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籃球攻守數據分析勝負關鍵因素-以美國職籃為例

為了解決nba罰球命中率排名的問題，作者陳宥杰 這樣論述：

本研究主要針對NBA 2004-05至2020-21共17個賽季的例行賽進行研究，分別針對球隊及球員共21項攻守數據變數對於比賽勝負之關聯性進行分析，並試圖找出關鍵的因素。球隊攻守數據共40696筆資料，並針對四種情況進行分析；球員攻守數據共422422筆資料，並針對先發及板凳球員各兩種情況進行分析。透過Excel VBA網頁爬蟲抓取資料並彙入Excel 2013版軟體內進行資料彙整，並以SPSS 21.0版軟體進行資料分析。分別以描述性統計、獨立樣本t檢定、變數挑選、羅吉斯迴歸及類神經網路找出攻守數據變數對勝負的重要性。結果發現在球隊攻守數據中顯示勝分差超過3分以上之比賽(MA2)的類神經

網路模型表現較為優異，且進一步發現對於勝負關鍵因素為總籃板、三分球命中率、助攻、失誤、抄截、罰球命中率、犯規及阻攻。在球員攻守數據中顯示4種情況的羅吉斯迴歸模型或類神經網路模型表現皆不適配。

SBL超級籃球聯賽攻守數據統計分析-以第十一季為例

為了解決nba罰球命中率排名的問題，作者卓燈賢 這樣論述：

本研究目的在於探討第十一季超級籃球聯賽球隊之攻守數據分析探討之差異情形，同時以各項攻守數據表現進行得分相關分析。本研究對象為以參加第十一季超級籃球聯賽共七隊為對象，共108人。以獨立樣本單因子變異數分析來解釋各隊十二項攻守數據表現之差異情形，若各變項之F值達顯著水準者，則以LSD事後比較進行分析。並以Pearson積差相關做各項攻守數據表現與得分之相關分析，進而與得分有顯著相關之項目使用多元迴歸進行對比賽得分之預測。研究結果顯示:一、各隊十二項攻守數據表現之差異情形：在十二項攻守數據表現之變異數分析及事後比較摘要表發現七支球隊在包括二分球投籃命中率、助攻、抄截、失誤等四項技術表現有顯著的差異

。二、不同背景變項之差異情形七支球隊之先發及替補在三項投籃命中率只有二分球投籃命中率數據有顯著的差異。是否為前四強在十二項攻守數據平均表現只有只有二分球投籃命中率、助攻、得分三項有顯著相關。七支球隊之後衛、前鋒及中鋒在二分球投籃命中率、進攻籃板、防守籃板、總籃板、助攻、阻攻等六項技術表現有顯著的差異。三、各項攻守數據表現與得分之相關情形：(一)與得分正相關之攻守項目有：三分球命中率、二分球命中率、罰球命中率、進攻籃板、防守籃板、總籃板、助攻、抄截、阻攻。(二)於得分負相關之攻守項目有失誤、犯規。四、本研究結果顯示總籃板、三分球、二分球 、罰球、失誤、抄截、犯規七項可以預測球隊得分，但預測力不大

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