Dans ce cours, l'apprenant apprendra à générer des prévisions de résultats de matchs dans les sports professionnels en utilisant Python. L'accent est mis sur l'enseignement de la méthode de régression logistique comme moyen de modéliser les résultats des matchs, en utilisant des données sur les dépenses des équipes. L'apprenant est guidé dans le processus de modélisation des résultats passés, puis dans l'utilisation du modèle pour prévoir les résultats des matchs qui n'ont pas encore été joués. Le cours montrera à l'apprenant comment évaluer la fiabilité d'un modèle en utilisant des données sur les cotes de paris. L'analyse est d'abord appliquée à la Premier League anglaise, puis à la NBA et à la NHL. Le cours donne également un aperçu de la relation entre l'analyse des données et les jeux d'argent, son histoire et les questions sociales qui se posent en relation avec les paris sportifs, y compris les risques personnels.
Modèles de prédiction avec des données sportives
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse des performances sportives
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Youngho Park
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Ce que vous apprendrez
Apprenez à générer des prévisions de résultats de matchs de sports professionnels à l'aide de Python.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : analyse du sport
Détails à connaître
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module présente les modèles de régression dans le traitement des variables de résultats catégoriels dans les compétitions sportives (c'est-à-dire, victoire, match nul, défaite). Il explique le modèle de probabilité linéaire (MPL) en termes de fondements théoriques, d'applications informatiques et de limites empiriques. Ensuite, le module présente et démontre que la régression logistique est un meilleur substitut au MPL pour les variables dépendantes catégorielles.
Inclus
8 vidéos8 lectures2 quizzes6 laboratoires non notés
Ce module explore la relation entre les probabilités et les marchés de paris. Il explique le concept de cotes et la relation entre les cotes et les probabilités. Il développe ensuite une mesure de l'exactitude des cotes de paris à l'aide d'exemples sportifs et évalue la signification de l'efficacité sur les marchés de paris.
Inclus
6 vidéos3 lectures1 quiz5 laboratoires non notés
Ce module montre comment prévoir les résultats des matchs de football de l'EPL à l'aide d'un modèle logit ordonné et d'informations publiquement disponibles. Il évalue la précision de ces prévisions par rapport aux cotes des paris et montre qu'elles sont remarquablement précises.
Inclus
7 vidéos3 lectures1 quiz6 laboratoires non notés
Ce module évalue l'efficacité du modèle de prévision de l'EPL abordé la semaine précédente en reproduisant le modèle dans le contexte de trois ligues de sports d'équipe nord-américaines (c'est-à-dire la NHL, la NBA et la MLB). Plus précisément, ce module montre comment prévoir les résultats des matchs de la saison régulière de la NHL, de la NBA et de la MLB à l'aide d'un modèle logit ordonné et d'informations accessibles au public. Il évalue la précision de ces prévisions par rapport aux cotes des paris.
Inclus
4 vidéos4 lectures1 quiz4 laboratoires non notés
Dans ce module, nous examinons les conséquences historiques et sociales des jeux d'argent, ainsi que la relation entre les jeux d'argent et les statistiques. Les jeux d'argent sont étudiés du point de vue de différents systèmes éthiques et religieux. Les problèmes liés au jeu excessif sont étudiés et évalués
Inclus
7 vidéos1 lecture
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Révisé le 10 juil. 2023
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