Collegiate Statistics.pptxを使用したプレーヤーのNBA成功の予測<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
多くの場合、エリートドラフトの見込み客としてNBAに参加している多くのプレイヤーは、業績を下回り、期待に応えることができません。複数のゼネラルマネージャー、コーチ、およびスカウトがプレーヤーを責めるのは早いかもしれませんが、おそらくチームの担当者によるデータ評価の欠如があります。このポスターには、5つの異なるデータソースからの観測と変数が含まれており、大学の選手の統計と物理的属性からなる包括的なデータセットが作成されます。ドラフトされてから4年後にプレーヤーがNBAに残る可能性を調べて予測するために、このデータセットでロジスティック回帰を使用します。これらのモデルは、プレーヤーがオールスターになってNBAの4年目のドラフトを締めくくる確率を予測するためにも使用されます。4年目までにNBAプレーヤーのパフォーマンスを調べることは、平均NBAキャリアがわずか4.8年続くことを考えると不可欠です。最後に、このポスターはまた、NBAで起草されてから4年後の大学プレーヤーのNBA効率評価を予測しようとしています。現在、このデータセットには、2003年から2011年の間にドラフトクラスから選択された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、ドラフトする大学プレーヤーを選ぶ際に、ガイダンスを追加したり、チームの意思決定を支援したりすることができます。
データ調査予測モデリング
