In diesem Kurs wird dem Lernenden gezeigt, wie man mit Python Prognosen für Spielergebnisse im Profisport erstellt. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf der Vermittlung der Methode der logistischen Regression als Methode zur Modellierung von Spielergebnissen unter Verwendung von Daten über die Ausgaben der Mannschaften. Der Lernende wird durch den Prozess der Modellierung vergangener Ergebnisse geführt und verwendet das Modell dann zur Vorhersage der Ergebnisse noch nicht ausgetragener Spiele. Der Kurs zeigt dem Lernenden, wie er die Zuverlässigkeit eines Modells anhand von Daten zu Wettquoten bewerten kann. Die Analyse wird zunächst auf die englische Premier League, dann auf die NBA und die NHL angewandt. Der Kurs bietet auch einen Überblick über die Beziehung zwischen Datenanalyse und Glücksspiel, seine Geschichte und die sozialen Fragen, die sich im Zusammenhang mit Sportwetten stellen, einschließlich der persönlichen Risiken.
Vorhersagemodelle mit Sportdaten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Sportliche Leistungsanalyse
Dozenten: Youngho Park
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lernen Sie, wie Sie mit Python Vorhersagen für Spielergebnisse im Profisport erstellen können.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: sportanalytik
Wichtige Details
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5 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dieses Modul stellt die Regressionsmodelle im Umgang mit kategorischen Ergebnisvariablen in Sportwettbewerben (d.h. Sieg, Unentschieden, Niederlage) vor. Es erklärt das Lineare Wahrscheinlichkeitsmodell (LPM) im Hinblick auf seine theoretischen Grundlagen, rechnerischen Anwendungen und empirischen Grenzen. Anschließend wird die logistische Regression als besserer Ersatz des LPM für kategoriale abhängige Variablen vorgestellt und demonstriert.
Das ist alles enthalten
8 Videos8 Lektüren2 Aufgaben6 Unbewertete Labore
Dieses Modul erforscht die Beziehung zwischen Wahrscheinlichkeit und Wettmärkten. Es erklärt das Konzept der Quoten und die Beziehung zwischen Wettquoten und Wahrscheinlichkeiten. Anschließend wird anhand von Sportbeispielen ein Maß für die Genauigkeit von Wettquoten entwickelt und die Bedeutung von Effizienz auf Wettmärkten bewertet.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe5 Unbewertete Labore
Dieses Modul zeigt, wie man den Ausgang von EPL-Fußballspielen mithilfe eines geordneten Logit-Modells und öffentlich zugänglicher Informationen vorhersagen kann. Es bewertet die Genauigkeit dieser Prognosen im Vergleich zu den Wettquoten und zeigt, dass sie bemerkenswert genau sind.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren1 Aufgabe6 Unbewertete Labore
In diesem Modul wird die Wirksamkeit des in der Vorwoche behandelten EPL-Prognosemodells bewertet, indem das Modell auf drei nordamerikanische Mannschaftssportligen (NHL, NBA, MLB) übertragen wird. Konkret zeigt dieses Modul, wie man den Ausgang von Spielen der regulären Saison in der NHL, NBA und MLB mit Hilfe eines geordneten Logit-Modells und öffentlich verfügbaren Informationen vorhersagen kann. Es bewertet die Genauigkeit dieser Prognosen anhand der Wettquoten.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren1 Aufgabe4 Unbewertete Labore
In diesem Modul untersuchen wir die historischen und sozialen Folgen des Glücksspiels und die Beziehung zwischen Glücksspiel und Statistik. Das Glücksspiel wird aus der Perspektive verschiedener ethischer und religiöser Systeme untersucht. Fragen des problematischen Glücksspiels werden erforscht und bewertet
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7 Videos1 Lektüre
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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University of Maryland, College Park
Wesleyan University
Queen Mary University of London
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 10. Juli 2023
I found the material from weeks 2 and 4 very interesting!
Geprüft am 11. Apr. 2024
Very interesting course, even though some of the data prep is kind of weird it's nice to see things done a bit differently
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