The intra-match home advantage in Australian rules football
Notice bibliographique
Résumé
The existence of home advantage in Australian Rules football (AFL) has been well documented in previous literature. This advantage typically refers to the net advantage of several factors which, generally speaking, have a positive effect on the home team and a negative effect on the away team. However, this practice excludes the in-course dynamics of home advantage throughout the match including the interrelationship between pre-game and in-game team characteristics. The aim of the present study is to calculate the intra-match home advantage for each quarter in AFL by incorporating the interaction between team quality and current score. Archival AFL data was obtained from seasons 2000 to 2009 which consisted of year, round, quarter, (nominal) home team, away team, home team score and away team score. Analysis of variance (ANOVA) on margin of victory was used to determine if there was a distinct difference between team quality (favourite/underdog) within current score (ahead/behind). Since the in-game team characteristics (current score) are likely to be caused by pre-game characteristics (team quality) the margin of victory is adjusted for team quality. The results provide marginal evidence that home underdogs in the third quarter irrespective of whether they were ahead or behind at half time receive a greater advantage than home favourites. Furthermore, home advantage is greatest in the final quarter when there is a high level of uncertainty about the outcome of the match. © 2011 American Statistical Association. All rights reserved.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».