Le livre Moneyball a déclenché une révolution dans l'analyse des statistiques de performance dans le sport professionnel, en montrant que l'analyse des données pouvait être utilisée pour augmenter le pourcentage de victoire de l'équipe. Ce cours montre comment programmer des données à l'aide de Python pour tester les affirmations qui se cachent derrière l'histoire de Moneyball, et pour examiner l'évolution des statistiques de Moneyball depuis la publication du livre. L'apprenant est guidé à travers le processus de calcul des statistiques de performance du baseball à partir d'ensembles de données accessibles au public. Le cours passe de l'analyse du pourcentage de base et du pourcentage d'élancement à des mesures plus avancées dérivées de la matrice d'espérance de course, telles que les victoires au-dessus du remplacement (WAR). À la fin de ce cours, l'apprenant sera en mesure d'utiliser ces statistiques pour effectuer ses propres analyses d'équipes et de joueurs.
Moneyball et au-delà
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse des performances sportives
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeur : Stefan Szymanski
3 623 déjà inscrits
Inclus avec 
Cours
(50 avis)
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Ce que vous apprendrez
Programmez des données à l'aide de Python pour tester les affirmations qui se cachent derrière l'histoire de Moneyball.
Utilisez les statistiques pour effectuer vos propres analyses d'équipes et de joueurs.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : analyse du sport
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présentons l'histoire de Moneyball et explorons la méthode utilisée pour tester cette histoire. Nous commençons le processus de reproduction du test Moneyball en établissant la relation entre la victoire de l'équipe et deux statistiques de performance - le pourcentage de base (OBP) et le pourcentage d'élongation (SLG).
Inclus
5 vidéos10 lectures3 quizzes2 laboratoires non notés
Dans ce module, nous estimons la relation entre les salaires des joueurs de MLB et leurs statistiques de performance, OBP (on base percentage) et SLG (slugging). Les résultats semblent confirmer l'histoire de Moneyball - le OBP était sous-évalué par rapport au SLG avant la publication de Moneyball, alors qu'après la publication, l'importance relative est inversée.
Inclus
6 vidéos8 lectures3 quizzes2 laboratoires non notés
Ce module met à jour l'analyse de Hakes & Sauer et estime les récompenses pour l'OBP et le SLG sur la période 1994 -2015. En outre, il montre comment les récompenses peuvent être liées aux composantes individuelles du SLG : les marches, les simples, les doubles, les triples et les home runs.
Inclus
6 vidéos9 lectures3 quizzes2 laboratoires non notés
Ce module présente le concept d'espérance de manche, montre comment dériver la matrice d'espérance de manche et le calcul des valeurs de manche sur la base d'un ensemble de données MLB de tous les événements de la saison 2018. Les valeurs des runs sont calculées par type d'événement (marches, simples, doubles, etc.) et par joueur.
Inclus
4 vidéos9 lectures3 quizzes2 laboratoires non notés
Ce module examine le concept de Wins Above Replacement (WAR) et montre comment calculer le WAR sur la base de la performance au bâton. La relation entre la valeur des runs, le pourcentage de victoire de l'équipe et les salaires des joueurs est ensuite étudiée. Il s'avère que les valeurs des runs ont un degré élevé de corrélation avec les victoires et les salaires. Les valeurs des runs peuvent, dans une certaine mesure, prédire le pourcentage de victoire.
Inclus
4 vidéos9 lectures3 quizzes2 laboratoires non notés
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