대학 미식 축구의 경우 정규 시즌이 끝나고 며칠 후 어느 팀이 시즌 중 볼링 게임을 마칠 것인지 알게됩니다. 어떤 보울 지정은 공식에 의해 결정되지만, 각 보울은 종종 게임에 초대 할 여러 팀 중에서 선택할 수 있습니다. 일부 팀은 "여행 잘함"이라는 평판을 얻었습니다. 멀리있는 게임에서 출석을 늘리거나 대형 TV 시청자를 끌어들일 수있는 팬 기반이 있다는 의미입니다. 예를 들어,이 블로그 게시물을 고려해보십시오. 논평 오하이오 주에 관한 :
Buckeye 국가 여행 잘 이해하지 못한다. 우리는 전국에서 최고의 여행 대학 축구 팬들입니다.
나는이 수치가 명성을지지하는지 궁금해하고 출석 및 TV 시청률 데이터를 수집하기 시작했습니다. 11 년의 그릇 게임 데이터를 함께 모았습니다. bcsfootball.org 개별 그릇 웹 사이트에서 채워지는 구멍이 있습니다. 종종 그렇듯이 데이터를 정리하는 것이 주요 사업이었습니다. Recode 기능을 다음과 같이 사용했습니다. JMP 팀 이름 ( "Connecticut"또는 "UConn")과 그릇 이름을 표준화합니다. 보울 이름은 수시로 실제 이름이 바뀌기 때문에 특히 까다 롭습니다. 때로는 같은 이름이 여러 그릇에 사용되었습니다 ( " Meineke 자동차 관리 보울 "한 예입니다). JMP 지오 코더 추가 기능을 사용하여 이동 거리를 계산할 위치를 결정했습니다.
더 많은 변수가 도움이 될 것입니다. 그릇 자체가 다음과 같은 변수의 프록시 역할을하기를 바랍니다. 팀 순위 (각 그릇은 그릇을 쪼그리고있는 순서에 상당히 안정적인 슬롯에 앉아 있기 때문에). 다음을 포함하는 모델보기 년 , 사발 , 년 * 그릇 , 팀 과 거리 출석률과 TV 시청률은 매우 다르게 나타납니다. 거의 모든 사발 과 년 * 그릇 상호 작용은 출석 , 그 중 단지 몇 가지는 상관 관계가있다. TV 등급 . TV 시청률은 어떤 팀이 경기를하고 있는지에 따라 결정됩니다. 거리 전반적으로 상대적으로 취약한 요소이며 개별 팀에 적용되는 방식을 확인할 충분한 데이터가 없습니다.
사발의 출석 추세는 그릇에 따라 다르며, 일부 사발은 안정적이고, 일부는 위로 기울기가 있고, 일부는 아래로 기울어 져 있습니다. 다음 그래프는 각 카테고리에서 두 개가 강조된 추세 선을 보여줍니다.
팀으로 돌아가서,이 데이터의 복잡성은 두 가지가 있다는 것입니다. 팀 행당 두 개의 팀 값이 있습니다. 팀 열을 겹쳐 쌓을 수는 있지만 결과적으로 볼의 연대가 중복되어 (인위적으로 P 값이 줄어 듭니다) 더 중요한 것은 상대 팀 두 명과의 연관성을 없애기 때문에 더 이상 결과에 대한 공동 책임을 모델링 할 수 없습니다. 더 나은 접근법은 각 열에 정확히 2 개의 열이 각 게임에 대해 0이 아닌 것처럼 표시기 열을 팀당 하나씩 생성하는 것입니다. 표> 요약을 찾았습니다. 팀 하위 그룹으로 표시기 열을 생성하는 편리한 방법입니다.
표시기 열을 년 과 사발 열의 영향을 고려한 후 각 팀의 효과를 볼 수 있습니다. 년 과 사발 . 위에서 언급했듯이, 출석은 두 변수의 조합으로 매우 잘 모델링되며, 아마도 이러한 이유로 인해 중요한 모델 효과가있는 팀은 거의 없습니다. 여기에는 가장 작은 p 값을 가진 값이 예상 값으로 정렬됩니다. 하와이는 하와이 보울에서 종종 뛰는 학교이기 때문에 특별한 상황입니다. 일반적으로 하와이 보울의 출석은 하와이에서 활약 할 때 훨씬 높습니다.
