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Der Monolog |
@julianisch
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Was können uns Baseballdaten über uns sagen?
Wenn Sie an Analysen im Baseball denken, denken Sie sofort an traditionelle Maßnahmen wie Treffer, Läufe und Basisprozentsätze. Wenn Sie ein Baseball-Enthusiast sind, kennen Sie möglicherweise fortgeschrittene Metriken wie FIP, WOBA und andere sabermetrische Begriffe. In dieser Sitzung teilt Sig Mejdal, einer der ersten Analysten im professionellen Baseball, einige weniger offensichtliche oder ungewöhnliche Kennzahlen mit, die den Erfolg professioneller Baseballspieler beeinflussen. Erfahren Sie, wie Phänomene wie der Immobilienboom in Kalifornien auftreten. die Verbreitung von Klimaanlagen in Florida; und nach Westen und Süden US Die Expansion wirkte sich dort aus, wo große Ligateams nach Spielern für ihre Organisationen suchten. Unterwegs wird Sig uns anhand animierter Blasendiagramme auch zeigen, wie sich der durchschnittliche Standort der wichtigsten Leaguer im Laufe der Zeit verändert hat, und die Beobachtungsanalyse „Age Cutoff“ untersuchen, die Malcom Gladwell bekannt gemacht hat Ausreißer. Finden Sie heraus, wie der Geburtsmonat die frühe und kontinuierliche Entwicklung starker Spieler beeinflussen kann und wie sich dies auf aktuelle (und möglicherweise zukünftige) wichtige Spieler auswirken kann. Sig beendet seinen Vortrag, indem er uns eine weitere „langweilige Datentabelle“ zeigt, insbesondere die Größe des Spielers, und notiert, was diese Daten über aktuelle Major Leaguers aussagen.
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@Sig |
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Mamba Magnificence: Ein Rückblick auf Kobe Bryants Karriere
Basketball hat immer die Welt von Clay Barker, dem Entwickler von Principal Research Statistician, beherrscht. Als Jugendlicher verliebte er sich in die Atlanta Hawks und seine Leidenschaft für das Spiel verstärkte sich erst, als er von Atlanta in das Basketball-Mekka von Chapel Hill, North Carolina, zog. Als es darum ging, eine Karriere zu wählen, fiel es all den Jahren, in denen er die Rückseite seiner Basketballkarten studierte, leicht, Statistiken zu erstellen. In dieser Präsentation untersucht Clay, wie er im Verlauf seiner 20-jährigen Karriere bei Kobe Bryant punkten kann, um festzustellen, ob seine Leistung in den letzten Phasen seiner Karriere wirklich gesunken ist, wie viele seiner Kritiker behaupten. Mithilfe der Generalized Regression Platform von JMP sucht Clay mithilfe des Lassos nach Änderungspunkten sowie nach anderen Funktionen wie dem Indikator für das Heimgericht, dem Gegner, den freien Nächten (nach Saison) und dem Playoff-Indikator, um zu analysieren und zu visualisieren, wie sich die Leistung von Kobe im Laufe der Zeit verändert hat. Clay stellt einige offensichtliche Schlussfolgerungen fest, insbesondere wenn man das erste Jahrzehnt gegen das zweite betrachtet, und untersucht als Bonus, wie Kobes Karriereweg mit Michael Jordan verglichen wird, von dem viele glaubten, er sei der beste Basketballspieler in der NBA-Geschichte.
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@clay_barker |
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JMP in Sports Analytics
Dr. Tim Chartier ist Professor für Mathematik und Informatik am Davidson College, wo er eine 100-köpfige Sportanalysegruppe leitet, die den Trainern des Colleges in verschiedenen Sportarten Analytik liefert. Das Team bietet Organisationen auf der ganzen Sportwelt Analysen an, um ihnen zu zeigen, wie Sportanalysen die Leistung ihrer Teams verbessern können. In diesem Segment zeigt Dr. Chartier, wie sein Team mithilfe von JMP vorhersagte, welche Spieler zu MLB All-Stars werden und welche Teams am jährlichen College-Basketballturnier namens March Madness teilnehmen würden. Mithilfe der Partitionsanalyse in JMP stellten Chartier und sein Team fest, dass der beste Prädiktor für die MLB-All-Star-Basis die Gesamtbasis war, wobei RBI eine sekundäre Vorhersagestatistik war. Aber das war noch nicht alles, sein Team stellte auch fest, dass Twitter-Follower ebenfalls ein starker Prädiktor sind - insbesondere wenn Sie über 100.000 Twitter-Follower haben, sind Sie wahrscheinlich ein All-Star, selbst wenn Ihre Statistiken etwas hinterherhinken die Note! In der zweiten Hälfte seines Vortrags zeigt Chartier, wie sein Team vier Jahre lang Spielprotokolle, JMP und Partitionsanalysen verwenden konnte, um den perfekten Sturm von Faktoren zu erklären, der es einem Außenseiter von historischem Ausmaß, # 16 Seed UMBC, ermöglichte, # zu besiegen 1 Samen, University of Virginia, im NCAA-Turnier 2018.
