TH

フットボール統計学 Twitter @fammet_h http://fourthre…

TH

フットボール統計学 Twitter @fammet_h http://fourthreethree.blog.jp/
  • 固定された記事

データサイエンスの基礎の学習法 データベース、プログラミング、統計学

September 19, 2016 A toolbox for football analytics By Marek Kwiatkowski********** 数週間前にこのサイトで公開された記事「新しい種類の分析に向けて」は多くの注目を集め、そしてそれに対してとても感謝している。フィードバックのほとんどは、「これはすべてうまくいっているが、どうやってこの種のことをやろうとするのか」という方向に沿ったものだった。この次は、狭義にこの質問に答えるように設計されており、「

100
TH

    • Chromebookに開発環境を構築する方法を大雑把に

      結構前だが、今まで使っていたパソコンに見切りをつけ、おニューに変えた。 Windowsから思い切ってChrome OSへ。本当はGoogle製のPixelbookにしようと思ったが、Amazonで2度もキャンセルになったのでHP製に。 Googleアカウントを使って簡単にChromeブラウザを利用可能に。 設定からLinux(ベータ版)をオンにすると、メニュー画面Linuxアプリ内にターミナルが出現。 Visual Studio CodeホームページからLinux版を

      TH

      • プレー局面概論（翻訳）

        BLOG: Phases of Play - an introduction | OptaPro 30.04.19 Tom Worville********** ポゼッションは常にフットボールの議論の中心的なトピックとなっている。 ポゼッションを理解するために、最も一般的に使用された方法はチームがゲームで行うパスのシェアを見ることだった。これはほとんどのボックススコアで一般的なポゼッション率の数値になる。2017年に、OptaProはポゼッションのフレームワークを書き表し

        TH

        • フットボール統計学 パス一意性をモデリングする（翻訳）

          April 11, 2019 Modeling Passing Uniqueness By Derrick Yam********** StatsBombは、プロフットボールのより優れたプロフィールのパサーに3つの新しいパス指標を明らかにしている。なぜパス指標か。これはフットボールでありパスは遍在するためである。良くも悪くも、偏在する出来事はすでに与えているよりずっと注意を必要とするかもしれない。これらの指標を通じてパサーの創造性、予測可能性、そして率直に言って全体的なパス

          100
          TH
        • 固定された記事

        データサイエンスの基礎の学習法 データベース、プログラ…

        TH

        • Chromebookに開発環境を構築する方法を大雑把に

          TH

        • プレー局面概論（翻訳）

          TH

        • フットボール統計学 パス一意性をモデリングする（翻訳）

          TH

          フットボール統計学 クラスタリングを使用してビルドアップのパターンを識別する

          GUEST BLOG: Identifying patterns in build-up play using clustering | OptaPro 03.04.19 Article by Kuba MichalczykKuba Michalczyk氏は2019年OptaPro Analytics Forumでポスター発表を行い、2017/18シーズン中のプレミアリーグの各チームのビルドアップを視覚化するためにクラスタリング手法を適用した。 このゲストブログで彼は発表の背

          100
          TH

          フットボール統計学 クラスタリングを使用してビルドアッ…

          TH

          フットボール統計学 堂安律（FCフローニンゲン、20歳）

          March 29, 2019 Ritsu Doan, Stefano Sensi and Enock Kwateng: Scouting Europe's Less Heralded Prospects - StatsBomb By Mohamed Mohamed堂安律（FCフローニンゲン、20歳）現代のゲームが進化し続けているので、最高レベルで成功するためには、WGが高度な運動能力を達成するために必要なレベルのパススキルを持っている必要があることがより明らかになっている。必

          100
          TH

          フットボール統計学 堂安律（FCフローニンゲン、20歳）

          TH

          フットボール統計学 人工知能を導入する前にデータ分析について考察する

          The Orlando Magic, Dan Altman, and why we should walk before we run Mar 28, 2019A few days ago, a headline caught my eye in a daily sports science newsletter I receive: “Orlando Magic Are Pioneers In Introducing Artificial Intelligence To N

          100
          TH

          フットボール統計学 人工知能を導入する前にデータ分析に…

          TH

          フットボール統計学 現代的MFに必要なボールを動かす能力

          March 22, 2019 The Modern Midfielder: Ball Mover - StatsBomb By Nico MoralesThere’s a nostalgia about the Premier League of the late ’90s and early 2000s that makes one position in particular especially romantic. For all the Henrys and Shea

          100
          TH

          フットボール統計学 現代的MFに必要なボールを動かす能力

          TH

          フットボール統計学 プレースタイルの相互作用と選手の関係性の最適化

          GUEST BLOG: Playing style interactions and optimising player relationships | OptaPro Tom Brown 22.03.19Tom Brown shares a written version of his poster presentation, which was showcased at the 2019 OptaPro Analytics Forum. His analysis was

