Altoparlante | Trascrizione |
| Chi-feng Ho | Influenza dell'invecchiamento della NBA e analisi di benchmarking. |
| Mason Chen è il coautore del progetto. Il motivo principale per cui abbiamo deciso di realizzare questo prodotto è che il nostro idolo NBA Kobe Bryant è morto in un incidente in elicottero l'anno scorso. |
| Molte persone iniziano a prestare attenzione all'età pensionabile, molti media e fan fuori Kobe potrebbero ancora giocare di più piuttosto che lasciare la NBA League. |
| Vogliamo sapere se questi giocatori storici riusciranno a continuare per due o tre anni. |
| La squadra potrebbe considerare il contratto massimo di un giocatore in base al valore del giocatore, alle prestazioni attuali e future, data l'età e la storia di infortuni precedenti. |
| Non c'è differenza tra una superstar e nemmeno un giocatore in panchina. Un giorno dovranno assolutamente affrontare un calo delle prestazioni dovuto a fattori di invecchiamento. |
| Se la loro squadra avesse già affrontato il declino dei suoi dati, i ticket della squadra dovrebbero essere ancora incentrati su di lui? |
| Ovviamente no. L'NBA è un'alleanza commerciale in cui i manager vogliono solo costruire una squadra forte per ottenere un campionato NBA invece di perdere, non otterranno alcun vantaggio per se stessi. |
| Nel nostro progetto vogliamo aiutare allenatori, preparatori e medici a scoprire quanto siano importanti i fattori di invecchiamento per i giocatori NBA. |
| Dal nostro punto di vista considereremo il momento sufficientemente buono per Kobe per lasciare il congedo. In secondo luogo, dai nostri dati consideriamo i giocatori che si sono ritirati troppo tardi e alcuni di quelli che si sono ritirati troppo presto. |
| Infine, abbiamo lavorato su quanto sia importante l'età per un giocatore di basket NBA e abbiamo fornito alcuni indizi. |
| Nei nostri obiettivi, vogliamo iniziare a costruire modelli statistici per mostrare come l'età sia un fattore importante per i giocatori NBA e quindi prevederemo le prestazioni dei giocatori in servizio attivo utilizzando la traiettoria di carriera degli ex giocatori. |
| Nella parte di selezione dei dati, consideriamo solo i migliori giocatori che hanno completato almeno 1.200 partite e 15 stagioni. E ogni stagione dovrebbe essere conteggiata dopo le stagioni 1979-1980. |
| Escludiamo i record delle stagioni brevi e quindi rimuoviamo tutte le stagioni in cui i giocatori giocano meno di 20 partite. |
| minuti totali, punti segnati e punti al minuto. Tre categorie. Eseguendo la standardizzazione delle statistiche annuali di ciascun giocatore rispetto alla media della carriera. Sono infine 36 i giocatori qualificati. |
| Creazione dell'indice di carriera e utilizzo del logaritmo di standardizzazione. |
| Anche se questi giocatori sono qualificati e conteggiati nel nostro set di dati, non possiamo semplicemente usare i loro punteggi, i minuti sul palco per confrontare. |
| Dopo aver effettuato la standardizzazione, è emerso il rapporto di gruppo di tre categorie e quindi abbiamo derivato l'indice di picco della carriera, |
| che è uguale a Z TM, più Z PP più Z PM. Z TM equivale al totale dei minuti di un giocatore, meno la media del gruppo. E poi abbiamo diviso per la deviazione standard dei minuti totali. Un metodo per tre categorie è lo stesso. |
| Potresti chiedermi perché eseguiamo la standardizzazione Z? Perché le statistiche Z hanno due vantaggi. Prima di tutto, rimuoverà qualsiasi distorsione dalla deviazione standard e garantirà anche un peso uguale per la media della carriera dei giocatori. |
| Questo è lo schema per la distribuzione delle posizioni di 36 giocatori tramite grafico a barre che mostra il set di dati storici dei 36 giocatori in posizione di ala grande più qualificati, che contiene un numero di 11, e i giocatori in posizione di ala piccola avevano il minor numero, che ne ha qualificati solo tre. |
| A destra, il grafico in alto mostra come calcoliamo la curva della combo e il grafico in basso mostra la curva dei primi tre giocatori (da Kobe Bryant a LeBron James a Michael Jordan) rispetto alla combo. |
| Perché scegliamo di utilizzare tre giocatori? Perché quei giocatori??? si mantengono bene e sono i migliori giocatori della storia. |
| Utilizzando la media dei punti al minuto e il totale dei punti in minuti in ciascuna categoria di età, li combiniamo |
| come curva combinata da utilizzare per il confronto con ciascuno dei dati. È facile sottolineare che il picco medio nel grafico in alto avrà 27 anni. E ciascuna categoria indica il valore più alto. Kobe Bryant sarà un buon esempio per spiegarlo. |
