スピーカー | 成績証明書 |
| ホー・チーフェン | NBA の加齢による影響とベンチマーク分析。 |
| Mason Chen はこのプロジェクトの共著者です。 私たちがこの製品を開発することを決めた主な理由は、NBAのアイドルであるコービー・ブライアントが昨年ヘリコプターの事故で亡くなったことです。 |
| 多くの人が自分の引退年齢に注目し始めており、多くのメディアやファンもコービーはNBAリーグを離れるのではなく、まだもっとプレーすることができるだろう。 |
| 私たちは、これらの歴史的な選手たちがあと 2 ～ 3 年は続けられるかどうかを知りたいと考えています。 |
| チームは、プレーヤーの価値、現在および将来のパフォーマンス、年齢および過去の怪我の履歴を考慮して、プレーヤーの最大契約を検討する場合があります。 |
| スーパースターであってもベンチプレーヤーであっても違いはありません。 いつか彼らは老化要因によるパフォーマンスの低下に直面することは間違いありません。 |
| 彼らのチームにスーパースターがすでにデータの減少に直面している場合、チームチケットは依然として彼を中心にすべきでしょうか? |
| もちろん違います。 NBAは経営者が負けるのではなく、NBAチャンピオンになるために強いチームを作りたいだけのビジネスアライアンスであり、自分たちには何のメリットもありません。 |
| 私たちのプロジェクトでは、NBA プレーヤーにとって老化の要因がいかに重要であるかをコーチ、トレーナー、医師が理解できるよう支援したいと考えています。 |
| 私たちの観点から、コービーが休暇を離れるのに十分な時期は何かを検討するつもりだ。 次に、データから引退が遅すぎた選手と、引退が早すぎた選手を考慮します。 |
| 最後に、NBA バスケットボール選手にとって年齢がどのように重要であるかを検討し、いくつかのヒントを提供しました。 |
| 私たちの目標では、NBA プレーヤーにとって年齢がどのように大きな要素であるかを示す統計モデルの構築を開始し、その後、元プレーヤーのキャリアの軌跡を使用して現役プレーヤーのパフォーマンスを予測します。 |
| データ選択の部分では、少なくとも 1,200 試合と 15 シーズンを完了したトッププレーヤーのみを考慮します。 そして、各シーズンは1979年から1980年のシーズン後にカウントされる必要があります。 |
| 短いシーズンの記録を除外し、その後、選手が 20 試合に満たないシーズンを削除します。 |
| 合計時間、得点、分あたりのポイント。 3つのカテゴリー。 各プレーヤーの年間統計をキャリア平均と比較して標準化することによって。 最終的に出場資格を得た選手は36名となった。 |
| 標準化対数を利用したキャリアインデックスの作成と利用。 |
| これらのプレーヤーは出場資格があり、データセットにカウントされていますが、単にスコアやステージ上の出場時間を使用して対照することはできません。 |
| 標準化を行った結果、3つのカテゴリーのグループ比率が出て、ピークキャリア指数が導出されました。 |
| これは、Z TM に Z PP を加えたものに Z PM を加えたものに等しい。 Z TM は、1 人のプレーヤーの合計時間からグループ平均を引いたものに等しくなります。 次に、合計分の標準偏差で割ります。 ３つのカテゴリの方法は同じである。 |
| なぜ Z 標準化を行うのかと疑問に思われるかもしれません。 Z 統計には 2 つの利点があるためです。 まず第一に、標準偏差のバイアスが除去され、選手のキャリア平均の重みも均等になります。 |
| これは、棒グラフによる 36 人の選手のポジション分布のパターンで、パワー フォワード ポジションの選手が最も適格である 36 人の過去のデータ セットを示しています。これには 11 人の量が含まれており、スモール フォワード ポジションの選手が最も少なく、そのうち 3 人だけが適格であることを示しています。 |
| 右側の上部のグラフはコンボ カーブの計算方法を示し、下のグラフは上位 3 人の選手 (コービー ブライアント、レブロン ジェームス、マイケル ジョーダン) のカーブとコンボを示しています。 |
| なぜ 3 人のプレーヤーを使用することにしたのですか? だってあの選手たちは？？？メンテナンスも良く、彼らは史上最高の選手だ。 |
| 各年齢カテゴリーの1分当たりのポイントの平均と、その分に対する合計ポイントを使用して、それらを組み合わせます。 |
| 各データとの比較に使用するコンボ カーブとして使用します。 上のグラフのピーク平均が 27 歳であることは簡単に指摘できます。 そして、各カテゴリは最高の値を示します。 コービー・ブライアントはそれを説明する良い例となるだろう。 |
