«Когда мы стремимся стать лучше, чем мы есть, все вокруг нас тоже становится лучше». - Пауло Коэльо

Прошло некоторое время с тех пор, как я написал сообщение в блоге, вероятно, год; со спортивным энтузиастом и аналитическим складом ума здесь я буду записывать когнитивные мысли, математическую модель и спорт вместе, чтобы понять самого ценного игрока (MVP) в спорте.

  • Познавательные мысли. Познавательные мысли являются сущностью аналитического мышления; Чтобы понять влияние игрока на конкретный вид спорта, требуется всесторонний мыслительный процесс, и он будет отличаться от вида спорта к виду спорта.

Сделайте паузу и подумайте, когда вы пытаетесь оценить самого ценного игрока в крикете, футболе или любом другом виде спорта, какие вещи бродят в вашем мозгу?

Давайте углубимся и поймем, что такое когнитивные мысли:

Когнитивные мысли относятся к умственным процессам и действиям, связанным с мышлением, рассуждениями и решением проблем. Эти мысли являются результатом способности мозга обрабатывать информацию, воспринимать раздражители и делать выводы на основе прошлого опыта и знаний.

Когнитивные мысли охватывают различные когнитивные функции, в том числе:

  • Восприятие: процесс интерпретации сенсорной информации из окружающей среды, такой как зрение, звук, вкус, осязание и обоняние.
  • Внимание: Сосредоточение внимания на конкретных стимулах или информации, отфильтровывая ненужные детали.
  • Память: способность кодировать, хранить и извлекать информацию из прошлого опыта.
  • Язык: Способность использовать и понимать устные или письменные слова для передачи мыслей и идей.
  • Обучение: приобретение новых знаний и навыков посредством обучения и опыта.
  • Рассуждение: процесс формирования выводов на основе имеющейся информации и логического анализа.
  • Решение проблем: способность выявлять и решать проблемы или препятствия с помощью критического мышления и анализа.
  • Принятие решений: процесс выбора наилучшего варианта действий из различных вариантов.
  • Планирование: создание последовательности действий для достижения конкретной цели или результата.
  • Креативность: Генерация новых и творческих идей и решений.

Когнитивные мысли лежат в основе человеческого интеллекта и играют решающую роль в повседневной жизни, влияя на поведение, эмоции и взаимодействие с другими людьми и окружающим миром.

  • Математическая модель

Все вращается вокруг данных; как мы знаем, существуют различные формы данных: количественные, качественные, графические или текстовые; когда всплывает слово данных, автоматически появляются математические и статистические модели.

Давайте посмотрим, что в литературе говорится о математических моделях:

Математическая модель – это представление реальной системы или явления с использованием математического языка и символов. Это позволяет исследователям, ученым и инженерам анализировать и понимать сложные процессы, делать прогнозы и проверять гипотезы без необходимости проводить дорогостоящие или трудоемкие эксперименты в реальном мире. Математические модели могут принимать различные формы в зависимости от характера изучаемой системы и целей анализа.

Вот некоторые распространенные типы математических моделей:

  • Алгебраические модели. Эти модели используют алгебраические уравнения для описания взаимосвязей между переменными. Например, простой алгебраической моделью для вычисления площади квадрата может быть A = s², где A представляет площадь, а s — длину стороны.
  • Дифференциальные уравнения: Дифференциальные уравнения описывают, как система изменяется во времени или пространстве. Они обычно используются для моделирования динамических систем, таких как рост населения, поток жидкости или электрические цепи.
  • Статистические модели. Статистические модели используют распределения вероятностей и статистические методы для анализа и прогнозирования данных. Они часто используются в таких областях, как финансы, экономика и социальные науки.
  • Модели оптимизации: эти модели направлены на поиск наилучшего решения среди набора возможных альтернатив с учетом конкретных ограничений. Линейное программирование — классический пример модели оптимизации.
  • Агентные модели: Агентные модели имитируют отдельных агентов (сущностей) и их взаимодействия для изучения коллективного поведения системы. Они используются в таких областях, как экология, социология и экономика.
  • Сетевые модели. Сетевые модели представляют системы как взаимосвязанные узлы и ребра. Они обычно используются для изучения транспорта, коммуникации и социальных сетей.
  • Вычислительные модели: эти модели включают в себя моделирование и вычислительные методы для изучения сложных систем, которые не могут быть легко решены аналитически, например прогнозирование погоды или моделирование климата.
  • Модели теории игр. Модели теории игр изучают стратегические взаимодействия между несколькими лицами, принимающими решения, и часто используются в экономике и социальных науках.

Важно понимать, что математические модели являются упрощениями реальных систем и могут не точно отражать все сложности. Точность и надежность модели зависят от сделанных допущений и качества данных, используемых для оценки параметров. Проверка математической модели включает сравнение ее прогнозов с реальными наблюдениями и, при необходимости, уточнение модели для повышения ее точности.

