大学統計を使用して選手の NBA での成功を予測する.pptx
多くの場合、エリートドラフト候補としてNBAに入る多くの選手は期待を下回る成績を残し、期待に応えられません。複数のゼネラルマネージャー、コーチ、スカウトがすぐに選手を責めるかもしれませんが、おそらくチーム関係者によるデータ評価が不足しているのでしょう。このポスターには、大学選手の統計情報と身体的特徴を含む包括的なデータセットを作成するために、5つの異なるデータソースからの観察と変数が含まれています。このデータセットではロジスティック回帰が使用され、選手がドラフトされてから4年後にNBAに残る確率を調べて予測します。これらのモデルは、選手がNBAドラフト後の4年目を終えてオールスターになる確率を予測するためにも使用されます。NBAの平均キャリアがわずか4.8年であることを考えると、NBA選手の4年目までのパフォーマンスを調べることは不可欠です。最後に、このポスターでは、大学選手がNBAにドラフトされてから4年後のNBA効率評価も予測します。現在、このデータ セットには、2003 年から 2011 年までのドラフト クラスから収集された 25 個の変数と 391 個の観測値が含まれています。このポスターから作成されたモデルは、ドラフトする大学選手を選択する際にチームの意思決定にガイダンスを追加し、支援することができます。
