职业篮球运动员投篮选择的贝叶斯分组学习
应用统计
2020-10-21 v3
摘要
在本文中，我们开发了一种分组学习方法，用于分析NBA职业篮球运动员投篮选择的潜在异质性结构。我们提出了一种基于对数高斯Cox过程（LGCP）的有限混合之混合（MFM）模型，以捕捉不同球员投篮选择的异质性。我们提出的方法可以同时估计组数和组配置。为所提模型开发了一种高效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法。模拟研究已进行以证明其性能。最终，我们提出的学习方法在分析NBA 2017-2018常规赛季几位球员的投篮图表中得到了进一步说明。
引用
@article{arxiv.2006.07513,
title = {Bayesian Group Learning for Shot Selection of Professional Basketball Players},
author = {Guanyu Hu and Hou-Cheng Yang and Yishu Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07513},
year = {2020}
}