Vocero | Transcripción |
| Chi-feng Ho | Influencia del envejecimiento de la NBA y análisis comparativo. |
| Mason Chen es el coautor del proyecto. La razón principal por la que decidimos hacer este producto es que nuestro ídolo de la NBA, Kobe Bryant, falleció en un accidente de helicóptero el año pasado. |
| Mucha gente empieza a prestar atención a su edad de jubilación, muchos medios y aficionados creen que Kobe aún podría jugar más en lugar de abandonar la NBA League. |
| Queremos saber si esos jugadores históricos podrían continuar durante dos o tres años. |
| El equipo podría considerar el contrato máximo de un jugador debido al valor del jugador, su rendimiento actual y futuro, su edad y su historial de lesiones previas. |
| No hay diferencia entre una superestrella o incluso un jugador de banco. Un día seguramente enfrentarán una disminución en el rendimiento debido a factores de envejecimiento. |
| Si su equipo ya tenía una superestrella que se había enfrentado a la disminución de sus datos, ¿las entradas del equipo deberían seguir centradas en él? |
| Por supuesto que no. La NBA es una alianza empresarial en la que los directivos sólo quieren formar un equipo fuerte para conseguir un campeonato de la NBA en lugar de perder, no obtendrán ningún beneficio para ellos mismos. |
| En nuestro proyecto queremos ayudar a entrenadores, preparadores físicos y médicos a descubrir qué tan importantes son los factores del envejecimiento para los jugadores de la NBA. |
| Desde nuestra perspectiva consideraremos que es el momento suficientemente bueno para que Kobe deje la licencia. En segundo lugar, a partir de nuestros datos consideramos a los jugadores que se retiraron demasiado tarde y algunos de los que se retiraron demasiado pronto. |
| Por último, trabajamos sobre cómo la edad es importante para un jugador de baloncesto de la NBA y damos algunas pistas. |
| En nuestros objetivos, queremos comenzar a construir modelos estadísticos para mostrar cómo la edad es un factor importante para los jugadores de la NBA y luego predeciremos el desempeño de los jugadores en servicio activo utilizando la trayectoria profesional de los ex jugadores. |
| En la parte de selección de datos, solo consideramos a los mejores jugadores que hayan completado al menos 1.200 partidos y 15 temporadas. Y cada temporada debería contarse después de las temporadas 1979-1980. |
| Excluimos los registros de temporada corta y luego eliminamos cualquier temporada en la que los jugadores jueguen menos de 20 partidos. |
| minutos totales, los puntos anotados y los puntos por minutos. Tres categorías. Haciendo la estandarización de las estadísticas anuales de cada jugador con el promedio de su carrera. Finalmente, hay 36 jugadores clasificados. |
| El índice de carrera elaborando y utilizando el logaritmo de estandarización. |
| Aunque esos jugadores están clasificados y contados en nuestro conjunto de datos, no podemos simplemente utilizar sus puntuaciones y minutos en el escenario para contrastar. |
| Después de hacer la estandarización, salió la proporción de grupo de tres categorías y luego derivamos el índice profesional máximo, |
| que es igual a Z TM, más Z PP más Z PM. El Z TM es igual al total de minutos de un jugador, menos el promedio del grupo. Y luego dividimos por la desviación estándar del total de minutos. El método para tres categorías es el mismo. |
| Quizás me preguntes por qué hacemos la estandarización Z. Porque las estadísticas Z tienen dos beneficios. En primer lugar, eliminará cualquier sesgo de desviación estándar y garantizará también el mismo peso para el promedio de carrera de los jugadores. |
| Este es el patrón para la distribución de posiciones de 36 jugadores mediante gráfico de barras que muestra el conjunto de datos históricos de 36 jugadores de posición de ala-pívot que están más calificados, que contiene una cantidad de 11, y los jugadores de posición de alero pequeño que tuvieron menos, que solo calificaron a tres de ellos. |
| A la derecha, el gráfico superior muestra cómo calculamos la curva combinada y el gráfico inferior muestra la curva de los tres mejores jugadores (Kobe Bryant, LeBron James y Michael Jordan) versus el combo. |
| ¿Por qué elegimos utilizar tres jugadores? Porque esos jugadores??? Se mantienen bien y son los mejores jugadores de la historia. |
| Al utilizar el promedio de puntos por minuto, el total de puntos por minutos en cada categoría de edad, los combinamos |
| como la curva combinada que se utilizará para comparar cada uno de los datos. Es fácil señalar que el promedio máximo en el gráfico superior será de 27 años. Y cada categoría señala el valor más alto. Kobe Bryant será un buen ejemplo para explicarlo. |