          100
          TH

          フットボール統計学 プレースタイルの相互作用と選手の関…

          TH

          筋力トレーニングの新たな指標であるエントロピー

          ENTROPY, A NEW MEASUREMENT IN STRENGTH TRAINING - Barça Innovation Hub 18 March, 2019The ability to sprint is essential in the majority of team sports, including rugby, football, and basketball. But this ability is not developed in stable a

          100
          TH

          筋力トレーニングの新たな指標であるエントロピー

          TH

          フットボール統計学 シュート後のモデルである枠内xGを使ってシュートの質やGKのパフォーマンスを評価する

          BLOG: Introducing expected goals on target (xGOT) 12.03.19 Jonny WhitmoreKey takeaways– xG is a pre-shot model, whereas xGOT is a post-shot model. – At shooter level, we can better understand if goalscoring has been down to good finishing o

          100
          TH

          フットボール統計学 シュート後のモデルである枠内xGを使…

          TH

          フットボール統計学 k平均法によるパス分析でプレースタイルを探る

          USING K-MEANS TO LEARN WHAT SOCCER PASSING TELLS US ABOUT PLAYING STYLES MARCH 11, 2019 By Cheuk Hei Ho (@tacticsplatform) and Eliot McKinley (@etmckinley), colloquially known as CheuKinleyWhen you talk about a soccer team, you almost alway

          100
          TH

          フットボール統計学 k平均法によるパス分析でプレースタイ…

          TH

          2019/03/06 SheBelievesカップ第3節 なでしこジャパン 0-3 イングランド女子代表

          スターティングメンバー山根恵里奈 清水梨紗、南萌華、大賀理紗子、鮫島彩 阪口萌乃、松原有沙、杉田妃和、長谷川唯 池尻茉由、遠藤純 テルフォード ブロンズ、ホートン、ウィリアムソン、グリーンウッド クリスティアンセン、ウォルシュ ミード、スタニフォース、カーニー テイラー ライン間を迎撃する日本のキックオフで試合は始まり、左サイドへロングフィードを蹴り込んだ。前節のブラジル戦はセカンドボールを回収してポゼッションを始めたが、ここではイングランドのポゼッションとなり、アタッキ

          100
          TH

          2019/03/06 SheBelievesカップ第3節 なでしこジャパン 0-3…

          TH

          2019/03/03 SheBelievesカップ第2節 ブラジル女子代表 1-3 なでしこジャパン

          スターティングメンバーアリーニ レティシア・サントス、エリカ、モニカ、タミレス デビーニャ、フォルミガ、アンドレッサ・アウベス、アドリアーナ マルタ、ベアトリス 山根恵里奈 宮川麻都、南萌華、大賀理紗子、有吉佐織 籾木結花、宇津木瑠美、中島依美、阪口萌乃 池尻茉由、横山久美 日本のボール保持日本のキックオフで始まった試合は、左前線にロングフィードで相手を押し込み、そこからボールを保持した。日本は前節から半分以上選手を入れ替え、初代表キャップの選手も含むフレッシュなメンバー

          100
          TH

          2019/03/03 SheBelievesカップ第2節 ブラジル女子代表 1-3…

          TH

          2019/02/28 SheBelievesカップ第1節 アメリカ女子代表 2-2 なでしこジャパン

          スターティングメンバーアリッサ・ナアー ケリー・オハラ、アビー・ダルケンパー、ティアナ・デイビッドソン、クリスタル・ダン マロリー・プー、ジュリー・アーツ、ローズ・ラベル トビン・ヒース、アレックス・モーガン、ミーガン・ラピノー 山根恵里奈 清水梨紗、熊谷紗希、鮫島彩、有吉佐織 中島依美、松原有沙、杉田妃和、長谷川唯 小林里歌子、横山久美 アメリカのキックオフと日本のハイプレッシング前半はアメリカのキックオフで始まり、アメリカはロングフィードを前線に送るのではなく、パスに

          100
          TH

          2019/02/28 SheBelievesカップ第1節 アメリカ女子代表 2-2…

          TH

          フットボール統計学 予測モデルの重要な側面である身体方向

          PLAYER ORIENTATION, A KEY ASPECT OF PREDICTIVE MODELS IN FOOTBALL - BARÇA INNOVATION HUB 5 February, 2019今週のOptaProフォーラムでは、Carlos Rodríguez氏が、クラブが現在行っているさまざまな試合状況での選手の身体方向についての研究を発表する。彼とプロジェクトの簡単な説明をお喋りした。 —なぜ身体方向なのか。 —ピッチで何が起こっているのかを分析

          100
          TH

          フットボール統計学 予測モデルの重要な側面である身体方…

          TH