利用隐马尔可夫模型预测国家橄榄球联盟的战术呼叫
应用统计
2020-03-25 v1
摘要
近年来，数据驱动方法已成为多种体育项目中获取优势（例如分析对手潜在策略）的流行工具。尽管篮球与棒球等运动中的逐回合或球员追踪数据的可得性推动了体育分析研究的增长，但国家橄榄球联盟（NFL）的等效数据集长期未免费开放。在本文中，我们考虑由www.kaggle.com提供的综合NFL逐回合数据集，共包含289,191条观测，利用隐马尔可夫模型预测NFL中的战术呼叫。所得2018赛季NFL的样本外预测准确率为71.5%，远高于类似的NFL战术呼叫预测研究。
引用
@article{arxiv.2003.10791,
title = {Predicting play calls in the National Football League using hidden Markov models},
author = {Marius Ötting},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.10791},
year = {2020}
}