Predicting the winning team in basketball: A complex systems approach
Basketbolda kazanan takımı tahmin etmek: Karmaşık sistem yaklaşımı
- Tez No: 792523
- Danışmanlar: PROF. DR. CEYLAN ONAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir basketbol maçının galibini tahmin etmek, takım sporlarının doğasında var olan karmaşıklık nedeniyle zor bir iştir. Sahadaki 10 oyuncunun tümü birbiriyle etkileşime girer ve bu karmaşık ilişkiler ağı, özellikle oyuncuların diğer oyuncuları olumlu ya da olumsuz nasıl etkilediğini açıklamayı hedefleyen tahmin modelleri için, tahmini zorlaştırır. Yaklaşımımızı, karmaşık sistemler ve prototip yaklaşımı üzerine inşa ederek, kümeleme yoluyla oyuncu türlerini belirliyor ve tahmin modellerini eğitmek için küme üyeliklerini kullanıyoruz. Beş NBA sezonunda ~%76'lık bir tahmin doğruluğu; model eğitimi için kullanılmayan bir sezonda da ~%71'lik bir doğruluk elde ettik. En iyi modellerimiz, tahmin doğruluğu konusunda insan uzmanları geride bırakıyor. Araştırmamız, bireysel istatistiklerden çıkarılan oyuncu türlerinin, maç sonucunu tahmin etmek için geçerli bir yaklaşım olduğunu göstererek literatüre katkıda bulunuyor.
Özet (Çeviri)
Predicting the winner of a basketball game is a difficult task, due to the inherent complexity of team sports. All 10 players on the court interact with each other and this intricate web of relationships makes the prediction task difficult, especially if the prediction model aims to account for how different players amplify or inhibit other players. Building our approach on complex systems and prototype heuristics, we identify player types through clustering and use cluster memberships to train prediction models. We achieve a prediction accuracy of ~76% over a period of five NBA seasons and a prediction accuracy of ~71% over a season not used for model training. Our best models outperform human experts on prediction accuracy. Our research contributes to the literature by showing that player stereotypes extracted from individual statistics are a valid approach to predict game winners.
Benzer Tezler
- Predictive analysis of successful basketball shots: The Euroleague case
Başarılı basketbol şutlarının tahminsel analizi: Euroleague örneği
CEM YIĞMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İşletmeSabancı Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAHA AKHAVAN TABATABAEI
- Review of sports data mining techniques
Spor veri madenciliği tekniklerinin incelenmesi
SEZER BAYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN YILDIZTEPE
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI
- Havuçların haşlanmasında difüzyonun modellenmesi
Başlık çevirisi yok
FİGEN KAYMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUZAN KINCAL