Effects of the Use of Sports Analytics and Team Attributes on Success in Regular Season of National Hockey League
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we study the effects of the use of sports analytics and team attributes on teams’ success in the regular season of the National Hockey League. A team’s belief in analytics, the number of analytics staff, and the number of professional staff hired are examined for the use of sports analytics. Some of the team attributes considered here are the average age of players in a team, payrolls of different positions (goalies, defensemen, forwards), and numbers of the first-round draft picks in the previous three years. We shall examine the empirical data of 2014-2019 seasons. The team payroll is shown to be significantly positively correlated with a team’s success in the regular season. It is interesting to see that teams scored 96 points or more are very likely advancing to playoffs, whereas teams scored 92 points or less are very unlikely advancing to playoffs. Four commonly used predictive modeling techniques (decision trees, random forests, logistic regressions, and neural networks) are applied to the data for classifying teams into playoffs or no playoffs. Random forests appear to be the best or as good as the other three techniques to yield the lowest validation misclassification error rate. Keywords: Team payroll, decision trees, random forests, logistic regressions, neural networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».