘 나달'의 GS대회 결승전에서의 오른손 선수 상대 승률 : 18/26, 69.23%

=> 나달의 성적을 제외하면 5승 3패로 오른손 선수의 승률이 더 높음

7. 랭킹 1위와 랭킹 2위의 맞대결 결과(1990~2020 현재)

a) 모든대회 기준, 랭킹 1위의 랭킹 2위 상대 성적 : 32/67, 47.76%

=> 1위의 상대 성적이 (2위보다) 조금 뒤쳐짐

b) GS대회 기준, 랭킹 1위의 랭킹 2위 상대 성적 : 15/26, 57.69%

=> GS대회에서는, 1위의 상대 성적이 (2위보다) 더 좋음

8. 코트별 랭킹의 승패 예측력 (1990~2020 현재)

=> 클레이코트는 랭킹에 따라 결과가 나올 확률이 다른 코트들보다 (상대적으로) 떨어짐

8. 정리

1) GS대회에서 휴식일이 하루 보장될 경우, 추가 휴식일이 승패에 결정적인 요소는 아닌 것으로 생각됨

2) ATP랭킹의 승패 예측력은 60%이상이지만, 클레이코트에서는 50%대로 떨어짐

3) 통계상, 투어레벌 대회의 결승전에서는 왼손 선수에게 특별한 이점이 없음

*플스1 : 표본의 수가 상대적으로 적은 데이터에 대해서는 비판적 수용을 당부

*플스2 : 나름의 확인과정을 거쳤지만, 데이터가 100% 정확하다고 장담할 수 없음