Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
得失点と対比較法に基づく試合結果の予測手法‐Bリーグへの適用 / Presentation i...
Search
konakalab
December 21, 2019
Science
0
160
得失点と対比較法に基づく試合結果の予測手法‐Bリーグへの適用 / Presentation in JSBS2019
「日本バスケットボール学界第6回大会(2019年12月21日‐22日)」(
https://www.jsbs.info/congress
) で発表のプレゼンテーションです.
konakalab
December 21, 2019
Tweet
Share
More Decks by konakalab
See All by konakalab
データから見る勝敗の法則 / The principle of victory discovered by science (open lecture in NSSU)
konakalab
1
150
Performance Evaluation and Ranking of Drivers in Multiple Motorsports Using Massey’s Method
konakalab
0
81
Optimization of the Tournament Format for the Nationwide High School Kyudo Competition in Japan
konakalab
0
100
システム数理と応用分野の未来を切り拓くロードマップ・エンターテインメント(スポーツ)への応用 / Applied mathematics for sports entertainment
konakalab
1
390
実力評価性能を考慮した弓道高校生全国大会の大会制度設計の提案 / (konakalab presentation at MSS 2025.03)
konakalab
2
200
Masseyのレーティングを用いたフォーミュラレースドライバーの実績評価手法の開発 / Development of a Performance Evaluation Method for Formula Race Drivers Using Massey Ratings
konakalab
0
190
科学で迫る勝敗の法則(電気学会・SICE若手セミナー講演 2024年12月) / The principle of victory discovered by science (Lecture for young academists in IEEJ-SICE))
konakalab
0
130
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
250
科学で迫る勝敗の法則(名城大学公開講座.2024年10月) / The principle of victory discovered by science (Open lecture in Meijo Univ. 2024)
konakalab
0
380
Other Decks in Science
See All in Science
テンソル分解による糖尿病の組織特異的遺伝子発現の統合解析を用いた関連疾患の予測
tagtag
2
240
データベース02: データベースの概念
trycycle
PRO
2
900
傾向スコアによる効果検証 / Propensity Score Analysis and Causal Effect Estimation
ikuma_w
0
130
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
1
120
2025-06-11-ai_belgium
sofievl
1
150
凸最適化からDC最適化まで
santana_hammer
1
290
機械学習 - K-means & 階層的クラスタリング
trycycle
PRO
0
1k
LayerXにおける業務の完全自動運転化に向けたAI技術活用事例 / layerx-ai-jsai2025
shimacos
2
1.5k
Machine Learning for Materials (Challenge)
aronwalsh
0
330
モンテカルロDCF法による事業価値の算出(モンテカルロ法とベイズモデリング) / Business Valuation Using Monte Carlo DCF Method (Monte Carlo Simulation and Bayesian Modeling)
ikuma_w
0
250
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第25回: Differences in misinformation sharing can lead to politically asymmetric sanctions (Nature, 2024)
hkefka385
0
130
データマイニング - ウェブとグラフ
trycycle
PRO
0
170
Featured
See All Featured
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.6k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
236
140k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
358
30k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.7k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
8
530
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
127
53k
Transcript
得失点と対比較法に基づく 試合結果の予測手法 ‐Bリーグへの適用 小中英嗣(名城大学) 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 1
小中英嗣(こなか・えいじ) 理工系学部大学教員 スポーツ統計解析 得失点(のみ)に基づく実力評 価と予測 出版済み(「バスケットボール 研究」第3号(2017年11月)) 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 2
研究背景 (含自己紹介)
得失点のみに基づく 実力評価 得失点のみに基づく実力評価と予測 BOXSCOREは? アドバンスドスタッツは?4Factorsは? 使わないの?? 「なぜそれを行いたいのか?」 「それは本当に可能なのか?」 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学
3 競技間の普遍性に立脚する
二つの目的 なぜ得失点のみに基づく実力評価を行いたいのか? 直近の試合の予測をバンバン当てまくる × (もし許可されるのであれば)ベッティングを当てまくって・・・ × 競技・リーグの特徴を明らかにしたい ◎ 「その競技・リーグの魅力は何か?」 勝敗が予測できないこと?