Для анализа и понимания наиболее ценных игроков в спорте могут применяться различные модели и оцениваться результаты.

Спорт

Знания в области Спорт – это понимание и опыт, связанные с различными аспектами спорта, включая правила, стратегии, приемы, историю и общую экосистему спортивных мероприятий. Эти знания охватывают как теоретическое, так и практическое понимание и необходимы спортсменам, тренерам, аналитикам, журналистам и любителям спорта, чтобы преуспеть в своих соответствующих ролях в спортивной индустрии.

Вот некоторые ключевые компоненты знаний в области спорта:

  • Правила и положения: Глубокое знание правил и положений, регулирующих конкретный вид спорта, имеет решающее значение. Это включает в себя понимание того, как набираются очки, пенальти, фолы, правила вне игры и другие нюансы, которые формируют игру.
  • Спортивное мастерство и честная игра. Понимание важности спортивного поведения, этики и честной игры необходимо для поддержания целостности спорта и продвижения позитивных ценностей среди спортсменов и команд.
  • Командная динамика: знание того, как функционируют команды, как взаимодействуют игроки, а также важность командной работы и общения в достижении успеха.
  • Стратегии игры: понимание различных игровых стратегий, наступательных и оборонительных тактик, а также способов адаптации к различным противникам и ситуациям.
  • Позиционирование и роли игроков: знание ролей и обязанностей игроков на разных позициях, а также того, как они влияют на общую производительность команды.
  • Анализ производительности: способность анализировать и интерпретировать данные о производительности и статистику для определения сильных и слабых сторон отдельных игроков и команд.
  • Методы обучения и оценки: знание различных методов обучения и оценки, фитнес-программ и методов кондиционирования для повышения спортивных результатов и предотвращения травм.
  • Спортивная психология: Понимание психических аспектов спорта, включая мотивацию, уверенность, сосредоточенность и то, как справляться с давлением и стрессом.
  • История и культура спорта: знание исторического контекста спорта, знаковых моментов, легендарных спортсменов и культурного влияния спорта на общество.
  • Спортивный бизнес и менеджмент: понимание деловой стороны спорта, включая спонсорство, маркетинг, управление мероприятиями и получение доходов.
  • Медиа и вещание: знание спортивной журналистики, комментариев и вещания для эффективного донесения информации о спорте до аудитории.
  • Спортивная медицина и травмы: осведомленность о распространенных спортивных травмах, профилактике травм и методах восстановления для обеспечения благополучия спортсменов.
  • Международная и организационная структура: Знание международных спортивных организаций, турниров и структуры управления спортом на различных уровнях.

Глубокое понимание знаний в области спорта позволяет людям принимать обоснованные решения, вносить значимый вклад в спортивную индустрию и получать более глубокую оценку игр, за которыми они следят или в которых участвуют. Это основа для непрерывного обучения и совершенствования, поскольку спорт динамичный и постоянно развивающиеся области, требующие адаптивности и опыта

Подход к оценке MVP

  • Способ 1:

Оценка самого ценного игрока (MVP) с использованием Z-Score и STEN Score: определение основных атрибутов для анализа данных

Это направлено на определение самого ценного игрока (MVP) среди выборки из 30 игроков с использованием показателей Z-score и STEN в качестве стандартизированных показателей. Цель состоит в том, чтобы создать формальную модель, которая анализирует основные атрибуты для определения MVP. Стандартизируя данные для каждого атрибута, мы можем получить совокупную оценку STEN, обеспечивающую всестороннее понимание производительности игроков.

С помощью когнитивного мышления мы определяем набор основных характеристик, которые существенно влияют на производительность игрока. Эти атрибуты могут включать способность набирать очки, защитные навыки, умение играть и другие ключевые показатели успеха.

  • Стандартизация данных с помощью Z-оценки
    Мы применяем преобразование Z-оценки для стандартизации данных для каждого выбранного атрибута. Этот процесс помогает устранить влияние шкалы и единиц измерения, позволяя проводить объективные сравнения.
  • Преобразование в баллы STEN
    Z-баллы далее преобразуются в баллы STEN (баллы STEN = Z-баллы*2+5,5). Это преобразование позволяет более интуитивно понять относительную производительность каждого игрока в выборке.
  • Совокупный балл STEN
    Чтобы определить MVP, мы рассчитываем совокупный балл STEN для каждого игрока, суммируя их баллы STEN по всем выбранным атрибутам. Игрок с наибольшим совокупным баллом STEN считается MVP.

Одним из важных ограничений предложенного метода оценки самого ценного игрока (MVP) является то, что выборка игроков должна принадлежать к одному и тому же виду спорта или деятельности. Смешивание игроков из разных видов спорта или видов деятельности с разными системами подсчета очков, правилами и требованиями к навыкам может привести к неточным результатам и неправильному толкованию.

