ランキング設計からはじめるスポーツデータ分析: MATLABであなたも予測できる

本書は、スポーツデータ分析のうち、特に試合結果 (勝敗や得失点) からランキングや予測勝率モデルを構築することを目的としています。サッカーやバスケットボールなど実際の試合結果データを活用し、チームの実力を客観的に評価するためのランキング・レーティング手法や、今後の試合結果を予測するための数理モデルの構築方法について解説します。

また、データの可視化や分析、モデル構築にMATLABを活用し、プログラムの具体的な実装例を豊富に掲載しているため、実践的なデータサイエンスのワークフローを、手を動かしながら学ぶことができます。

※本書のサンプルプログラムは、以下のコンパニオン ソフトウェアのリンクからダウンロード可能です。

本書の構成

はじめに

0.1　本書の位置づけ
0.2　本書の構成
0.3　バスケットボール・National Basketball Association（NBA）
0.4　サッカー・Jリーグ
0.5　サッカー・国際試合（各国代表）
0.6　その他球技

第1章　MATLABプログラミングの準備

1.1　MATLAB Online利用の準備
1.2　本書で使うプログラムの取得
1.3　MATLABライブスクリプト
1.4　MATLAB公式！　オンライントレーニングコース
1.5　グラフ作成時に心がけると良いこと
1.6　データ取得と整理

第2章　素朴なランキング：勝敗や得失点

2.1　「ランキング」と「レーティング」
2.2　試合結果データをさわってみよう
2.3　実際のスポーツリーグの結果を使う ―― NBA
2.4　最小二乗法と相関係数
2.5　予測に挑戦する

第3章　対戦相手を考慮する：一対比較法

3.1　均一／不均一な日程
3.2　Masseyの方法
3.3　Colleyの方法
3.4　Markovの方法
3.5　Eloの方法
3.6　一対比較法の一般化
3.7　日付ごとの予測性能を比較する

第4章　予測勝率を出力するモデル

4.1　Eloレーティングと予測勝率
4.2　予測勝率の評価指標
4.3　レーティングの変換
4.4　線形回帰とロジスティック回帰
4.5　多値予測モデル

第5章　競技間の共通な性質／競技ごとの特別な性質に着目する

5.1　ホームアドバンテージ
5.2　複数競技に対する統一的なモデル
5.3　得点が少ないことを活用する

第6章　予測の腕試し：様々なスポーツの予測に挑戦！

6.1　オリンピックの球技
6.2　サッカー・Jリーグ
6.3　サッカーの各種国際大会
6.4　発展的な話題
6.5　読書案内

付録A　数学の補足

A.1　微分と偏微分
A.2　ベクトルの表記方法とその理由
A.3　確率・統計
A.4　グラフ
A.5　数学をもっとしっかり勉強したい方へ

付録B　章末課題の解説