Tipología de partidos y factores de rendimiento en baloncesto

  1. José Antonio Martínez
  2. Laura Martínez Caro
Aldizkaria:
Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte

ISSN: 1577-0354

Argitalpen urtea: 2013

Alea: 13

Zenbakia: 49

Orrialdeak: 131-148

Mota: Artikulua

Beste argitalpen batzuk: Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte

Laburpena

This research uses a probabilistic clustering technique to establish a typology of basketball games, considering several performance factors and exogenous variables influencing the probability of winning a game. After analysing NBA data, implementing several filtering processes, and achieving two successive replications, results show that there are five different types of games. The most important variables to discriminate among clusters are the margin of points, the effective field goal percentage and the winning percentage difference between teams. Considerations regarding the home/field advantage, the performance factors, the method to analyse data, and the endogeneity of variables are discussed.

Erreferentzia bibliografikoak

  • Andrews, R. L., y Currim, I. S. (2003). A Comparison of segment retention criteria for finite mixture logit models. Journal of Marketing Research, 40, 235-243.
  • Arkes, J. (2011). Is controlling the rushing or passing game the key to NFL victories? The Sports Journal, 14.
  • Bacher J, Wenzig K,, y Vogler M. (2004). SPSS TwoStep Cluster – First Evaluation. Arbeits- und Diskussionspapiere 2004-2, 2.korr. Aufl . ErlangenNürnberg: Friedrich-Alexander Universität.
  • Berri, D. J. (2008). A simple measure of worker productivity in the National Basketball Association. in The Business of Sport, eds. Brad Humphreys and Dennis Howard, editors, 3 volumes, Westport, Conn
  • Gómez, M. A., Lorenzo, A. y Sampaio, J. (2009). Análisis del rendimiento en baloncesto. ¿Es posible predecir los resultados? Sevilla: Wancelulen
  • Kline, R. B. (2010). Principles and practice of structural equation modeling ( 3rd ed.). New York: Guilford Press
  • Magidson, J. y Vermunt. J. K. (2002). Latent Class Models for Clustering: a Comparison with K-means. Canadian Journal of Marketing Research, 20, 36-43.
  • Martínez, J. A. (2012). Entrenador nuevo, ¿victoria segura? Evidencia en baloncesto / Chaning a coach, guarantee the win?. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, 12 (48), 663-679
  • Martínez, J. A. (2011b). El uso del porcentaje de victorias en modelos predictivos en la NBA. Revista Internacional de Derecho y Gestión del Deporte, 13.
  • Pearl, J. (2000). Causality, models and inference. Cambridge, MA: MIT Press Vermunt, J., y Magidson, J. (2005). Latent GOLD 4.0 User's Guide. Belmont: Massachusetts, Statistical Innovations Inc.
  • Wilcox, R. R. (2010). Fundamentals of modern statistical methods. Second Edition. New York: Springer.
  • Winston, W. L. (2009). Mathletics. New Jersey: Princeton University Press Wooldridge, J. M. (2003). Introducción a la econometría: Un enfoque moderno. Thomson, Segunda Edición
  • Xu, R. y Wunsch II, D. C (2009). Clustering. New Jersey: Wiley.