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  • Chapter 5. 관련 연구
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h2mark 농구 데이터 분석

김세중은 2000년~2010년 한국프로농구 경기자료로 데이터마이닝 분석을 통하여 승.패와 관련된 주요 경기패턴 및 요소를 분석하였다. 의사결정나무와 CART algorithm 두 가지 분석방법을 사용하였으며, 이 연구를 통하여 한국프로농구의 승패와 관련된 주요 경기력 요소들이 어떻게 조합되었을 때 가장 효율적이고 높은 승률을 얻을 수 있는지를 확인할 수 있다.(김세중, 2010)

김세형은 프로농구경기의 승리와 패배를 결정짓는 경기기록을 통해 승.패 예측모형을 개발하였다. 2006-2007 프로농구의 270경기 기록을 통해 발생되는 여러 가지 수치를 통계적 분석 방법인 로지스틱회귀분석 및 의사결정나무분석을 이용하여 예측모형을 개발하였다.

로지스틱회귀분석으로 경기 승.패에 미치는 영향력을 분석하여 유의한 변인들의 예측 모형을 개발하고 추가로 의사결정나무분석을 통해 프로농구에서 발생하는 여러 가지 수치들의 조건별로 이길 확률을 제시하였다.

결론적으로 선형성을 가정한 로지스틱 회귀분석과 자동으로 모든 변인의 상호작용을 고려하여 분석한 의사결정나무 분석은 통계적으로 다른 결과를 가져왔지만, 스포츠의 승리가 각각의 요인들의 규칙적인 효과로 가져오는 것은 아니기에 각 변인들의 상호작용을 고려한 의사결정나무 분석을 통한 승・패 예측모형이 최적이라는 결론을 내렸다.(김세형, 2008)

이기봉은 한국남자 프로농구 팀들이 플레이오프에 진출하는데 미치는 요인과 승률에 영향을 미치는 요인을 통계적인 분석을 통해 파악하였다.

1997-1998 시즌부터 2002-2003 시즌까지의 KBL 10개 팀의 정보를 가지고 플레이오프에 진출하는데 영향을 끼치는 요인을 파악하기 위해 판별분석을 실시하였고 팀 승률에 영향을 미치는 요인을 판단하기 위해 단계적 중다항회귀분석을 실시하였다.

분석결과로 팀이 플레이오프에 진출하기 위해서는 경기당 리바운드, 자유투성공률, 경기당 스틸 등이 중요 요인으로 판단되었고 팀 승률을 높이기 위해서는 경기당 리바운드, 자유투성공률, 경기당 스틸, 경기당 블록슛, 2점슛 성공률, 3점슛 성공률이 중요요인으로 파악되었다.(이기봉, 2004)

구승환 외 2명은 로짓 회귀분석과 인공신경망 모형을 사용하여 국내 남자 프로농구 경기의 승패에 영향을 미치는 요인을 팀별, 경기별로 분석하였다.

2007-2008년 270경기를 사용하여 경기에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 회귀분석과 인공신경망 모형을 사용하여 예측 모형을 개발하고 두 가지 실험을 통해 검증을 진행하였다.

예측 모형은 경기별로 분석하였을 때 로짓 회귀분석 모형의 예측력이 92.59%, 인공신경망 모형의 예측력이 88.64%의 예측 정확도를 보였으며 팀별로 분석하였을 때 로짓 회귀분석 모형의 예측력이 87.96%, 인공신경망 모형의 예측력이 81.52%의 예측 정확도를 보였다.

두 모형 모두 높은 예측력을 보였지만 최적의 모형은 로짓 회귀분석을 이용한 모형이라 할 수 있다.(구승환 외2명, 2009)

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