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@julianisch |
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Statistiken für Fantasy Football
Mit ungefähr 60 Millionen Menschen auf der ganzen Welt, die jede Woche spielen, ist Fantasy Football fast so populär geworden wie die eigentlichen NFL-Spiele. In diesem JMP On Air-Segment zeigt uns Joseph Bryan, Gründer / Erfinder von Koalaty Statistics, wie er mithilfe von Analysen (zusammen mit JMP und R) eine wöchentliche Vorhersage der Leistung der Spieler erstellt. Als Beispiel zeigt Joseph, wie er eine Reihe von Metriken verwendet hat, einschließlich der kritischen Metrik „Lufthöfe“ (Meter, in denen sich der Ball in der Luft bewegt), um die Chancen seiner Anhänger zu verbessern, den Empfänger mit der richtigen Breite am meisten auszuwählen letzte NFL-Saison. Durch die Präsentation gibt Joseph Ihnen auch zusätzliche Nuggets, um Ihr Spiel zu unterstützen, einschließlich seiner Beobachtung, dass sich jeder Spieler in der NFL immer zurückbildet ihr meine und dass gute Spiele nicht mehr gute Spiele bedeuten und ebenso für schlechte Spiele. Möchten Sie dieses Jahr Ihre Fantasy-Football-Liga gewinnen? Sehen Sie sich zunächst diese Präsentation an.
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@julianisch |
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Was ist der Wert eines Schusses im Hockey?
Wie wird ein Südstaatler aus Tennessee, der jetzt in Georgia lebt, ein Berater für Führungskräfte in der National Hockey League? Schreiben Sie einen Blog mit Kobe Bryant 30.699 Karriereaufnahmen. Zumindest landete SAS Analytical Consultant Sam Edgemon auf diese Weise den Auftritt. Sam kombinierte seine Liebe zu Analytik und Sport mit einer GANZEN Menge von Play-by-Play-Daten, die von der NHL bereitgestellt wurden, und half dem NHL-Team, die Bedeutung des „Schusswerts“ besser zu verstehen. Insbesondere entdeckte Sam, dass es wichtige Stellen auf dem Eis gibt, an denen die Wahrscheinlichkeit einer Wertung viel höher ist. Unter Verwendung des Prozentsatzes der erzielten Tore basierend auf der Position auf Eis, an der der Schuss abgegeben wurde, erstellte er für jeden Schuss eine Metrik für den „Schusswert“. Die Metrik und die Visualisierungen, die Sam zur Unterstützung erstellt hat, helfen dem Team jetzt auf so viele Arten - wie sie das Netz angreifen, wie sie zeichnen, wie sie freie Agenten verfolgen und vieles mehr.
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@samedgemon |
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Wo Olympiasieger geboren werden
Der JMP-Forschungsstatistiker Caleb King gibt uns einen Einblick in die Geburtsorte der Olympiasieger. Unter Verwendung von JMP und Daten von Olympic Reference untersuchte Caleb Daten darüber, woher Goldmedaillengewinner stammen, geokodierte Geburtsortdaten für alle Olympioniken und teilte seine Erkenntnisse. Sind Basketball- und Beachvolleyballspieler hauptsächlich aus den USA? Kommt Baseball eher aus Kuba? Sind alpine Skifahrer wirklich aus den Alpen? Mit einfachen Datenfiltern in JMP können Sie sich von der Weltkarte und den animierten Zeitreihen überzeugen. Spoiler-Alarm: Die Animationen von Clay zeigen die Geschichte in Aktion und Sie könnten überrascht sein, welche der beiden Top-Städte Goldmedaillengewinner hervorgebracht haben und wie viel Vorsprung sie haben immer noch über den Rest der Welt halten.
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@calking |
| Tipp des Tages |
Graphlets im Graph Builder
Mary und Pete sind Fußballfans der New York Giants und Denver Broncos, daher haben sie nicht viel Spaß daran auf dem Feld Erfolg vor kurzem zu feiern. Aber wie wäre es mit dem NFL-Entwurf: Haben ihre Organisationen zumindest erfolgreich entworfen? In dieser Folge des JMP Tipp des Tages Pete und Mary untersuchen NFL-Daten, um zu sehen, wie oft ihre Teams (und alle anderen NFL-Franchise-Unternehmen) die 5 abholen th Jahresoptionen für ihre 1 st runde Entwurfsentscheidungen. (Wenn ein Team die 5 ausübt th Die Jahresoption ist normalerweise ein Indikator für einen wertvollen Spieler, den sie für ein weiteres Jahr im Team haben möchten.) Mit Graphlets in JMP Graph Builder zeigt Pete Mary, ob die Daten besagen, dass ihre Teams vom Spielfeld „gewinnen“, wenn nicht sogar vom Team!
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@phersh |
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@julianisch |
