抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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現場のサッカープレーヤー間の複雑な相互作用がそれらの成功にどのように影響するかを探索するためのモデルと同様に,モデルを設計した。本論文で使用したデータは,2020年のICMにおける問題Dによって提供され,それは「Huskies」という名のネイティブサッカーチームを作成した。ダイアディックおよびトリアドック構成を同定するために,通過ボールネットワーク上でネットワーク解析を行った。さらに,Huskiesに対する最良生成は,ΔΨ4-3π*形成であり,最も適当なラインアップは,D4,D5,D6,D9,M1,M3,M5,F2,F3,F6であり,2つのダイアディック配置と1つの三つ組構造を含むことをさらに決定している。”結論]である.さらに,D4,D5,D6,D9,M1,M3,M5,F2,F3,F6である。データから抽出した11の指標を含む線形モデルを提示し,チームワークの有効性を測定するためにそれを使用した。各指標の係数を決定するために,各ゲームにおける2つの側面のスコアの差に適合するために多重線形回帰を用いた。適合値を実際の値と比較し,感度試験を行って,本モデルの精度と安定性を検証した。マクロデータを分析し,各ゲームの勝者と損失者の指標を比較することによって,著者らは,Huskiesの行動を次の季節に改善するように,心理的構築,チームとチーム構造などに,Huskiesのコーチを助言した。最後に,上記の知見を一般化し,正しいメンバーを選択し,円滑な通信ネットワークを生成する,効果的なチームの設計に関する提案を提供した。また,myモデルには含まれていないが,チーム性能の評価において非常に重要であるいくつかの新しい側面を提案した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】