文献

J-GLOBAL ID：202102230437895882   整理番号：21A2713335

国立バスケットボール協会におけるゴールデン州戦士のためのゲームスコアを予測するための回帰木モデル【JST・京大機械翻訳】

Regression Tree Model for Predicting Game Scores for the Golden State Warriors in the National Basketball Association

著者 (2件)： Huang Mei-Ling ,  Lin Yi-Jung
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 12  号： 5  ページ： 835  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データマイニングはスポーツでますます使用されている。スポーツデータ解析は,ゲームとチーム結果を理解するのを助ける。このような解析によって提供される情報は,ゲームローバーにとって有用である。特に,この情報は,チームがゲームを勝つことを予測するファンを助けることができる。多くの学者は,様々なスポーツイベントの結果を予測するために注目されている。winsと損失の予測に加えて,学者はチームスコアを調査した。スコア予測に関するほとんどの研究は,ボールゲームのスコアを予測するために線形回帰モデルを使用した;それにもかかわらず,研究は,バスケットボールスコアを予測するために,回帰木モデルを使用していない。したがって,本研究は,国立バスケットボール協会(NBA)の20172018シーズンの金利州Warriorsとその反対者のゲームデータを分析した。各チームについて強く弱い対称性要求を同定した。スコア予測のための回帰木モデルを開発した。2チームにおける各プレーヤーのスコアを予測した後,著者らは,予測総スコアをまとめて,関心のあるチームの予測結果(loseまたはwin)を得た。本研究の結果は,回帰木モデルが各プレーヤーのスコアとチームの総スコアを効果的に予測できることを示した。モデルは87.5%の予測精度を達成した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  *ゲーム ,  スポーツ ,  利子 ,  データ解析 ,  バスケットボール ,  データマイニング
準シソーラス用語： 天体車 ,  線形回帰 ,  予測精度 ,  *回帰木 ,  プレイヤ ,  線形回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 国立バスケットボール協会 ,  回帰木 ,  線形回帰 ,  ゲーム点予測

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  スポーツ医学  (GC11000Y)

引用文献 (37件)：

• Ruan, L.; Li, C.; Zhang, Y.; Wang, H. Soft computing model based financial aware spatiotemporal social network analysis and visualization for smart cities. Comput. Environ. Urban Syst. 2019, 77, 101268.
• Dulebenets, M.A.; Abioye, O.F.; Ozguven, E.E.; Moses, R.; Boot, W.R.; Sando, T. Development of statistical models for improving efficiency of emergency evacuation in areas with vulnerable population. Reliab. Eng. Syst. Saf. 2019, 182, 233-249.
• Andrée, B.P.J.; Chamorro, A.; Spencer, P.; Koomen, E.; Dogo, H. Revisiting the relation between economic growth and the environment; A global assessment of deforestation, pollution and carbon emission. Renew. Sustain. Energy Rev. 2019, 114, 109221.
• Ulak, M.B.; Ozguven, E.E.; Vanli, O.A.; Dulebenets, M.A.; Spainhour, L. Multivariate random parameter Tobit modeling of crashes involving aging drivers, passengers, bicyclists, and pedestrians: Spatiotemporal variations. Accid. Anal. Prev. 2018, 121, 1-13.
• Narasingam, A.; Kwon, J.S.-I. Data-driven identification of interpretable reduced-order models using sparse regression. Comput. Chem. Eng. 2018, 119, 101-111.

タイトルに関連する用語 (7件)： バスケットボール ,  協会 ,  ゲーム ,  スコア ,  予測 ,  回帰木 ,  モデル