ビッグデータ,より良い質問,そして第4のダウン行動への復帰:国立フットボールリーグにおける追跡データに関する特別課題の紹介【JST・京大機械翻訳】

Lopez Michael J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202891268153 整理番号：22P0077861

ビッグデータ,より良い質問,そして第4のダウン行動への復帰:国立フットボールリーグにおける追跡データに関する特別課題の紹介【JST・京大機械翻訳】

Bigger data, better questions, and a return to fourth down behavior: an introduction to a special issue on tracking data in the National football League

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発行年： 2019年09月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

主流と学界のほとんどの歴史的国立フットプリント(NFL)分析は,チームとプレーヤーの比較を生成するために,公共,プレイレベルデータに頼っている。現場結果に影響を与える,例えば,プレイコール,ゲーム状況,および敵対強度のような,多くのt_t省略変数の数を考えると,発見は,行動性よりも,より anしい傾向がある。しかし,プレーヤートラッキングデータの放出により,アナリストは,スキルと戦略を分離するための質問をよりよく,答えることができる。本論文では,従来の解析の限界を強調し,トラッキングデータが必要とされる理由のためのマイクロコズムとして,分析者,4番目のダウン戦略のための数十年のポンチングバッグを使用した。特に,著者らは,最初のダウンに必要な正確なヤードの使用がない場合に,攻撃的な第4のダウン戦略を支持する過去の知見が過剰状態になるかもしれないことを主張した。次に,足ボールにおけるプレーヤートラッキングデータへのSports問題における定量的解析のこの特別なジャーナルを構成する最近の研究を合成した。最後に,このデータの使用に関するいくつかの最良の実践と限界を結論づけた。プレーヤートラッキングデータの放出は,リーグとその分析者に対する移行をマークし,この問題が,何年もの間,足ボール分析における革新のガイドを手助けする。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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