Statistici un remediu pentru retragerea fotbalului; Blog Statistici cu pisici
Un lucru care face sportul atât de distractiv de urmat este pletora de statistici asociate fiecărui jucător, fiecare joc, fiecare echipă și fiecare sezon. În afară de agențiile guvernamentale, nu veți găsi surse mai bune de date pe care să le practicați. Este o chestiune simplă să accesați site-ul web al unui sport profesionist și să găsiți câteva date brute care trebuie analizate.
În fotbal (genul american) se spune adesea că o ofensă bună oferă emoție, dar o bună apărare câștigă jocuri. Fanii colturilor Indianapolis din 2006 probabil nu ar fi de acord. Clasat pe locul 3 în ofensivă, dar pe locul 21 din 32 de echipe în apărare, Colts au înregistrat un sezon regulat de 12 victorii și 4 pierderi și au câștigat Super Bowl. Poate că erau o anomalie. Deci întrebarea este: sunt echipe care fac playoff-urile post-sezon mai bune defensiv decât restul ligii, așa cum susține înțelepciunea convențională?
Datele pentru această analiză au constat din 26 de variabile (de exemplu, statistici privind performanța echipei, cum ar fi numărul de jocuri, penalizări, bătăi de cap, conversiile 3 și 4 jos și timpul de posesie) pentru cele 32 de echipe NFL (mulțumesc nfl.com) . Având atâtea variabile de performanță cu comparativ câteva echipe este un semn că analiza factorilor ar putea fi o modalitate utilă de a continua (https://statswithcats.wordpress.com/2010/08/27/the-right-tool-for-the-job /). Analiza factorială (FA) se bazează pe conceptul că variația unui set de variabile poate fi rearanjată și atribuită unor variabile noi, numite factori. Utilizarea factorilor în locul variabilelor brute este uneori de preferat, deoarece factorii sunt mai eficienți (adică, sunt necesari mai puțini factori pentru a evalua aproape aceeași proporție de variabilitate ca variabilele originale).
FA necesită o anumită intuiție pentru a interpreta. FA produce ecuații care definesc fiecare factor în termeni de variabile originale:
F1 prin Fm sunt m factori care înlocuiesc originalul variabile
x1 prin xn sunt variabilele originale
a1prin un sunt ponderi de analiză factorială.
m este întotdeauna mai mic sau egal cu , dar este mult mai puțin dacă ai noroc.
Ce trebuie să faceți este să vă uitați la corelațiile dintre variabilele originale și factori și să ghiciți ce ar putea însemna fiecare factor. Este ca și cum ți s-ar oferi o cutie mare de piese - angrenaje, tranzistoare, anvelope, țesături, motoare, țevi, fire și cherestea - și încercând să-ți dai seama ce ar trebui să facă. Unele părți vor fi integrale, iar altele vor rămâne.