基於套索多項式模型的籃球比賽數據表現指標研究

Q: 如何將本文提出的方法應用於其他籃球聯賽或其他團隊運動？

本文提出的基於 Lasso 多項式邏輯迴歸模型的球員評估方法 (RAPM、EPTS 和 WEPTS)，其核心是利用比賽回合數據，分析每個球員在場上對球隊進攻和防守效率的影響。這種方法的應用性並不僅限於 NBA 聯賽，可以推廣到其他籃球聯賽，甚至其他團隊運動。 應用於其他籃球聯賽： 數據獲取： 首先需要獲取目標聯賽的比賽回合數據，包括每個回合的得分、球員陣容、比賽時間等信息。 模型調整： 由於不同聯賽的規則、比賽節奏和球員水平存在差異，需要對模型參數進行調整。例如，三分線距離、犯規規則等都會影響模型的預測準確性。 指標校準： 不同聯賽的球員整體水平不同，需要對評估指標進行校準，才能進行跨聯賽的球員比較。 應用於其他團隊運動： 運動特點分析： 需要分析目標運動的比賽規則、戰術特點和數據統計方式，找到與籃球比賽回合相似的概念。例如，足球比賽中的射門、傳球、搶斷等數據可以作為模型的輸入變量。 回合定義： 根據目標運動的特點，定義比賽回合的概念，並將原始數據劃分為不同的回合。 模型構建： 參考本文提出的模型框架，構建適合目標運動的 Lasso 多項式邏輯迴歸模型，並根據實際情況選擇合適的評估指標。 需要注意的是，將本文方法應用於其他聯賽或運動時，需要根據具體情況進行調整和優化，才能取得良好的效果。

Q: 球隊戰術和教練因素對球員表現評估的影響是否可以量化，以及如何將其納入模型中？

球隊戰術和教練因素對球員表現有著顯著影響，量化這些影響並納入模型，能使球員評估更全面客觀。 量化方法： 戰術風格分類： 可以根據球隊常用的戰術體系（如跑轟、普林斯頓、三角進攻等）或教練的執教風格（如強調進攻、防守、球權分配等）進行分類。 戰術指標統計： 收集球隊在比賽中使用特定戰術的頻率、成功率等數據，例如擋拆次數、成功率、得分效率等。 球員角色定義： 根據球員在球隊戰術體系中扮演的角色（如射手、組織者、防守尖兵等）進行分類，並統計不同角色球員的數據表現。 納入模型： 引入虛擬變量： 可以將戰術風格、教練因素作為虛擬變量加入模型，例如設定“跑轟戰術”變量，該戰術下球員得分則賦值為1，否則為0。 構建交互效應項： 可以構建球員與戰術、教練的交互效應項，例如球員在特定戰術下的 RAPM 值，以反映戰術和教練對球員表現的影響。 分層模型： 可以構建分層模型，將球隊、教練作為高層變量，球員作為低層變量，以分析不同層級因素對球員表現的影響。 然而，量化戰術和教練因素存在一定難度，例如數據收集的完整性和準確性、戰術風格的界定標準等。未來需要進一步研究更精確的量化方法，並開發更 sophisticated 的模型，才能更有效地將這些因素納入球員評估體系。

Q: 如果將球員的心理因素和團隊化學反應考慮進去，是否可以開發出更全面、更貼近真實比賽情況的球員評估體系？

將球員的心理因素和團隊化學反應納入評估體系，無疑能使其更全面、更貼近真實比賽情況，但同時也面臨巨大挑戰。 可行性： 數據獲取難度大： 心理因素和團隊化學反應難以量化，且數據難以收集。現有數據多為技術統計，缺乏對球員心理狀態、團隊互動的記錄。 影響因素複雜： 球員心理狀態受比賽壓力、團隊氛圍、個人狀態等多方面影響，團隊化學反應更涉及球員間的相互理解、信任、配合等複雜因素。 模型構建困難： 即使能收集到相關數據，如何將其轉化為可量化的指標，並構建有效的模型也是一個難題。 可能的探索方向： 生理數據結合心理指標： 可嘗試結合心率、表情、肢體語言等生理數據，以及問卷調查、訪談等方式獲取球員心理狀態的量化指標。 社交網絡分析： 利用球員間的傳球、互動等數據，構建球隊的社交網絡，並利用網絡分析方法研究球隊的溝通效率、團隊凝聚力等指標。 機器學習與深度學習： 可以利用機器學習和深度學習方法，分析比賽視頻和球員追蹤數據，嘗試識別球員的情緒狀態、互動模式等信息。 總之，將球員心理因素和團隊化學反應納入球員評估體系是一個極具挑戰性的課題。需要跨學科合作，結合心理學、社會學、計算機科學等領域的知識和技術，才有可能開發出更全面、更貼近真實比賽情況的球員評估體系。

