2023年5月6日 / 最終更新日時 : 2023年5月6日 rnsr0371 stan バスケのデータでベイズ統計モデリング バスケットボールのデータを用いて、ベイズ統計モデリングの手続きを説明しました。
2023年1月29日 / 最終更新日時 : 2023年1月29日 rnsr0371 paiza バスケのデータ分析を通じてプログラミングに興味を持った人向けにプログラミングの入門資料を紹介します！ 逆に紹介しないことは、統計解析・機械学習的な手法の実装方法や、バスケのデータそのものです。
2022年8月14日 / 最終更新日時 : 2022年8月14日 rnsr0371 R言語 【時系列分析】八村塁選手のWikipedia閲覧数を予測したい【ARIMAモデル】 ボックス・ジェンキンス法に基づいて、時系列分析を練習しました。
2021年10月29日 / 最終更新日時 : 2021年10月29日 rnsr0371 Python RAPMをベーシックスタッツで重回帰する@NBA NBAのデータを用いて、RAPMをベーシックスタッツで重回帰分析してみました。トップダウン型のデータ分析のデモンストレーションです。
2021年9月25日 / 最終更新日時 : 2021年9月25日 rnsr0371 R言語 【練習】チームの得点とFourFactorsの関係について【マルチレベルモデル】 マルチレベルモデルを使って、チームの違いを考慮しつつ、得点とFour Factorsの関係を調べました。
2021年9月17日 / 最終更新日時 : 2021年9月17日 rnsr0371 Python Bリーグにおいてホームコートアドバンテージは存在するか？──B1 2020-21シーズンのデータを用いた検討 Bリーグ B1 2020-21シーズンのデータを用いて、ホームコートアドバンテージが存在するかを検討しました。
2021年8月27日 / 最終更新日時 : 2021年8月27日 rnsr0371 Python 体格の良い選手ほど活躍しているのか？（＠NBA 2020-21シーズン） NBA選手の身長・体重データからBMIを算出し、体格が良い(BMIが高い)ほど活躍しているのか？ を調べました。
2021年8月25日 / 最終更新日時 : 2021年8月25日 rnsr0371 Python ガタイの良い選手ランキング(@NBA 2020-21シーズン) NBA 2020-21シーズンの各選手の身長・体重データを使って、ガタイの良い選手ランキングを作成しました。
2021年8月11日 / 最終更新日時 : 2021年8月11日 rnsr0371 Python 【入門】選手の成長を可視化しよう！(Python編)【バスケのデータ分析】 バスケのデータ分析に興味がある人向けの入門記事です。B1 2019-20シーズンと2020-21シーズンのEFFの差と出場時間の差を使って、成長した選手を探すというのが分析のテーマです。
2021年8月5日 / 最終更新日時 : 2021年8月5日 rnsr0371 R言語 出場時間の影響を取り除いて『ガチャ感』を調べる 「【入門】変動係数を使って『ガチャ感』のある選手を探そう！【バスケのデータ分析】」の続編です。出場時間の影響を取り除いた上で、得点のばらつきを評価し、『ガチャ感』ある選手を探しました。
