อะไรมีส่วนช่วยในการชนะเกมใน NFL ประสิทธิภาพเกมรุกหรือเกมรับมากกว่ากัน

การวิเคราะห์สำหรับข้อสรุปของฉันมาถึงแล้วโดยใช้แดชบอร์ดข้อมูลของฉัน คุณสามารถเข้าถึงได้และสร้างข้อสรุปของคุณเองที่นี่:https://statacinos.com/article_1/NFL_OffvsDef

สรุปผล

ประสิทธิภาพของเกมรุกสำคัญกว่าเกมรับเมื่อต้องตัดสินว่าทีม NFL จะชนะกี่เกมในฤดูกาลนั้น เนื่องจากสถิติเกมรุกมีความสัมพันธ์กับเปอร์เซ็นต์การชนะมากกว่าเมื่อเทียบกับสถิติเกมรับ

ข้อสรุปนี้มาถึงการเลือก 'NFL ทั้งหมด' และการวัดปีตั้งแต่ปี 2000–2022 ฉันไม่ต้องการวัดย้อนเวลากลับไปไกลเกินไปเนื่องจากรูปแบบของการรุกและการป้องกันของ NFL เปลี่ยนไปตามกาลเวลา ตัวแปรเชิงรุกที่เลือกสำหรับการวิเคราะห์ของฉันคือ 'Off.total.TD' และ 'Off.total.yds' และตัวแปรเชิงป้องกันคือ 'Def.total.TD' และ 'Def.total.yds' ฉันเลือกเฉพาะตัวแปรเหล่านี้เพราะรวมข้อมูลจากตัวแปรอื่นๆ

การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น — ประเด็นสำคัญ

1. ปรับ R-Squared — สรุป: 44.22% ของความแปรปรวนของเปอร์เซ็นต์การชนะอธิบายโดยตัวแปรที่น่ารังเกียจ
2. ปรับ R-Squared เมื่อเลือกตัวแปรที่น่ารังเกียจคือ 0.4422
3. ปรับ R-Squared เมื่อเลือกตัวแปรป้องกันคือ 0.2693
1. ความแม่นยำของแบบจำลอง — สรุป: แม่นยำ 72.64% เมื่อเลือกตัวแปรที่ไม่เหมาะสมเพื่อทำนายฤดูกาลที่ชนะ
2. ความแม่นยำของแบบจำลองเมื่อเลือกตัวแปรที่ไม่เหมาะสมคือ 0.7264
3. ความแม่นยำของแบบจำลองเมื่อเลือกตัวแปรป้องกันคือ 0.70

เมื่อเลือกตัวแปรทั้งฝ่ายรุกและฝ่ายรับร่วมกันเพื่อการวิเคราะห์ ผลลัพธ์ที่ได้จะมีความสำคัญมากกว่า!

1. R Squared ที่ปรับแล้วของโมเดลการถดถอยเชิงเส้นคือ 0.7288 72.88% ของความแปรปรวนของเปอร์เซ็นต์การชนะนั้นอธิบายได้จากตัวแปรทั้งฝ่ายรุกและฝ่ายรับ
2. ความแม่นยำของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกสำหรับการทำนายฤดูกาลที่ชนะคือ 0.8455 หรือ 84.55% เมื่อใช้ทั้งตัวแปรรุกและรับ