何点差までが「よくできた」なのか? 実力の評価 競技間で普遍的な量でのみ評価を行いたい 「得点が多いほうが勝つ」競技の普遍性 自分が1点取る間に何点取られるか? ↑を何回繰り返すか? 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 4
「得点が多いほうが勝つ」 競技の数理モデル(1) , : 得点があったとき,チームがチームに対して得点している確率 , :チームの実力評価値(レーティング) 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学
5
「得点が多いほうが勝つ」 競技の数理モデル(1) , : 得点があったとき,チームがチームに対して得点している確率 , :チームの実力評価値(レーティング) 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学
6 , = 1 1 + exp − + 実力差0⇒得点確率0.5 実力差大⇒得点確率大
「得点が多いほうが勝つ」 競技の数理モデル(2) : 1試合でのプレイ単位(サービス/時間/など)数 : プレイ単位ごとにどちらかが得点する確率 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 7 実力差0⇒勝率0.5
「得点が多いほうが勝つ」 競技の数理モデル(2) : 1試合でのプレイ単位(サービス/時間/など)数 : プレイ単位ごとにどちらかが得点する確率 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 8 実力差0⇒勝率0.5
プレイ数・得点回数(= β)大 ↓ 小さな得点力の差が大きな 勝率差に
「得点が多いほうが勝つ」 競技の数理モデル(2) : 1試合でのプレイ単位(サービス/時間/など)数 : プレイ単位ごとにどちらかが得点する確率 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 9 実力差0⇒勝率0.5
得失点のみ利用した統一モデル , = 1 1 + exp (− + ) プレイ数・得点回数(= β)大 ↓ 小さな得点力の差が大きな 勝率差に
処理手順の概要 実際の得点割合と予測得点割合, の差を小さくするよう に,各チームの実力評価値 を修正する , = 1 1 +
exp − + 実力評価値の修正が終わったら,実際の勝敗と予測得点割合 , の差を小さくするように,競技パラメータを修正する , = 1 1 + exp (− + ) (いずれも「勾配法」とその変種.工学系ではポピュラーな手法) 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 10
得失点のみに基づく 実力評価:これまでの活動 リオ五輪5競技10種目 バレーボール国際大会 2010年~2019年 16大会 大相撲 1959年~現在 得失点≒勝敗 サッカー
FIFAワールドカップ2018,Jリーグ2015-2019 バスケットボール FIBAワールドカップ2019,Bリーグ2016/17- 2018/19 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 11
予測公開 on Twitter https://twitter.com/konakalab/status/1205328077338759168 https://twitter.com/konakalab/status/1205328274261282816 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 12
予測性能 Q: Bリーグでの提案手法の予測性能はどれくらい? 節単位での予測 予測対象はB1,B2それぞれ.第6節以降. 予測出力:予測勝率 指標 予測正解率:“予測勝率が高いほうが勝つ” 較正値: (優位チームの予測勝率の和)/(優位チームの実勝利数)
1.0:予測勝率が適切.1.0以上:上位チームを過大評価 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 13
予測結果 Season Matches Corrects Accuracy Calibration Total 2831 1986 0.7015
1.015 Total B1 1438 1011 0.7031 1.012 Total B2 1393 975 0.6999 1.017 2018/19 B1 486 351 0.7222 0.982 2018/19 B2 468 319 0.6816 1.041 2017/18 B1 481 336 0.6985 1.009 2017/18 B2 468 328 0.7009 0.984 2016/17 B1 471 324 0.6879 1.049 2016/17 B2 457 328 0.7177 1.026 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 14
予測結果 Season Matches Corrects Accuracy Calibration Total 2831 1986 0.7015
1.015 Total B1 1438 1011 0.7031 1.012 Total B2 1393 975 0.6999 1.017 2018/19 B1 486 351 0.7222 0.982 2018/19 B2 468 319 0.6816 1.041 2017/18 B1 481 336 0.6985 1.009 2017/18 B2 468 328 0.7009 0.984 2016/17 B1 471 324 0.6879 1.049 2016/17 B2 457 328 0.7177 1.026 予測正解率はおおむね 70%前後 B1,B2では差が無さそう 較正値も適切(予測勝率と) 実勝利数がよく一致してい る) 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 15
まとめ 得失点のみ利用した実力評価と予測 「得点を競い合い,多く得点したほう が勝利」するスポーツの普遍的な構 造 Bリーグは約70%の予測正解率 実力の定量的評価 何点差までが「よくやった」なのか? リーグが打ち出すべき「魅力」は何 か?
70%の試合で「試合前に強そうな チームが実際に勝つ」 2019/12/21 日本バスケットボール学会第六回学会大会@流通経済大学 16 予測正解率 リオ五輪10種目 70.8% バレーボール16大会 78.0% 大相撲幕内1959年~ 60.0% FIFA WC 2018 [*]60.9% J 2015-2019 [*]45.9% FIBA WC 2019 [**]76.0% B 2016/17-2018/19 70.1% [*]引き分けは不正解 [**]1次ラウンド途中からを予測対象