Das Buch Moneyball löste eine Revolution in der Analyse von Leistungsstatistiken im Profisport aus, indem es zeigte, dass die Datenanalyse dazu genutzt werden kann, die Gewinnquote von Teams zu erhöhen. Dieser Kurs zeigt, wie man mit Python Daten programmiert, um die Behauptungen, die hinter der Moneyball-Story stehen, zu testen und die Entwicklung der Moneyball-Statistiken seit der Veröffentlichung des Buches zu untersuchen. Der Lernende wird durch den Prozess der Berechnung von Baseball-Leistungsstatistiken aus öffentlich verfügbaren Datensätzen geführt. Der Kurs geht von der Analyse des On-Base-Prozentsatzes und des Slugging-Prozentsatzes bis hin zu fortgeschritteneren Messgrößen, die aus der Run-Expectancy-Matrix abgeleitet werden, wie z.B. die Wins above Replacement (WAR). Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, diese Statistiken für ihre eigenen Team- und Spieleranalysen zu verwenden.
Moneyball und mehr
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Sportliche Leistungsanalyse
Dozent: Stefan Szymanski
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Programmieren Sie Daten mit Python, um die Behauptungen zu testen, die hinter der Moneyball-Geschichte stehen.
Verwenden Sie Statistiken, um Ihre eigenen Team- und Spieleranalysen durchzuführen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: sportanalytik
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15 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul stellen wir die Moneyball-Geschichte vor und untersuchen die Methode, mit der diese Geschichte getestet wird. Wir beginnen mit der Replikation des Moneyball-Tests, indem wir die Beziehung zwischen dem Gewinn des Teams und zwei Leistungsstatistiken - On-Base-Prozentsatz (OBP) und Slugging-Prozentsatz (SLG) - herstellen.
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5 Videos10 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
In diesem Modul schätzen wir die Beziehung zwischen den Gehältern von MLB-Spielern und ihren Leistungsstatistiken OBP (on base percentage) und SLG (slugging). Die Ergebnisse scheinen die Moneyball-Story zu bestätigen - OBP war vor der Veröffentlichung von Moneyball im Vergleich zu SLG unterbewertet, während sich die relative Bedeutung nach der Veröffentlichung umkehrt.
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6 Videos8 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Dieses Modul aktualisiert die Analyse von Hakes & Sauer und schätzt die Belohnungen für OBP und SLG über den Zeitraum 1994-2015. Außerdem wird gezeigt, wie die Belohnungen mit den einzelnen Komponenten des SLG in Verbindung gebracht werden können: Walks, Singles, Doubles, Tripples und Homeruns.
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6 Videos9 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Dieses Modul führt in das Konzept der Lauferwartung ein und zeigt, wie Sie die Lauferwartungsmatrix und die Berechnung der Laufwerte auf der Grundlage eines MLB-Datensatzes aller Ereignisse der Saison 2018 ableiten. Die Run-Werte werden nach Ereignistyp (Walks, Singles, Doubles usw.) und nach Spieler berechnet.
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4 Videos9 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
In diesem Modul wird das Konzept der Wins Above Replacement (WAR) untersucht und gezeigt, wie man WAR auf der Grundlage der Schlagleistung berechnet. Anschließend wird die Beziehung zwischen den Run-Werten, der Gewinnquote des Teams und den Spielergehältern untersucht. Es zeigt sich, dass die Run-Werte in hohem Maße mit dem Gewinn und den Gehältern korrelieren. Run-Werte können in begrenztem Maße die Gewinnquote vorhersagen.
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4 Videos9 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Dozent
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 25. Okt. 2023
Excellent course, really enjoyed it even as someone who doesn't follow baseball
Geprüft am 25. Aug. 2021
I learned a lot about baseball and the Python language. Thank you for the great course.
Geprüft am 17. März 2022
An excellent way to develop Python skills to interesting topics.
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