Show simple item record

Η κανονική περίοδος και τα πλέι-οφς του NBA : σύγκριση και προβλέψεις με στατιστικές μεθόδους

dc.contributor.advisorΠολίτης, Κωνσταντίνος
dc.contributor.authorΧρυσής, Βασίλειος
dc.description.abstractΤη σημερινή εποχή τα δεδομένα αποτελούν τη βάση της σύγχρονης κοινωνίας, αποτυπώνοντας τον ψηφιακό κόσμο και τις αλληλεπιδράσεις μας με αυτόν. Η συλλογή τους αποτελεί ένα σημαντικό βήμα στη διαδικασία ανάλυσης και εξαγωγής σημαντικών πληροφοριών. Από τη βιομηχανία μέχρι τον αθλητισμό, η τεχνολογία έχει δημιουργήσει μια μεγάλη συλλογή δεδομένων. Στον αθλητισμό και ειδικότερα στις διοργανώσεις της καλαθοσφαίρισης η ανάλυση δεδομένων έχει αλλάξει θεμελιωδώς τον τρόπο που οι ομάδες και οι προπονητές σχεδιάζουν τους αγώνες και αντιδρούν στον αγωνιστικό χώρο. Με τη συνεχή ροή στατιστικών δεδομένων, τόσο για τους παίκτες όσο και για τις ομάδες, δίνεται η δυνατότητα στους προπονητές να βελτιώσουν τα αδύναμα σημεία της ομάδας τους και να επαναπροσδιορίσουν τις στρατηγικές τους. Μέσω αυτών των δυνατοτήτων η ανάλυση δεδομένων αναδεικνύει ένα νέο επίπεδο προηγμένης προετοιμασίας και ανταγωνιστικότητας στα πρωταθλήματα. Στην παρούσα διπλωματική εργασία εκτός από τις κλασικές μεταβλητές που συλλέγονται στους αγώνες καλαθοσφαίρισης της διοργάνωσης του National Basketball Association (NBA), όπως οι πόντοι ανά παιχνίδι και οι ασίστ, δημιουργήθηκαν και ορισμένες νέες στατιστικές μεταβλητές, όπως οι κατοχές και ο δείκτης DRt, ώστε να επιτευχθούν οι στόχοι που τέθηκαν εξαρχής. Αρχικά, παρουσιάζεται μέσω πινάκων και κατάλληλων γραφημάτων μια περιγραφική ανάλυση όλων των μεταβλητών για τα δεδομένα που συλλέχθηκαν από τις τελευταίες δεκαπέντε (15) σεζόν της διοργάνωσης. Έπειτα ακολουθούν ορισμένοι έλεγχοι, κανονικότητας και συσχέτισης, που εκτελέστηκαν προτού εφαρμοστούν τα κατάλληλα γενικευμένα γραμμικά μοντέλα, ώστε να βρεθούν οι σημαντικότερες μεταβλητές που επηρεάζουν την κατάκτηση του πρωταθλήματος και την πρόκριση (ή μη) μιας ομάδας στην φάση των Playoffs. Ακόμα, γίνεται μια ανάλυση των δεδομένων βάσει χρονοσειρών ώστε να παρουσιαστούν προβλέψεις για τις επόμενες δύο (2) σεζόν. Στη συνέχεια, χρησιμοποιούνται κατάλληλες τεχνικές μηχανικής μάθησης, ώστε να δημιουργηθούν ορισμένα μοντέλα ταξινόμησης (classification) και να διερευνηθεί αν υπάρχουν ανάμεσα στα δεδομένα κλάσεις με κοινά χαρακτηριστικά (clustering), για να εξεταστεί η πρόκριση των ομάδων στη φάση των Playoffs. Τέλος, παρουσιάζονται τα τελικά συμπεράσματα της εργασίας και τυχόν ομοιότητες με προηγούμενες αναλύσεις που έχουν γίνει.el
dc.publisherΠανεπιστήμιο Πειραιώςel
dc.rightsΑναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα*
dc.rightsΑναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα*
dc.titleΗ κανονική περίοδος και τα πλέι-οφς του NBA : σύγκριση και προβλέψεις με στατιστικές μεθόδουςel
dc.title.alternativeRegular season and playoffs at the NBA : comparison and predictions using statistical methodsel
dc.typeMaster Thesisel
dc.contributor.departmentΣχολή Χρηματοοικονομικής και Στατιστικής. Τμήμα Στατιστικής και Ασφαλιστικής Επιστήμηςel
dc.description.abstractENIn modern times, data is considered an integral part of society, reflecting the digital world as well as our interactions within it. Data acquisition and, subsequently, its analysis leads to extraction of important information, shedding light to many “gray” aspects. From the pharmaceutical industry to sports, technology has contributed to the acquisition of a vast pool of data. More specifically in sports, particularly in basketball events, data analysis has fundamentally altered how teams and their coaches plan the games as well as how they behave on the field. With the continuous flow of statistical data for both players and teams, coaches get to have better insights and, consequently, improve the “Achilles Heel” of their team's and redefine their strategies. Thus, data analysis seems to have unlocked a whole new level of advanced preparation and competitiveness in championships. This thesis focuses on sports and utilizes a combination of the performance indicators collected in National Basketball Association (NBA) games (e.g points per game and assists) and novel, recently created statistical variables, such as possessions and the DRt index. Initially, a descriptive analysis of all variables for the data collected from the last fifteen (15) seasons of the tournament is presented through tables and appropriate graphs. Then, certain tests of normality and correlation are conducted before applying suitable generalized linear models to find the most significant variables affecting championship conquest and a team's advancement (or lack thereof) to the Playoffs stage. Additionally, a time series data analysis is performed to provide forecasts for the next two (2) seasons. Subsequently, appropriate machine learning techniques are used to create classification models and explore if there are classes with common characteristics among the data (clustering) to examine team advancement to the Playoffs stage. The final conclusions of the study are presented along with comparisons to previous analyses conducted.el
dc.contributor.masterΕφαρμοσμένη Στατιστικήel
dc.subject.keywordNBA basketballel
dc.subject.keywordΛογιστική παλινδρόμησηel
dc.subject.keywordΜηχανική μάθησηel
dc.subject.keywordΣτατιστική ανάλυσηel

Files in this item


This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα
Except where otherwise noted, this item's license is described as
Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα

Βιβλιοθήκη Πανεπιστημίου Πειραιώς
Contact Us
Send Feedback
Created by ELiDOC
Η δημιουργία κι ο εμπλουτισμός του Ιδρυματικού Αποθετηρίου "Διώνη", έγιναν στο πλαίσιο του Έργου «Υπηρεσία Ιδρυματικού Αποθετηρίου και Ψηφιακής Βιβλιοθήκης» της πράξης «Ψηφιακές υπηρεσίες ανοιχτής πρόσβασης της βιβλιοθήκης του Πανεπιστημίου Πειραιώς»