Co bardziej przyczynia się do wygrywania meczów w NFL, występ ofensywny czy defensywny?

Analiza do moich wniosków została osiągnięta za pomocą mojego pulpitu nawigacyjnego danych, możesz uzyskać do niego dostęp i wyciągnąć własne wnioski tutaj:https://statacinos.com/article_1/NFL_OffvsDef

Wyniki Wnioski

Wyniki ataku są ważniejsze niż obrony, jeśli chodzi o decydowanie o tym, ile meczów wygra drużyna NFL w tym sezonie. Dzieje się tak, ponieważ statystyki ofensywne są bardziej skorelowane z procentem wygranych w porównaniu ze statystykami defensywnymi.

Do takiego wniosku doszliśmy wybierając „Cały NFL” i mierząc lata od 2000 do 2022. Nie chciałem mierzyć zbyt daleko wstecz, ponieważ styl ataków i obrony NFL zmienia się w czasie. Zmienne ofensywne wybrane do mojej analizy to „Off.total.TD” i „Off.total.yds”, a zmienne defensywne to „Def.total.TD” i „Def.total.yds”. Wybrałem tylko te zmienne, ponieważ konsolidują dane z innych zmiennych.

Analiza regresji liniowej — kluczowe punkty

1. Skorygowany R-kwadrat — Wniosek: 44,22% zmienności procentowej wygranej jest wyjaśnione przez zmienne ofensywne
2. Skorygowany R-Square przy wyborze zmiennych ofensywnych wynosi 0,4422
3. Skorygowany R-kwadrat przy wyborze zmiennych defensywnych wynosi 0,2693
1. Dokładność modelu — wniosek: dokładność 72,64% przy wyborze zmiennych ofensywnych do przewidywania zwycięskiego sezonu
2. Dokładność modelu przy wyborze zmiennych ofensywnych wynosi 0,7264
3. Dokładność modelu przy wyborze zmiennych obronnych wynosi 0,70

W przypadku jednoczesnego wybrania zmiennych ofensywnych i defensywnych do analizy wyniki są bardziej znaczące!

1. Skorygowany model regresji liniowej R Squared wynosi 0,7288. Te 72,88% zmienności procentowej wygranych można wytłumaczyć zarówno zmiennymi ofensywnymi, jak i defensywnymi
2. Dokładność modelu regresji logistycznej do przewidywania zwycięskiego sezonu wynosi 0,8455 lub 84,55% przy użyciu zarówno zmiennych ofensywnych, jak i defensywnych