Пояснение:

  • Неотъемлемые различия: Каждый вид спорта имеет уникальные характеристики, и атрибуты, которые определяют ценного игрока в одном виде спорта, могут быть напрямую несопоставимы с атрибутами в другом. Например, баскетболист, набравший большое количество очков, может не иметь такого же значения в футбольном матче или матче по крикету, где шансы набрать очки иные.
  • Показатели производительности: у видов спорта разные показатели производительности, которые зависят от их характера. Оценка игроков из разных видов спорта на основе общих характеристик может не учитывать нюансы каждого вида спорта, что приводит к необъективным результатам.
  • Требования к навыкам: Различные виды спорта требуют от игроков определенных навыков. Например, ловкость и скорость, которые важны в баскетболе, могут быть не такими важными в бейсболе или гольфе. В результате игроки могут быть несправедливо оценены или сравнены.
  • Командная динамика: спорт часто включает в себя командную динамику и роли игроков, которые влияют на индивидуальные результаты. Сравнение игроков из разных видов спорта может не учитывать синергетический эффект внутри команды, что влияет на точность оценки MVP.
  • Тренировки и стратегия. Спортсмены тренируются по-разному в зависимости от вида спорта, уделяя особое внимание различным физическим и умственным качествам. Объединение игроков из разных видов спорта может не отражать истинного влияния конкретных тренировок и стратегических подходов.

Смягчение:

Чтобы устранить это ограничение, крайне важно обеспечить, чтобы выборка оцениваемых игроков была однородной и принадлежала к одному и тому же виду спорта или виду деятельности. Это позволит провести справедливое и значимое сравнение атрибутов и показателей эффективности, которые имеют непосредственное отношение к этому конкретному виду спорта. Кроме того, при применении метода к другим видам спорта следует пересмотреть выбор атрибутов, чтобы учесть уникальные требования рассматриваемого вида спорта.

  • Способ 2.

Регрессионные модели действительно могут быть полезны для определения самого ценного игрока (MVP) в спорте при условии, что модель обучена на релевантных и надлежащим образом стратифицированных данных. Процесс включает в себя сбор большого количества данных от игроков, принадлежащих к одному и тому же виду спорта или деятельности. Данные должны охватывать различные атрибуты, которые влияют на производительность игрока и его потенциал MVP. Затем можно использовать контролируемые алгоритмы машинного обучения для обучения регрессионной модели и оценки ее точности при прогнозировании MVP.

Вот пошаговое объяснение процесса:

  • Сбор данных: соберите комплексный набор данных, включающий данные о производительности игроков в рамках одного вида спорта или вида деятельности. Этот набор данных должен включать такие атрибуты, как результативность, защитные навыки, передачи, подборы и другие соответствующие статистические данные.
  • Стратификация: убедитесь, что данные правильно стратифицированы, организованы и разделены на соответствующие группы или категории. Этот шаг необходим для эффективного обучения модели на игроках со схожими характеристиками и набором навыков.
  • Выбор функции: определите наиболее важные атрибуты, которые значительно влияют на потенциал MVP игрока. Примите во внимание вклад экспертов в предметной области, тренеров и предыдущие исследования, чтобы определить соответствующие функции с солью когнитивных мыслей и спортивных знаний.
  • Обучение модели: используйте контролируемые алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия или деревья решений, для обучения модели выбранным функциям. Модель учится распознавать закономерности и отношения между атрибутами и статусом MVP.
  • Перекрестная проверка. Чтобы оценить точность обученной модели, используйте такие методы, как перекрестная проверка в k-кратном наборе данных. Это гарантирует, что производительность модели будет проверена на различных подмножествах данных, сводя к минимуму переоснащение.
  • Метрики оценки. Используйте соответствующие метрики оценки, такие как среднеквадратическая ошибка (MSE), среднеквадратическая ошибка (RMSE) или точность, чтобы измерить, насколько хорошо модель предсказывает статус MVP.
  • Тонкая настройка: на основе результатов оценки выполните точную настройку модели, изменив гиперпараметры или изменив выбор функций, чтобы повысить ее точность.
  • Прогноз MVP: после обучения и проверки модели используйте ее для прогнозирования статуса MVP игроков на основе их атрибутов и данных о производительности. Модель ранжирует игроков на основе их прогнозируемого потенциала MVP.
  • Интерпретация: интерпретируйте результаты модели, чтобы получить представление об атрибутах, которые в наибольшей степени влияют на статус MVP игрока. Этот анализ может предоставить тренерам и командам ценную обратную связь для принятия обоснованных решений.

Важно помнить, что ни одна модель не идеальна, и оценка MVP не должна основываться исключительно на одной модели. Человеческое суждение и опыт в предметной области должны дополнять прогнозы модели, чтобы обеспечить всестороннюю и точную оценку MVP. Кроме того, по мере развития спортивного ландшафта и изменения результатов игроков с течением времени модель следует постоянно обновлять и переоценивать, чтобы поддерживать ее актуальность и эффективность.

Приятного обучения…!!!

Обратитесь ко мне: