[論文レビュー] A Multiple Linear Regression Approach For Estimating the Market Value of Football Players in Forward Position

Yunus Kologlu, Hasan Birinci+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 3, 2018

Sports Analytics and Performance参考文献 8被引用数 13

ひとこと要約

本研究では、4つの主要なヨーロッパリーグにおける2017–2018年シーズンの身体的およびパフォーマンス指標を用いて、フットボールフォワードの市場価値を推定するために複数の線形回帰が適用されている。モデルは統計的に有意（p < 0.10）であり、得点数や出場時間といった重要な要因を特定し、同一分散性が確認され、フォワード選手の市場価値予測における信頼性が裏付けられている。

ABSTRACT

In this paper, market values of the football players in the forward positions are estimated using multiple linear regression by including the physical and performance factors in 2017-2018 season. Players from 4 major leagues of Europe are examined, and by applying the test for homoscedasticity, a reasonable regression model within 0.10 significance level is built, and the most and the least affecting factors are explained in detail.

研究の動機と目的

• 身体的およびパフォーマンス属性に基づいて、フットボールフォワードの市場価値を推定する統計的モデルを開発すること。
• フォワードポジションにおける選手の市場価値に最も影響を与える要因と最も影響を与えない要因を特定すること。
• 同一分散性などの統計的検定を通じて回帰モデルを検証し、モデルの信頼性を確保すること。
• クラブやエージェントが移籍市場における選手評価をデータドリブンなアプローチで行えるようにすること。
• 実世界のフットボール移籍データに回帰モデリングを適用することで、スポーツアナリティクス分野に貢献すること。

提案手法

• 市場価値と得点、アシスト、出場時間、身体的特徴などの予測変数との関係をモデル化するために、複数の線形回帰が用いられている。
• 2017–2018年シーズンにかけて、4つの主要なヨーロッパフットボールリーグからデータを収集し、フォワードポジションに限定して分析を行っている。
• 観察ごとの誤差分散が一貫しているかを確認するため、統計的診断を用いて同一分散性をテストしている。
• モデルの関連性を高め、過剰適合を最小限に抑えるために、0.10水準での統計的有意性に基づいて変数を選択している。
• 各要因が市場価値に与える相対的影響を特定するために、回帰係数が解釈されている。
• 最終的なモデルは、標準的な統計的仮定と報告された有意水準に基づいて検証されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 身体的およびパフォーマンス要因の中で、フットボールフォワードの市場価値に最も顕著に影響を与える要因は何か？
• RQ2 測定可能なパフォーマンス指標を用いた複数の線形回帰モデルは、選手の市場価値の変動をどの程度説明できるか？
• RQ3 同一分散性と有意水準検定によって確認された統計的妥当性を持つか、回帰モデルは有効か？
• RQ4 得点、アシスト、出場時間の相対的貢献度は何か？
• RQ5 線形モデルは、フォワード選手の市場価値を10%の有意水準内で信頼性を持って予測できるか？

主な発見

• 複数の線形回帰モデルは0.10水準で統計的に有意であり、市場価値の予測に信頼性のある適合を示している。
• 得点数は、選手の市場価値を決定する要因の中で最も影響力が強い要因の一つとして浮き彫りになった。
• 出場時間は、選手の継続性と出場可能性を反映しており、市場価値の強力な正の予測要因として特定された。
• モデルは同一分散性を示しており、独立変数のすべての水準で誤差分散が一定であることが確認された。
• 一部の身体的特徴はわずかな影響しか示さなかったため、評価においてパフォーマンス指標が身体的特徴を上回ることがうかがえる。
• モデルは、フォワードポジションにおける移籍価値推定のための構造的でデータドリブンなフレームワークを提供している。