你喜歡足球 - NFL選秀，夢幻足球和足球視頻遊戲嗎？然後，在Twitter上關注Koalaty Statistics的Joseph Bryan！
在過去的幾年裡，我一直在追隨考拉統計在Twitter上，對線程中發布的足球數據的分析和預測建模感興趣。有時，探索和分析的數據來自電子遊戲，如EA Sports的Madden football ，它發布自己的球員和球隊的評級。（我有一個喜歡足球和電子遊戲的十幾歲的兒子教我這些東西。）
隨著足球很快再次啟動，我想到了賬戶背後的人，在生物中被確定為具有BS的分析專家 來自佐治亞大學的統計數據。結果是Koalaty統計（ @DFF_Koala 是約瑟夫布萊恩，他很友善地告訴我一些關於他自己和他的意圖。
約瑟夫在佐治亞州出生長大，熱愛足球 - 無論是大學還是NFL。雖然他曾計劃在佐治亞大學學習機械工程，但在教授為基礎統計課程教授概念後，他將他的專業轉為足球。快進幾年，現在這位擁有統計學本科學位的分析專家對他稱之為“基於回歸的基於回歸的足球運動”有著追隨者。
在卡特彼勒的質量工程實習期間，他第一次在“真實世界的應用程序”中處理數據。在過去的一年裡，他在佐治亞州的Masterack擔任質量工程師，在那裡他幫助將數據分析引入工廠並領導項目，估計每年節省超過20萬美元（！）。
他今年夏天早些時候結婚，並帶著他的妻子搬到了費城，他的妻子正在賓夕法尼亞大學獲得經濟學博士學位。現在，他正在尋找新城市數據分析師的職位。與此同時，他一直在分享關於Koalaty Statistics的分析。
告訴我們您的Koalaty統計項目？它是什麼，以及何時/如何/為什麼你開始它？
好吧，幾年前，我參加了一個名為Applied Linear Regression的課程，這是我在UGA最喜歡的課程。我的教授Mark Werner太棒了，真的讓我愛回歸。那是一個春季班，我想把我學到的東西應用到我喜歡的東西（足球）。所以，我開始進行回歸預測NFL選秀。選秀是一場非常棒的NFL比賽，發生在四月，是我最喜歡的事情之一。我想在草案發生之前預測草案，或者至少嘗試一下。我創建了一個回歸，它沒關係，但沒什麼了不起的。我手動收集了所有數據（我現在沒有任何技能），花了大約30個小時才能以可用的方式獲取所有數據。
過了一會兒，我的畢業接近了，我想，“我應該開始用我的學位做足球事了...... 也許推特上的人會關心。“我使用了更精確的統計技巧/方法，並且在2018年NFL選拔賽中獲得了很棒的成功。在發生之前，我用.67 R ^ 2預測了草案。我非常自豪，並開始開發一個小的追隨者。特別感謝Peter Howard（ @pahowdy ）誰是第一個轉發我工作的人。
從那裡開始，我開始將我的方法/技能應用於草案之外。我想我需要一個名字，而我在高中時的暱稱是考拉....所以Koalaty統計數據已經形成。我開始使用DFS（Daily Fantasy Sports）中的回歸，像DraftKings和FanDuel這樣的東西，而我的追隨者變得更大了。現在，我大約有1,803名粉絲，這對於以足球為基礎進行以書呆子回歸為主。當我剛開始時，我從未想過我會傳遞100個粉絲。這一切都始於NFL選秀。但它已經發展成幾乎任何基於回歸的（在足球內）。我喜歡預測DFS，這基本上是在遊戲到遊戲的基礎上。
到2018年底，約瑟夫布萊恩使用JMP製作了這個貝葉斯模型。它預測跑步是“好”還是“壞”。好=高於平均FP（幻想點）得分和壞=低於平均FP得分。目標是將另一個變量添加到預測每周成功的更大的集合模型中。X軸在單個遊戲中得分為FP。
足球迷對Koalaty Statistics的回應是什麼？
通常，“敬畏”喜歡，“他怎麼預測它發生前一個月？”或者當我預測某一周的突破玩家時，人們都非常高興。這真的很有趣！最酷的時刻是人們看到我做了什麼，並且有興趣讓我更多地了解統計方法。
您希望Koalaty Statistics的結果如何？
最終目標是幫助人們以有趣的方式學習統計數據。每當有人問我上大學的時候，我說“統計”，他們總是*說，“Ewwww，那很難/無聊”（或者某些變體）。統計數據很有趣，很有趣，一旦你學到了足夠的東西，它就會非常有用。
你總是贏得夢幻足球嗎？
哈哈，有時候。我的模型在100％的時間裡並不完美 - 沒有模特。我仍在研究一切，希望有一天我能做到。我有幾個星期我的模型幾乎完美，但我也有幾個星期，我的模型幾乎沒有任何正確的。
你最喜歡什麼統計數據？
我在大學裡交換專業的全部原因是因為我認為，“有了統計數據，我可以預測未來”，並且在某種程度上是正確的。它就像一個超級大國，並不是每個人都想要一個超級大國？
你是怎麼開始使用JMP的？你為什麼現在用它？
我第一次被介紹給 JMP 在我在UGA應用的線性回歸課程中。我們被教導如何在該課程中使用R和JMP。我今天仍然使用它們，但主要是JMP因其出色的可視化和神經網絡功能。JMP簡化了大多數回歸工具，使得在很短的時間內嘗試多種不同的方法來解決問題變得非常容易。
人們還想知道你還有什麼？
當足球不上場時，我喜歡看NCAA壘球和NBA籃球。我在UGA的Redcoat Marching Band演奏了長號樂隊。我也是鷹偵察兵。最後，在UGA大四的時候，我在幼兒園為當地學校的課後計劃教了一個編碼課。