| 下のグラフでレブロン・ジェームズが示しているのは外れ値で、そのピーク年齢は21歳のようで、27歳の間に彼のコンボカーブは新たな最低値に落ち込んだ。 |
| ピークシーズンのポジション依存性は、異なるポジションの選手の黄金時代を見つけることです。 ANOVA テストを使用して、5 つの位置の依存関係が年齢、同じかどうかを調べます。 |
| 従属変数は 8 つの因子です。 違いがあるかどうか知りたいのです。 次に、一元配置分散分析を実行します。 |
| 左の図ではバスケットボール選手のポジションごとに違いがあります。シューティングガードとスモールフォワードも他の選手に比べて年齢が早い。 |
| スモールフォワードとシューティングガードに最も重点を置いた、異なる種類の究極の戦略。 ルーキーがこれら 2 つのポジションでトレーニングするように選ばれた場合、彼らには多くのショットと時間が与えられるでしょう。 |
| 今年はラン・アンド・ガン戦略が有名ですが、スモールフォワードとシューティングガードもまだ早くから黄金時代を迎えていました。 底部に |
| ANOVA 表は、P 値が 0.5 未満であることを示しています。これは、確率が帰無仮説を棄却して、位置の少なくとも 1 つが異なるピーク年齢を持つとさらに結論付けることができることを意味します。 |
| 右のグラフでは、MVP の年齢は選手のピーク年齢から約 2 年後です。 この頃、選手たちは黄金期を経験しました。 私たちは通常、プレーヤーのパフォーマンスを比較するために MVP を使用します。 |
| 彼らは年齢を重ねるにつれて体の機能が低下し、怪我がMVP選出の成績に影響を与える可能性があります。 |
| 年齢研究の曲線に沿って対応のある T 検定を使用します。 選手のピーク年齢とMVP年齢の関係を見ていきたいと思います。 |
| 統計の 2 つのメジャー値の差がゼロでないかどうかを確認したいと考えています。 |
| 私たちの結果は、ピーク年齢を迎え、平均 2 年後に MVP タイトルを獲得する選手が 1 人いることを示しています。 |
| ピーク年齢と MVP の平均年齢には、それぞれの間に大きな違いがあることがわかりました。 ただし、予測モデルは仮説を棄却できず、予測が正確であることを示唆します。 |
| はい、プレーヤーのパフォーマンスがキャリア平均の 60% 未満である場合、その選手のパフォーマンスがキャリア平均の 60% 未満であるかどうかを判断するように設定しました。 |
| 人は退職を決断する必要があります。 もし、昨年の選手のパフォーマンススコアが 80% であれば、選手たちはあと 2 ～ 3 年プレーできると考えられるかもしれません。 |
| コービー・ブライアントは37歳の時にリーグを去った。 昨年の彼のパフォーマンスは彼の能力の約80％を維持していることがわかりました。 |
| 右側...左側のグラフは、早期に引退すべきであるにもかかわらず、特にジュワン・ハワードの試合を見に行った場合にはそうではない一連の選手を示しています。 |
| 34 歳以降のパフォーマンスはキャリア能力の約 20 ～ 40% になります。 コービーはもっとプレーできるし、ジュワンはもっと早く引退すべきだと指摘できるだろう。 |
| クラスタリングの目的は、クラスタリングの結果を使用して、コーチやチームが選手の将来のパフォーマンスを確認できるようにしたいからです。 |
| 私たちは JMP を使用し、36 人のプレーヤーを 6 つの異なるカテゴリごとに 7 つのクラスターに分割しました。 データのオブジェクトの集合は互いに類似したものになります。 |
| グラフを見てみましょう。 このグラフでは、いくつかのケースでゲイリー・ペイトンとデレク・フィッシャーを比較しました。 R二乗値もかなり高いので、 |
| これは、それらの間に強い相関関係があることを意味します。 R 二乗値に基づいて、グラフはそれらが類似していることを明確に示しています。 |
| ゲイリー・ペイトンは2007年までに、デレク・フィッシャーは2014年にリーグから引退した。 7歳違いです。 ゲイリー・ペイトンのキャリアの軌跡を利用して、デレク・フィッシャーの将来の傾向を予測するのもよいでしょう。 |
| 年齢はNBAプレーヤーにとって最も重要な要素の1つです。 選手の年齢が上がるにつれて、引退に直面する機会が訪れる。 |
| このコンボ カーブ モデルは、多変量統計のクラスタリングと相関関係を利用して、年齢の違いと年齢に伴うパフォーマンスの軌跡に基づいて、プレーヤーのパフォーマンスがどのように変化したかを示します。 そして、このモデリング手法は他のプロスポーツにも応用できる可能性があります。 |
| ありがとう。 |