核心概念

本文提出了一種基於套索多項式邏輯迴歸模型的籃球比賽數據分析方法，用於評估球員的進攻和防守貢獻，並引入了一個新的加權評估指標——加權期望得分 (wEPTS)，該指標考慮了每個球員的比賽參與度，並在多項式模型的基礎上，根據球員在場上時球隊的得分期望值來評估球員的表現。

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文章標題： 基於套索多項式模型的籃球比賽數據表現指標研究
作者： Argyro Damoulaki, Ioannis Ntzoufras, Konstantinos Pelechrinis
期刊： arXiv 預印本
出版年份： 2024
研究目標： 本文旨在研究基於套索多項式邏輯迴歸模型的籃球比賽數據分析方法，以評估球員的進攻和防守貢獻，並提出一個新的加權評估指標——加權期望得分 (wEPTS)。
研究方法： 本文使用 2021-2022 賽季 NBA 比賽的回合數據，首先使用嶺迴歸和套索迴歸對傳統的正態迴歸模型進行了分析，然後使用二元和多項式邏輯迴歸模型對球員的進攻和防守貢獻進行了建模。最後，本文提出了一個基於多項式邏輯迴歸模型的加權期望得分 (wEPTS) 指標，該指標考慮了每個球員的比賽參與度。
主要發現：

與嶺迴歸相比，套索迴歸在處理低上場時間球員的評估方面表現更出色。
多項式邏輯迴歸模型比正態迴歸模型更適合用於籃球比賽數據分析，因為它可以分別對不同類型的得分進行建模。
加權期望得分 (wEPTS) 指標考慮了每個球員的比賽參與度，可以更準確地評估球員的表現。
主要結論： 本文提出的基於套索多項式邏輯迴歸模型的籃球比賽數據分析方法，以及加權期望得分 (wEPTS) 指標，為評估球員的進攻和防守貢獻提供了一種新的、更準確的方法。
研究意義： 本文的研究結果對於籃球教練、球探和數據分析師具有重要的參考價值，可以幫助他們更準確地評估球員的表現，制定更合理的比賽策略和球員引援計劃。
研究局限和未來研究方向： 本文的研究僅基於一個賽季的 NBA 比賽數據，未來可以考慮使用更多賽季的數據進行分析。此外，未來還可以考慮將其他因素，例如球員的位置、年齡、傷病史等納入模型中，以進一步提高模型的準確性和解釋力。

統計資料

數據集包含 2021-2022 賽季 NBA 比賽的 322,852 個回合數據。
59.6% 的回合沒有得分，26.2% 的回合得到兩分，11.6% 的回合得到三分。
低上場時間球員被定義為整個賽季上場時間少於 200 分鐘的球員。
在完整數據集中，有 232 名球員被歸類為低上場時間球員，佔所有球員的 32%。
在過濾掉低上場時間球員後，數據集包含 485 名球員。
嶺迴歸模型的最佳收縮參數 λ 為 241.07。
套索迴歸模型的最佳收縮參數 λ 為 0.27。
多項式邏輯迴歸模型的均方根誤差 (RMSE) 為 1.62，低於正態模型的 1.86。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Lasso Multinomial Performance Indicators for in-play Basketball Data

by Argyro Damou... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.09895.pdf

Lasso Multinomial Performance Indicators for in-play Basketball Data

深入探究

如何將本文提出的方法應用於其他籃球聯賽或其他團隊運動？

本文提出的基於 Lasso 多項式邏輯迴歸模型的球員評估方法 (RAPM、EPTS 和 WEPTS)，其核心是利用比賽回合數據，分析每個球員在場上對球隊進攻和防守效率的影響。這種方法的應用性並不僅限於 NBA 聯賽，可以推廣到其他籃球聯賽，甚至其他團隊運動。
應用於其他籃球聯賽：