|
| 기간 |
|---|
| 견적 |
|---|
| Prob> | t | |
|---|
|
| 하와이 |
| 10507 |
| 0.0148 |
|
| 올레 미스 |
| 8445 |
| 0.0427 |
|
| 텍사스 A & M |
| 6932 |
| 0.0405 |
|
| 알라바마 |
| 5803 |
| 0.0884 |
|
| 텍사스 |
| 5308 |
| 0.0637 |
|
| 웨스트 버지니아 |
| 5219 |
| 0.0758 |
|
| Florida St. |
| 4870 |
| 0.0904 |
|
| 조지아 기술 |
| -5707 |
| 0.0752 |
|
| 피츠버그 |
| -5982 |
| 0.0896 |
|
| 사우스 플로리다 |
| -6770 |
| 0.0737 |
|
| 미네소타 |
| -7393 |
| 0.0401 |
|
| 잔디 볼링장 |
| -8117 |
| 0.0716 |
|
| 톨레도 |
| -11831 |
| 0.0302 |
동일한 모델 TV 등급 응답은 여러 학교에서 중요한 결과를 보여줍니다. 최고의 결과는 다음과 같습니다. 부정적인 영향을 미치는 학교 중 누구도 중요한 p 값을 갖고 있지 않습니다.
|
| 기간 |
|---|
| 견적 |
|---|
| Prob> | t | |
|---|
|
| 텍사스 |
| 2.30 |
| <.0001 |
|
| 서던 칼 |
| 1.83 |
| 0.0017 |
|
| Penn St. |
| 1.91 |
| 0.0021 |
|
| 오리건 주 |
| 1.65 |
| 0.0046 |
|
| 오하이오 주 |
| 1.55 |
| 0.0073 |
|
| 미시간 |
| 1.47 |
| 0.0074 |
|
| Florida St. |
| 1.37 |
| 0.0126 |
|
| 플로리다 |
| 1.51 |
| 0.0130 |
|
| 노트르담 |
| 1.35 |
| 0.0164 |
|
| 네브래스카 |
| 1.32 |
| 0.0273 |
|
| 미시간 St. |
| 1.30 |
| 0.0362 |
|
| 위스콘신 |
| 1.23 |
| 0.0371 |
모델을 탐색하거나 팀 점수를보고 싶을 때를 대비하여 전체 모델 보고서를 대화 형 HTML 페이지로 저장했습니다. 보세요. 출석 과 TV 등급 보고서.
내가 언급하지 않은 한 가지 세부 사항은 모델에서 적합성에 실패했을 때만 발견 한 모델의 특이성을 피하기 위해 4 개 미만의 게임 (미안, 공작)이있는 그릇과 학교는 제외했다는 점입니다. 대부분의 조건이 그다지 중요하지 않지만 그 추정치가 최종 모델에 여전히 참여하기 때문에 더 많은 예외가 모델을 향상시킬 수 있습니다. JMP Pro의 고급 모델링 기능은 이러한 자동 제거를 자동으로 수행 할 수 있습니다. JMP 통계 개발자 클레이 바커 그는이 데이터를 분석 할 때 그렇게했습니다. 그는 사용했다. 일반 회귀 , 이는 반복적으로 제거 할 용어를 찾아서 실제 용어가 더 많은 데이터에 적합하도록합니다. 클레이는 또한 출석 과 TV 등급 1 : 4의 비율로 결합하여 하나의 결합 된 점수를 산출합니다. 아래는 그의 최상위 학교와 최하위 학교입니다. 점수가 0이면 팀이 최종 모델에 참여하지 않았다는 의미입니다.
