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足球技战术表现大数据分析——基于广义线性模型与数据级数推断法
被引量:
25
1
作者
刘鸿优
彭召方
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2017年第2期109-114,共6页
对2014赛季中国足球协会超级联赛比赛中的技战术表现指标和比赛结果进行数学建模,对比赛技战术表现进行探讨。研究样本由240场比赛、480组技战术统计数据组成,研究变量包括3个进球射门相关变量、11个进攻组织相关变量和5个防守相关变量...
对2014赛季中国足球协会超级联赛比赛中的技战术表现指标和比赛结果进行数学建模,对比赛技战术表现进行探讨。研究样本由240场比赛、480组技战术统计数据组成,研究变量包括3个进球射门相关变量、11个进攻组织相关变量和5个防守相关变量,以及1个比赛情境变量(主客场)。首先通过K型聚类分析法,对比分均衡的比赛进行界定;其次,对每一场比分均衡比赛中的每一项技战术表现指标数值与比赛结果进行广义线性模型创建,以界定比赛技战术表现指标与比赛获胜概率的线性关系;最后,采取数据级数推断法,对每一项技战术表现指标与比赛获胜概率线性关系的显著性进行界定。研究结果显示:(1)比分差距为0~2球的比赛为比分均衡的比赛;(2)进球射门相关变量中,每增加2个标准差的射门次数,球队获胜的概率可以增加16.3%(90%置信区间:±14.6%),而每增加2个标准差的射正次数,球队获胜的概率则可增加33.8%(±16.2%);(3)进攻组织相关变量中,增加2个标准差的传球、传球成功率和直塞可以为球队获胜概率带来21.6%(±15.9%)、27.3%(±17.7%)和16.9%(±22.9%)的增量,而增加2个标准差的被犯规次数则会导致球队获胜的概率下降25.4%(±18.6%);(4)防守相关变量中,每增加2个标准差的抢断次数可以提升14%(±13.6%)的获胜概率,而每增加1张红牌则会降低30.9%(±26.7%)的获胜概率;(5)在2014赛季中超联赛比分均衡的比赛中,主场比赛可以比在客场比赛获胜的概率高9.5%(±15.4%)。研究结果表明:广义线性模型可以对足球比赛中的各项比赛技战术表现指标与比赛胜负的因果关系进行有效的界定,从而可以用来判定哪些比赛技战术指标是比赛制胜指标。创建的模型提供的信息,可以运用于比赛表现评估、对手信息探测、选择和修改训练备战计划等足球运动实践中。
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关键词
竞赛与训练
足球技战术
大数据分析
广义线性模型
数据级数推断
制胜指标
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题名
足球技战术表现大数据分析——基于广义线性模型与数据级数推断法
被引量:
25
1
作者
刘鸿优
彭召方
机构
华南师范大学体育科学学院
出处
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2017年第2期109-114,共6页
基金
华南师范大学青年教师科研培育基金项目(16SK07)
文摘
对2014赛季中国足球协会超级联赛比赛中的技战术表现指标和比赛结果进行数学建模,对比赛技战术表现进行探讨。研究样本由240场比赛、480组技战术统计数据组成,研究变量包括3个进球射门相关变量、11个进攻组织相关变量和5个防守相关变量,以及1个比赛情境变量(主客场)。首先通过K型聚类分析法,对比分均衡的比赛进行界定;其次,对每一场比分均衡比赛中的每一项技战术表现指标数值与比赛结果进行广义线性模型创建,以界定比赛技战术表现指标与比赛获胜概率的线性关系;最后,采取数据级数推断法,对每一项技战术表现指标与比赛获胜概率线性关系的显著性进行界定。研究结果显示:(1)比分差距为0~2球的比赛为比分均衡的比赛;(2)进球射门相关变量中,每增加2个标准差的射门次数,球队获胜的概率可以增加16.3%(90%置信区间:±14.6%),而每增加2个标准差的射正次数,球队获胜的概率则可增加33.8%(±16.2%);(3)进攻组织相关变量中,增加2个标准差的传球、传球成功率和直塞可以为球队获胜概率带来21.6%(±15.9%)、27.3%(±17.7%)和16.9%(±22.9%)的增量,而增加2个标准差的被犯规次数则会导致球队获胜的概率下降25.4%(±18.6%);(4)防守相关变量中,每增加2个标准差的抢断次数可以提升14%(±13.6%)的获胜概率,而每增加1张红牌则会降低30.9%(±26.7%)的获胜概率;(5)在2014赛季中超联赛比分均衡的比赛中,主场比赛可以比在客场比赛获胜的概率高9.5%(±15.4%)。研究结果表明:广义线性模型可以对足球比赛中的各项比赛技战术表现指标与比赛胜负的因果关系进行有效的界定,从而可以用来判定哪些比赛技战术指标是比赛制胜指标。创建的模型提供的信息,可以运用于比赛表现评估、对手信息探测、选择和修改训练备战计划等足球运动实践中。
关键词
竞赛与训练
足球技战术
大数据分析
广义线性模型
数据级数推断
制胜指标
Keywords
competition
and
training
football
technical
and
tactical
performance
big
data
analysis
general
linear
model
magnitude-based
inference
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index
分类号
G843 [文化科学—体育训练]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
足球技战术表现大数据分析——基于广义线性模型与数据级数推断法
刘鸿优
彭召方
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2017
25
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