2021年7月23日 / 最終更新日時 : 2021年7月24日 rnsr0371 R言語 偏相関係数を使って出場時間の影響を取り除いたスタッツ同士の関係を調べる スタッツ同士の相関を調べる際、出場時間の影響を取り除く方法として、偏相関係数を紹介しました。
2021年7月15日 / 最終更新日時 : 2021年7月15日 rnsr0371 R言語 Wikipedia『晴山ケビン』の閲覧数を予想する――ARモデルを用いて 時系列データの分析の練習として、Wikipediaの『晴山ケビン』の閲覧数を予測しました。
2021年7月12日 / 最終更新日時 : 2021年7月12日 rnsr0371 R言語 富樫勇樹のWikipediaの閲覧数を予測したので実数値と比較しました 過去に富樫勇樹選手のWikipediaの閲覧数を予測していたので、実際の閲覧数と比べてみました。
2021年6月12日 / 最終更新日時 : 2021年6月12日 rnsr0371 バスケットボール 【バスケットボール】ボックススコアに残らないオフェンスへの貢献はどれくらいあるのか？（2） 【バスケ】ボックススコアに残らない攻撃への貢献がどれくらいあるのか調べるために、PIPMを重回帰分析して、adj. R^2を求めました。
2021年6月11日 / 最終更新日時 : 2021年6月12日 rnsr0371 Python 【バスケットボール】ボックススコアに残らないオフェンスへの貢献はどれくらいあるのか？ 【バスケ】ボックススコアに残らないオフェンスへの貢献がどれくらいあるのかを調べるために、PIPMをPoint Per Possessionなどで回帰して、分散説明率を調べました。
2021年3月24日 / 最終更新日時 : 2021年3月24日 rnsr0371 Python Offensive Efficiencyで選手のプレータイムを回帰する Offensive Efficiencyで選手のプレータイムを回帰しました。主に予測が大きく外れた選手たちについて考察しました。
2020年3月28日 / 最終更新日時 : 2021年3月15日 rnsr0371 R言語 Bリーグ2019-20シーズンMIP(Most Improved Player)を勝手に決める Bリーグ2019-20シーズンで前シーズンから最も成長した選手をデータ分析で選びました。
2020年2月15日 / 最終更新日時 : 2020年8月29日 rnsr0371 R言語 富樫勇樹の今後1年のWikipediaの閲覧数を予測する――Prophetを用いた分析 Bリーグの富樫勇樹のWikipediaの閲覧数を予測しました。
2020年1月1日 / 最終更新日時 : 2023年4月15日 rnsr0371 バスケットボール チームのOffensive EfficiencyはBリーグの試合の勝ち試合数を予測するか？-2 海外で提案されたアドバンスドスタッツが日本でも使えそうか検討しました。part2
2019年12月29日 / 最終更新日時 : 2020年8月29日 rnsr0371 バスケットボール チームのOffensive EfficiencyはBリーグの試合の勝敗を効果的に予測するか？ 海外で提案されたアドバンスドスタッツが日本でも使えそうか検討しました。
