あなたはフットボールが好きですか - NFLドラフト、ファンタジーフットボール、フットボールのビデオゲーム？それから、TwitterでKoalaty StatisticsのJoseph Bryanをフォローし始めましょう！
ここ数年、私はフォローしていますコアラティ統計 Twitterで、スレッドでツイートされたサッカーデータの分析と予測モデリングに興味を持っています。時々調査され、分析されるデータはから来ます EA SportsのMadden footballのようなビデオゲーム 、それはプレーヤーとチームのそれ自身の評価を解放します。（私はこれらの事について私に教えてサッカーとビデオゲームの両方を愛する10代の息子がいます。）
フットボールがもうすぐ再開されるので、アカウントの背後にいる人物をDMにしました。これは、バイオでBSの分析スペシャリストとして識別されました。ジョージア大学からの統計で。それはコアラティ統計（結局のところ @DFF_Koala ）はJoseph Bryanです。彼は親切にもてなしてくれました。
ジョージア州で生まれ育ったジョセフはフットボールが大好きです - 大学とNFLの両方。ジョージア大学で機械工学の勉強をすることを計画していた間、彼は彼の基礎統計学コースの教授がフットボールに統計学を適用することによって概念を教えた後に彼の専攻を切り替えました。数年先を見越して、統計学の学位を取得したこの分析スペシャリストは、彼が「オタク回帰分析に基づくフットボールのテイク」と呼んでいるものについて、次のように述べています。
彼は、Caterpillarでの品質工学のインターンシップ中に、"実社会のアプリケーション"で初めてデータを処理するようになりました。過去1年間、ジョージア州のMasterackの品質エンジニアとして、施設へのデータ分析の導入を支援し、年間20万ドル以上の節約を見込んでいました（！）。
彼はこの夏早く結婚し、ペンシルベニア大学で経済学の博士号を取得している妻とフィラデルフィアに引っ越しました。そして今、彼は彼の新しい街でデータアナリストの地位を探しています。その間、彼はコアラティ統計の分析を共有しています。
あなたのコアラティ統計プロジェクトについて教えてください。それは何ですか、そしていつ、どうやって、そしてなぜあなたはそれを始めましたか？
それで、数年前、私はUGAで私のお気に入りのクラスだったApplied Linear Regressionというクラスを取りました。私の教授、マーク・ヴェルナーは素晴らしく、本当に私に退行を愛しました。それは春のクラスでした、そして、私は私が学んだことを私が愛するもの（フットボール）に適用したかったです。それで、私はNFLドラフトを予測するために回帰に取り組み始めました。ドラフトは4月に起こる巨大なNFLイベントで、私のお気に入りのものの1つです。それが起こる前にドラフトを予測するか、少なくとも試してみたかったのです。回帰を作成しましたが、それは問題ありませんでしたが、驚くべきことではありません。私はすべてのデータを手動で収集し（私は今のところスキルを持っていませんでした）、すべてを使用可能な方法で取得するのに約30時間かかりました。
ちょっと時間が経ち、私の卒業生は近づいたと思いました。私はより洗練された統計的なスキル/方法を使い、2018年のNFLドラフトを実行して*素晴らしい*成功を収めました。それが起こる前に、私はドラフトを.67 R ^ 2と予測しました。私は非常に誇りに思っていて、小さいフォロワーを開発し始めました。特にPeter Howardに感謝します（ @pahowdy 私の作品をRTに最初に書いた人は誰ですか？
そこから、私は自分の方法やスキルをドラフト以外にも適用し始めました。私は名前が必要だと思いました、そして高校時代の私のニックネームはコアラでした....それでコアラティ統計は形成されました。私はDraftKingsやFanDuelのようなDFS（Daily Fantasy Sports）のリグレッションを始めました。現時点では、私は約1,803人のフォロワーを抱えています。これは、オタク回帰分析に基づいたフットボールのためのトンです。私が最初に始めたとき、私は私が100人の信者さえ通り過ぎるとさえ考えませんでした。それはすべてNFLドラフトから始まりました。しかし、それは（サッカーの中で）ほとんどすべての回帰分析に基づいて進化しました。私はDFSを予測することを楽しんでいます。これは本質的にはゲームごとのものです。
2018年の終わりごろに、Joseph BryanはJMPを使用してこのベイズモデルを作成しました。ランニングバックが「良い」か「悪い」かを予測しました。良い=平均FP（ファンタジーポイント）を上回る＆悪い=平均FPを下回るスコア。目標は、毎週の成功を予測する、より大きなアンサンブルモデルに別の変数を追加することでした。X軸は単一のゲームでFP得点です。
Koalaty Statisticsへのフットボールのファンの反応は何ですか？
通常、「畏敬の念」のように、「それが起こった1ヵ月前に彼はどのようにしてそれを予測したのでしょうか」。これは本当に楽しいです！最もクールな瞬間は、人々が私のしていることを見て、統計的方法についてもっと学ぶために私をDMに十分興味を持っているときです。
コアラティ統計の結果は何ですか？
最終目標は、人々が楽しい方法で統計を学ぶのを助けることです。誰かが私が大学に行ったことを私に尋ねるたびに、私は "統計"を言う、彼らは*常に* "Ewwww、それは難しい/退屈だ"（またはいくつかの変形）。統計はとても面白くておもしろいです、そしてあなたが十分に学べば、それはめちゃくちゃ役に立つかもしれません。
あなたはいつもファンタジーフットボールで勝ちますか？
時々。私のモデルは100％完璧というわけではありません - モデルはありません。私はまだあらゆることに取り組んでいます、そしてできればいつか私ができることです。私は自分のモデルがほぼ完璧になるまで数週間を過ごしましたが、私のモデルにはほとんど問題がないようになる週もありました。
あなたは統計について何が一番好きですか？
私が大学で専攻を交換した全体の理由は、「統計で、将来を予測することができる」と思ったからであり、ある程度は真実です。それは超大国のようです、そして誰もが超大国を望んでいませんか？
JMPをどのように使い始めましたか？なぜあなたは今それを使うのですか？
私は最初に紹介されました JMP UGAで私の応用線形回帰コースで。そのコースでRとJMPの両方を使う方法を教えられました。私は今でも両方を使用していますが、その素晴らしい視覚化とニューラルネットワーク機能のために主にJMPです。JMPはほとんどの回帰ツールを合理化し、問題に対して複数の異なるアプローチを短時間で試すことを非常に簡単にします。
あなたについて他の人が知りたいと思うことは他にありますか？
サッカーが始まっていないときは、NCAAソフトボールとNBAバスケットボールを見るのが好きです。私はトロンボーンを演奏したUGAのRedcoat Marching Bandにいました。私はまたイーグルスカウトです。最後に、私はUGAの私の年の間に、私は地元の学校で放課後プログラムのために幼稚園児にコーディングクラスを教えました。