| En el gráfico inferior, LeBron James muestra un caso atípico, cuya edad máxima parece ser los 21 años y durante los 27 años, su curva combinada cayó a un nuevo mínimo. |
| La dependencia de la posición de la temporada alta es descubrir la edad de oro de los jugadores de posición diferenciada. Usamos la prueba ANOVA para determinar si la dependencia de las cinco posiciones era la edad, igual o no. |
| La variable dependiente es de ocho factores. Queremos saber si hay alguna diferencia. Luego hacemos ANOVA unidireccional. |
| Es en la figura de la izquierda hay diferencia entre cada posición de los jugadores de baloncesto; El escolta y el alero también tienen una edad más temprana que otros jugadores. |
| Los diferentes tipos de estrategia definitiva se centraban más en el alero y el escolta. Si el novato ha sido elegido para entrenar en esas dos posiciones tendrá mucho tiro y tiempo. |
| Aunque la estrategia de correr y disparar es famosa este año, el alero y el escolta también entraron antes en su época dorada. En el fondo |
| La tabla ANOVA señala que el valor P es inferior a 0,5, lo que significa que la probabilidad puede rechazar la hipótesis nula para concluir además que al menos una de las posiciones tiene una edad máxima diferente. |
| En el gráfico de la derecha, la edad del MVP es aproximadamente dos años después de la edad máxima de los jugadores. En este momento, los jugadores vivieron su edad de oro. Generalmente usamos MVP para contrastar el desempeño de un jugador. |
| A medida que crecen, sus funciones corporales disminuirán y la lesión podría influir en su marca en las selecciones de MVP. |
| Utilizamos una prueba T pareada a lo largo de la curva del estudio de edad. Nos gustaría ver la conexión entre la edad máxima de los jugadores y su edad de MVP. |
| Queremos comprobar si la diferencia entre dos valores de medida de la estadística no es cero. |
| Nuestros resultados muestran a un jugador que llega a su edad máxima y después de dos años de media recibe su título de MVP. |
| La edad pico y la edad promedio de MVP encontraron una diferencia significativa entre cada una de ellas. Sin embargo, un modelo de predicción no puede rechazar la hipótesis, sugiriendo que una predicción es precisa. |
| Sí, establecimos los juicios que nos dijeron que si el desempeño del jugador es inferior al 60 por ciento del promedio de su carrera, podríamos pensar que si eso |
| persona necesita decidir jubilarse. Si alguien en el último año también pudiera tener puntuaciones de rendimiento del 80%, podríamos pensar que los jugadores aún podrían jugar dos o tres años más. |
| Kobe Bryant dejó la liga cuando tenía 37 años. Vimos que su desempeño el año pasado había mantenido alrededor del 80% de su capacidad. |
| A la derecha... a la izquierda, el gráfico muestra un conjunto de jugadores que deberían retirarse antes, pero no lo hacen, especialmente cuando vas a ver a Juwan Howard. |
| El rendimiento después de los 34 años se convierte en entre el 20 y el 40% de su capacidad profesional. Podríamos señalar que Kobe puede jugar más y Juwan debería retirarse antes. |
| Nuestro propósito al agrupar es porque queremos utilizar los resultados de la agrupación para ayudar al entrenador y al equipo a ver cómo es el desempeño futuro de sus jugadores. |
| Usamos JMP y dividimos a 36 jugadores en siete grupos divididos en seis categorías diferentes. La recopilación de objetos de datos será similar entre sí. |
| Miremos el gráfico. Este gráfico comparó a Gary Payton y Derek Fisher, en algunos casos. Además, el valor de R cuadrado es bastante alto para |
| sus propios grupos, lo que significa que existe una fuerte correlación entre ellos. Según el valor de R cuadrado, el gráfico podría mostrarnos claramente que son algo similares. |
| Gary Payton se retiró de la liga en 2007 y Derek Fisher en 2014. Una diferencia de siete años. También podríamos utilizar la trayectoria profesional de Gary Payton para predecir la tendencia futura de Derek Fisher. |
| La edad es uno de los factores más importantes para los jugadores de la NBA. A medida que la edad de los jugadores aumente, tendrán la oportunidad de afrontar la jubilación. |
| Este modelo de curva combinada utiliza la agrupación y correlación de estadísticas multivariadas para demostrar cómo cambió el rendimiento de los jugadores, en función de la diferencia en la edad y la trayectoria del rendimiento con la edad. Y los métodos de modelado también podrían aplicarse a otros deportes profesionales. |
| Gracias. |