| Nel grafico in basso LeBron James mostra un valore anomalo, la cui età massima sembra essere 21 anni e durante i 27 anni, la sua curva combo è scesa a un nuovo minimo. |
| La dipendenza dalla posizione in alta stagione è scoprire l'età dell'oro dei giocatori in posizione diversa. Usiamo il test ANOVA per scoprire che la dipendenza delle cinque posizioni era l'età, uguale o meno. |
| La variabile dipendente è di otto fattori. Vogliamo sapere se ci sono differenze. Quindi eseguiamo l'ANOVA unidirezionale. |
| Nella figura a sinistra c'è differenza tra ciascuna posizione dei giocatori di basket; anche la guardia tiratrice e l'ala piccola hanno un'età precoce rispetto agli altri giocatori. |
| Il diverso tipo di strategia finale più focalizzato sull'ala piccola e sulla guardia tiratrice. Se il debuttante è stato scelto per allenarsi in quelle due posizioni avrà molto tiro e tempo. |
| Sebbene la strategia corri e spara sia famosa quest'anno, anche l'ala piccola e la guardia tiratrice sono entrate nella loro età dell'oro già prima. Sul fondo |
| la tabella ANOVA sottolinea che il valore P è inferiore a 0,5, il che significa che la probabilità può rifiutare l'ipotesi nulla per concludere ulteriormente che almeno una delle posizioni ha un'età di picco diversa. |
| Nel grafico a destra, l'età MVP è circa due anni dopo l'età massima dei giocatori. In questo momento, i giocatori hanno vissuto la loro età dell'oro. Di solito utilizziamo MVP per contrastare le prestazioni di un giocatore. |
| Man mano che invecchiano, le loro funzioni corporee diminuiscono e l'infortunio potrebbe influenzare il loro punteggio nelle selezioni MVP. |
| Usiamo un test T accoppiato lungo la curva sullo studio dell'età. Ci piacerebbe vedere la connessione tra l'età di picco dei giocatori e la loro età da MVP. |
| Vogliamo verificare se la differenza tra due valori di misura della statistica non è zero. |
| I nostri risultati mostrano un giocatore che entra nella sua età massima e dopo due anni in media riceve il titolo di MVP. |
| L'età di picco e l'età media dell'MVP hanno riscontrato una differenza significativa tra ciascuno di essi. Un modello di previsione, tuttavia, non può rifiutare l’ipotesi, suggerendo che una previsione è accurata. |
| Sì, fissiamo i giudizi che ci dicono che se la prestazione del giocatore è inferiore al 60% della media della carriera, potremmo pensare che se quello |
| la persona deve decidere di andare in pensione. Se qualcuno nell’ultimo anno potesse avere punteggi di prestazione pari all’80%, potremmo pensare che i giocatori potrebbero giocare ancora due o tre anni in più. |
| Kobe Bryant lasciò la lega quando aveva 37 anni. Abbiamo visto che la sua prestazione nell'ultimo anno aveva mantenuto circa l'80% delle sue capacità. |
| A destra...a sinistra il grafico che mostra un gruppo di giocatori che dovrebbero ritirarsi prima, ma non lo fanno, soprattutto quando vai a vedere il calcio di Juwan Howard |
| le prestazioni dopo i 34 anni diventano circa il 20-40% della sua capacità di carriera. Potremmo sottolineare che Kobe può giocare di più e Juwan dovrebbe ritirarsi prima. |
| Il nostro scopo nel clustering è perché vogliamo utilizzare i risultati del clustering per aiutare l'allenatore e la squadra a vedere come saranno le prestazioni future dei loro giocatori. |
| Abbiamo utilizzato JMP e suddiviso 36 giocatori in sette cluster per sei diverse categorie. La raccolta degli oggetti dei dati sarà simile tra loro. |
| Diamo un'occhiata al grafico. In alcuni casi questo grafico mette a confronto Gary Payton e Derek Fisher. Anche il valore R al quadrato è piuttosto alto |
| i propri cluster, il che significa che esiste una forte correlazione tra loro. Basandosi sul valore R al quadrato, il grafico potrebbe mostrarci chiaramente che sono in qualche modo simili. |
| Gary Payton si ritirò dal campionato nel 2007 e Derek Fisher nel 2014. Una differenza di sette anni. Potremmo anche utilizzare la traiettoria di carriera di Gary Payton per prevedere la tendenza futura di Derek Fisher. |
| L’età è uno dei fattori più importanti per i giocatori NBA. Man mano che l'età dei giocatori aumenta, avranno la possibilità di andare in pensione. |
| Questo modello di curva combinata utilizza il clustering e la correlazione delle statistiche multivariate per dimostrare come sono cambiate le prestazioni dei giocatori, in base alla differenza di età e alla traiettoria delle prestazioni con l'età. E i metodi di modellazione potrebbero applicarsi anche ad altri sport professionistici. |
| Grazie. |