|
| 팀 |
|---|
| TV |
|---|
점수| 출석 |
|---|
점수| 사무용 겉옷 |
|---|
점수|
| Florida St. |
| 0.73 |
| 0.60 |
| 0.70 |
|
| 서던 칼 |
| 0.78 |
| 0.00 |
| 0.63 |
|
| 텍사스 |
| 0.71 |
| 0.00 |
| 0.57 |
|
| 오하이오 주 |
| 0.60 |
| 0.11 |
| 0.50 |
|
| Penn St. |
| 0.47 |
| 0.08 |
| 0.39 |
|
| 미시간 |
| 0.40 |
| 0.16 |
| 0.35 |
|
| 노트르담 |
| 0.36 |
| 0.30 |
| 0.35 |
|
| 그루지야 |
| 0.42 |
| 0.00 |
| 0.34 |
|
| 플로리다 |
| 0.27 |
| 0.00 |
| 0.22 |
|
| 마이애미 (플로리다) |
| 0.20 |
| 0.00 |
| 0.16 |
|
| 웨스트 버지니아 |
| 0.00 |
| 0.53 |
| 0.11 |
|
| 텍사스 A & M |
| 0.00 |
| 0.33 |
| 0.07 |
|
| 아이오와 주 |
| 0.00 |
| 0.23 |
| 0.05 |
|
| 루이지애나 라파예트 |
| 0.00 |
| 0.23 |
| 0.05 |
|
| 테네시 |
| 0.00 |
| 0.19 |
| 0.04 |
|
| 노스 캐롤라이나 |
| 0.00 |
| 0.19 |
| 0.04 |
|
| 올레 미스 |
| 0.00 |
| 0.17 |
| 0.03 |
|
| 플로리다 인터내셔널 |
| 0.00 |
| -0.15 |
| -0.03 |
|
| 와이오밍 |
| 0.00 |
| -0.16 |
| -0.03 |
|
| 남부 미스 |
| 0.00 |
| -0.18 |
| -0.04 |
|
| 마샬 |
| 0.00 |
| -0.21 |
| -0.04 |
|
| 콜로라도 |
| 0.00 |
| -0.28 |
| -0.06 |
|
| 웨스턴 미시간 |
| -0.08 |
| 0.00 |
| -0.07 |
|
| 시러큐스 |
| 0.00 |
| -0.34 |
| -0.07 |
|
| 웨스턴 켄터키 주 |
| 0.00 |
| -0.40 |
| -0.08 |
|
| 북부 일리노이 주 |
| -0.22 |
| -0.11 |
| -0.20 |
적어도 오하이오 주 팬들은 나에게 덜 화낼 것입니다. 
세부 사항을 검사하거나 다른 모델을 시험하려는 경우, 데이터 파일 JMP 파일 교환에 있습니다. (다운로드하려면 무료 SAS 프로파일이 필요합니다.)
폴 프레 워 쓴 :
감사합니다. Xan은 점수를 승패로 변환하면이 분석이 표준 Bradley-Terry 모델이됩니다. 아마 그 길로 갈거야. 안부, Paul
잔 그레그 쓴 :
안녕하세요 Paul, 한 가지 차이점은 출석률이 부가가득 점수이며 귀하의 평점이 감점 (2 점의 차이에 따라)이라는 것입니다. 저는 통계학자가 아니므로 조사를위한 몇 가지 아이디어 만 제공 할 것입니다. 당신은이기는 향수가 1로 점수 표시 방법을 시도 할 수 있고 잃는 향수는 -1로 점수가 매겨집니다. 출석 대신 점수 차이에 따라 팀을 평가하는 스포츠 등급 모델을 조사해야합니다. 물론, 당신은 여전히 당신의 척도가 어떻게 연속 숫자로 변환되어야 하는지를 알아 내야합니다. 그렇지 않으면 치료는 서수와 같습니다.
폴 프레 워 쓴 :
Xan은 표면 상으로 여러 가지 요소 수준의 전반적인 평가를 결정하기 위해 머리부터 대까지의 매치업을 포함하기 때문에이 분석은 내가 씨름하고있는 향기의 감각 테스트에 대한 답변을 보유하고있는 것처럼 보입니다.
감각 연구는 6 가지 향수를 사용하여 어떤 것이 더 선호되는지 식별했습니다. 40 - 일부 패널은 1 위, 2 위 향수 (맹검) 냄새를 맡고 재판에 등급을 매겼습니다.
9- 라이 커트 눈금
1 : # 1에 대한 극한 선호도 == 5 : 선호도 없음 ==> 9 : # 2에 대한 극한 선호도
당신이 결과를 쌓아 놓으면 두 개의 반대 팀이 분리되어 더 이상 결과에 대한 공유 책임을 모델로 만들 수 없다고 썼을 때 그것은 나에게 공감했습니다. 이것은 내가 갇혀있는 곳입니다.
내가 본 유추는
* 패널리스트 / 해
* 향수 # 1 대 # 2 / 팀 # 1 대 # 2
* 평가 / 출석
선호도 등급에 사용 된 리 커트 척도는 지표 변경 구조를 간단히 적용하지 못하게하는 추가 복잡성을 유발합니다.
분석이 JMP에 맞을만한 제안이 있습니까?
고마워, Paul
그리고 당신의 사발 게임 분석은 나에게 정확하게 예민 해 보입니다. 빅 10 제휴 팀은 가난한 여행자라는 이유로 명성을 얻었 기 때문에 우리 모교, 미네소타 대학교에 대해 더 나쁜 기록을 가진 다른 빅 10 팀을 종종 선택합니다.
