Перед тренером команды топ-уровня всегда стоит задача выиграть предстоящий матч. Однако статистика предыдущего матча не может быть им использована непосредственно. Она носит косвенный характер в связи с тем, что следующий матч будет с другой командой. Фирмы ИТ аналитики (Instat, Wyscout и др.) предоставляют тренеру статистическую справку по предыдущим мачтам его команды. Сформировать модель предстоящего матча должен сам тренер. Таким образом, не существует ИТ-сервиса для решения данной проблемы. Тем более не существует ИТ-сервиса для формирования управленческих решений тренера команды топ-уровня. Сервис ra-first.com осуществляет мониторинг результатов команд топ-уровня (Российская Премьер Лига, Английская Премьер Лига и др.) по игровым видам спорта во всем мире. Необходимые данные для формирования рейтинга берутся с сайтов myscore.ru, flashscore.ru и других. Полученные данные преобразуются в матричную форму с последующим решением системы линейных уравнений, результатом которого являются рейтинги команд. Поскольку в основе лежит создаваемая командой разность забитых и пропущенных голов, то это позволяет разложить эту разность на соответствующие показатели игроков. Рейтинг игрока имеет прямую связь с рейтингом его команды. Рейтинг игрока также распадается на различные показатели по компонентам игры (обыгрывание, передача за спину и др.). Это позволяет сравнивать игроков в предстоящем матче с учетом числа выигранных единоборств в различных игровых ситуациях. Такая математическая модель позволяет переносить статистические данные на предстоящий матч, прогнозируя его итог. Технология моделирования предстоящего матча в спортивных играх, называемая PIRS (Polozov Information Rating System), ранее была создана д.п.н. А.А. Полозовым, которым, в частности, было показано, что ресурс игры реализуется обычно только на 2/3. В «PIRS» структурированы виды ТТЕ (технико-тактические единоборства), рейтинг команд считается через решение СЛУ (система линейных уравнений), рейтинг игрока экспоненциально убывает от числа ТТЕ и т.д. Подтверждением эффективности модели «PIRS» с предложенными изменениями может служить устойчивость рейтинга игроков от матча к матчу, расчетное значение корреляции между ожидаемым рейтингом игрока и фактически измеренным его значением составило r = 0,8 для 10 команд топ-уровня в сезоне 18/19 года.