數據獲取： 首先需要獲取目標聯賽的比賽回合數據，包括每個回合的得分、球員陣容、比賽時間等信息。
模型調整：  由於不同聯賽的規則、比賽節奏和球員水平存在差異，需要對模型參數進行調整。例如，三分線距離、犯規規則等都會影響模型的預測準確性。
指標校準：  不同聯賽的球員整體水平不同，需要對評估指標進行校準，才能進行跨聯賽的球員比較。
應用於其他團隊運動：

運動特點分析：  需要分析目標運動的比賽規則、戰術特點和數據統計方式，找到與籃球比賽回合相似的概念。例如，足球比賽中的射門、傳球、搶斷等數據可以作為模型的輸入變量。
回合定義：  根據目標運動的特點，定義比賽回合的概念，並將原始數據劃分為不同的回合。
模型構建：  參考本文提出的模型框架，構建適合目標運動的 Lasso 多項式邏輯迴歸模型，並根據實際情況選擇合適的評估指標。
需要注意的是，將本文方法應用於其他聯賽或運動時，需要根據具體情況進行調整和優化，才能取得良好的效果。

球隊戰術和教練因素對球員表現評估的影響是否可以量化，以及如何將其納入模型中？

球隊戰術和教練因素對球員表現有著顯著影響，量化這些影響並納入模型，能使球員評估更全面客觀。
量化方法：

戰術風格分類：  可以根據球隊常用的戰術體系（如跑轟、普林斯頓、三角進攻等）或教練的執教風格（如強調進攻、防守、球權分配等）進行分類。
戰術指標統計：  收集球隊在比賽中使用特定戰術的頻率、成功率等數據，例如擋拆次數、成功率、得分效率等。
球員角色定義：  根據球員在球隊戰術體系中扮演的角色（如射手、組織者、防守尖兵等）進行分類，並統計不同角色球員的數據表現。
納入模型：

引入虛擬變量：  可以將戰術風格、教練因素作為虛擬變量加入模型，例如設定“跑轟戰術”變量，該戰術下球員得分則賦值為1，否則為0。
構建交互效應項：  可以構建球員與戰術、教練的交互效應項，例如球員在特定戰術下的 RAPM 值，以反映戰術和教練對球員表現的影響。
分層模型：  可以構建分層模型，將球隊、教練作為高層變量，球員作為低層變量，以分析不同層級因素對球員表現的影響。
然而，量化戰術和教練因素存在一定難度，例如數據收集的完整性和準確性、戰術風格的界定標準等。未來需要進一步研究更精確的量化方法，並開發更 sophisticated 的模型，才能更有效地將這些因素納入球員評估體系。

如果將球員的心理因素和團隊化學反應考慮進去，是否可以開發出更全面、更貼近真實比賽情況的球員評估體系？

將球員的心理因素和團隊化學反應納入評估體系，無疑能使其更全面、更貼近真實比賽情況，但同時也面臨巨大挑戰。
可行性：

數據獲取難度大：  心理因素和團隊化學反應難以量化，且數據難以收集。現有數據多為技術統計，缺乏對球員心理狀態、團隊互動的記錄。
影響因素複雜：  球員心理狀態受比賽壓力、團隊氛圍、個人狀態等多方面影響，團隊化學反應更涉及球員間的相互理解、信任、配合等複雜因素。
模型構建困難：  即使能收集到相關數據，如何將其轉化為可量化的指標，並構建有效的模型也是一個難題。
可能的探索方向：

生理數據結合心理指標：  可嘗試結合心率、表情、肢體語言等生理數據，以及問卷調查、訪談等方式獲取球員心理狀態的量化指標。
社交網絡分析：  利用球員間的傳球、互動等數據，構建球隊的社交網絡，並利用網絡分析方法研究球隊的溝通效率、團隊凝聚力等指標。
機器學習與深度學習：  可以利用機器學習和深度學習方法，分析比賽視頻和球員追蹤數據，嘗試識別球員的情緒狀態、互動模式等信息。
總之，將球員心理因素和團隊化學反應納入球員評估體系是一個極具挑戰性的課題。需要跨學科合作，結合心理學、社會學、計算機科學等領域的知識和技術，才有可能開發出更全面、更貼近真實比賽情況的球員評估體系。