Geri Dön

Prediction of final football league standings by dynamic frontier estimation

Dinamik öncü metotlar kullanılarak futbol liginin puan sıralamasının tahmini

  1. Tez No: 470066
  2. Yazar: MELİKE YILMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SABRİ TANKUT ATAN, DOÇ. DR. SEZGİN ÇAĞLAR AKSEZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Futbol kulüpleri, Veri zarflama analizi, Football clubs, Data envelopment analysis
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Veri Zarflama Analizi (VZA) metodu, futbol dahil olmak üzere birçok takım sporunun verimlilik değerlendirmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'de birinci ligde oynayan futbol takımlarının performansları son beş yıllık gerçek veri ile analiz edilip değerlendirilmektedir. Çalışmanın amacı, performans özelliklerini kullanarak lig sonunda oluşması muhtemel sıralamayı sezon içerisinde olabildiğince erken tahmin etmektedir. Sezonun başındaki tahmin doğrululuk oranı düşük olurken, sezon haftaları geçtikçe kayda değer seviyelere çıkmaktadır. Yapılan haftalık analizler sonrasında, her karar noktası yani takımın etkinlik değeri hakkında bilgiler elde edilmektedir. Bu bilgiler kullanılarak takımların zayıf yönlerine yönelik hamleler yapması ve sezonu daha iyi bir sırada bitirmesi mümkün olacaktır.

Özet (Çeviri)

Data Envelopment Analysis (DEA) is a commonly used method for efficiency assessment of teams in many sports including football. In this work, we investigate how estimations of final football league standings with DEA efficiency measures evolve as the season progresses using Turkish first division football league data for five seasons. After the conclusion of each week, a DEA analysis is run using available data until then, and computed efficiencies are used to estimate the final table standings. While the estimates fluctuate early in the season, they tend to stabilize after several weeks. Tracking the weekly progress of the results may give the teams a chance to finish in a better position by focusing on their inefficiencies. Furthermore, the choice of the DEA linear programming model makes a difference in the quality of the results. Estimations are improved by using a model that incorporates expert knowledge about football.

Benzer Tezler

  1. Maksimal aerobik hızın belirlenmesinde kullanılan farklı yöntemlerin geçerliliğinin araştırılması

    Different modalities to predict maximal aerobic speed: Study of validity

    ABDULKERİM DARENDELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    SporSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DOÇ. MUTLU CUĞ

  2. İki ayaklı yürüyen robot tasarımı ve prototip imalatı

    Design and contruction of 12 dof biped robot

    ALPER GERÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİKMET KOCABAŞ

    YRD. DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU

  3. Turkish Airlines Euroleague'de oynanan maçların maç sonucunun ve final four oynama başarısının makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi

    Prediction of match results and final four playing success of matches played at Turkish Airlines Euroleague with machine learning

    MEHMET ÖZKAN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    SporMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇOKER

  4. Usage of marketing and sales data for education outcome prediction

    Eğitim sonuçlarını tahmin etmede pazarlama ve satış verilerinin kullanımı

    VITALII KAPLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstinye Üniversitesi

    Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. WADHAH ZEYAD TAREQ AL GBARI

  5. Prediction of estimate-at-completion for construction projects by ıntegrated adoption of artificial ıntelligence, artificial neural network and optimization algorithm

    Yapay zeka, yapay sinir aği ve optimizasyon algoritmasinin entegre kullanimi ile inşaat projeleri için projenin tamamlanmada tahminlenen maliyetinin öngörülmesi

    AHMED ABOMAHDY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASLI PELİN GÜRGÜN

    DOÇ. DR. CENK BUDAYAN