एनएफएल, आक्रामक या रक्षात्मक प्रदर्शन में गेम जीतने में कौन अधिक योगदान देता है?

मेरे डेटा डैशबोर्ड का उपयोग करके मेरे निष्कर्ष का विश्लेषण किया गया था, आप इसे एक्सेस कर सकते हैं और यहां अपना निष्कर्ष निकाल सकते हैं:https://statacinos.com/article_1/NFL_OffvsDef

परिणाम निष्कर्ष

एक अपराध का प्रदर्शन रक्षा की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होता है जब यह तय करने की बात आती है कि एनएफएल टीम उस सीजन में कितने गेम जीतेगी। ऐसा इसलिए है क्योंकि रक्षात्मक आंकड़ों की तुलना में आपत्तिजनक आंकड़े जीतने के प्रतिशत से अधिक सहसंबद्ध होते हैं।

यह निष्कर्ष 'संपूर्ण एनएफएल' का चयन करने और 2000-2022 के वर्षों को मापने पर पहुंचा था। मैं समय के साथ बहुत पीछे नहीं मापना चाहता था क्योंकि समय के साथ एनएफएल अपराधों और बचाव की शैली बदल जाती है। मेरे विश्लेषण के लिए चुने गए आक्रामक चर 'Off.total.TD' और 'Off.total.yds' थे और रक्षात्मक चर 'Def.total.TD' और 'Def.total.yds' थे। मैंने केवल इन चरों का चयन किया क्योंकि वे अन्य चरों के डेटा को समेकित करते हैं।

रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण - प्रमुख बिंदु

1. समायोजित आर-स्क्वेर्ड - निष्कर्ष: जीत प्रतिशत की परिवर्तनशीलता का 44.22% आपत्तिजनक चर द्वारा समझाया गया है
2. आपत्तिजनक चरों का चयन करते समय समायोजित आर-स्क्वेर्ड 0.4422 है
3. रक्षात्मक चर का चयन करते समय समायोजित आर-स्क्वेर्ड 0.2693 है
1. मॉडल सटीकता - निष्कर्ष: विजयी सीज़न की भविष्यवाणी करने के लिए आक्रामक चर का चयन करते समय 72.64% सटीक
2. आक्रामक चर का चयन करते समय मॉडल की सटीकता 0.7264 है
3. रक्षात्मक चर का चयन करते समय मॉडल की सटीकता 0.70 है

विश्लेषण के लिए एक साथ आक्रामक और रक्षात्मक चर दोनों का चयन करते समय, परिणाम अधिक महत्वपूर्ण होते हैं!

1. रेखीय प्रतिगमन मॉडल का समायोजित आर चुकता 0.7288 है। जीत प्रतिशत की परिवर्तनशीलता का 72.88% आक्रामक और रक्षात्मक चर दोनों द्वारा समझाया गया है
2. विजयी सीज़न की भविष्यवाणी करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल की सटीकता 0.8455 या 84.55% है जब आक्रामक और रक्षात्मक चर दोनों का उपयोग किया जाता है