Re: [心得] AI & Melo 在贏球和輸球時的表現

看板Nuggets (丹佛金塊)作者 (V六)時間17年前 (2008/01/14 07:11), 編輯推噓4(407)
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資料key完melo的就累了 ai的改天再跑orz result define: win>lose min fgm fgx fga fgp 3pm 3px 3pa 3pp Pearson -0.11 0.339 -0.088 0.114 0.299 0.017 -0.232 -0.157 0.223 sig. 0.528 0.047 0.614 0.514 0.081 0.921 0.18 0.367 0.236 ftm ftx fta ftp stl blk to pf Pearson 0.316 0.002 0.27 0.107 -0.116 0.151 -0.059 -0.277 sig. 0.065 0.989 0.116 0.552 0.508 0.386 0.737 0.107 off def tot ast pt Pearson -0.007 0.127 0.091 0.142 0.442 sig. 0.966 0.469 0.604 0.415 0.008 跟金塊勝負有顯著相關的數據只有兩個 總進球次數得分正相關 如果不考慮顯著水準的情況下 出場時間 三分球出手次數 抄截 進攻籃板 這些正項數據跟金塊獲勝是負相關 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 122.121.32.181 ※ 編輯: vincex 來自: 122.121.32.181 (01/14 07:36)

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當他投的進的時候 當然進攻籃板就少阿
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01/14 10:04, , 2F
三分本來就非他的主要武器 大幅落後才會砍比較多
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抄截的話 其實我覺得某些方面不是那麼重要
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推 雖然用相關性來看挺有創意的 但ai的做出來怕有負相關的
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01/14 13:01, , 5F
而且 一但出現了負相關 你也很難解讀什麼
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01/14 13:01, , 6F
因為場上活動的是十個人 用這種方式解讀滿不容易的
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而其中 最大的變因就在於 每場比賽都會改變攻擊策略
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嗯 抱歉 我沒有反你的意思 ^^ 我只是想提一點注意之處
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就是行為模式會改變的情況下 算正負相關會變得無意義喲~
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01/14 16:03, , 10F
這份樣本共線性蠻高的,如果可以修選一下參數會更有意義
01/14 16:03, 10F

01/14 16:50, , 11F
我可以提供SPSS DATA讓統計高手去跑 我統計很菜orz
01/14 16:50, 11F
文章代碼(AID): #17YfgPKb (Nuggets)
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