2022年1月30日 / 最終更新日時 : 2022年1月30日 rnsr0371 バスケットボール 【分析の練習】出場時間で得点をガンマ回帰してみた 『データ解析のための統計モデリング入門』を読んだので、その内容の踏まえたアウトプットです。出場時間で得点をガンマ回帰してみました。
2021年12月25日 / 最終更新日時 : 2021年12月25日 rnsr0371 バスケットボール ビーコルの現在地@2021-22シーズン(開幕〜12月下旬) #ビーコルデータ分析部として、ビーコルの現在地(2021/12下旬)を可視化・整理してみました。
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。
2021年8月3日 / 最終更新日時 : 2021年8月3日 rnsr0371 R言語 【入門】変動係数を使って『ガチャ感』のある選手を探そう!(R編)【バスケのデータ分析】 バスケのデータ分析に興味ある人向けの入門記事です。変動係数という指標を使って『ガチャ感』の強い選手を探すというのが分析のテーマです。
2021年8月2日 / 最終更新日時 : 2021年8月2日 rnsr0371 Python 【入門】変動係数を使って『ガチャ感』のある選手を探そう!(Python編)【バスケのデータ分析】 バスケのデータ分析に興味ある人向けの入門記事です。変動係数という指標を使って『ガチャ感』の強い選手を探すというのが分析のテーマです。
2021年7月25日 / 最終更新日時 : 2021年7月25日 rnsr0371 R言語 偏相関係数に関する色々――残差同士の単純相関、時間あたりのPTSとASの単純相関との比較 バスケのデータ(得点・アシスト・出場時間)を例に、出場時間の影響を取り除く方法について模索しました。