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: 157
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
SporSabancı Üniversitesiİşletme (İngilizce) 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
- Sporda prososyal ve antisosyal davranışlar, değerler ve ahlaki karar alma tutumları arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of prosocial and antisocial behaviors, values and moral decision-making attitudes in sports
AHMET ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
SporFENERBAHÇE ÜNİVERSİTESİEgzersiz ve Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖZDE ERSÖZ
- Mathematical and statistical analysis of excitement score in penalty shootouts
Penaltı atışlarında heyecan skorunun matematiksel ve istatistiksel analizi
EZGİ GENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN YILDIRIM