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O objetivo deste estudo é determinar quais fatores relacionados ao jogo têm mais influência sobre o resultado das partidas de basquete com base na temporada 2016–2017 da Euroleague. Os jogos são divididos em três grupos com análise de cluster com base nas diferenças de pontuação final. Primeiro, um teste t de amostras independentes é utilizado para detectar diferenças entre equipes vencedoras e perdedoras entre variáveis relacionadas ao jogo. Posteriormente, a Média de Modelos Bayesianos é empregada para determinar variáveis candidatas chave. Finalmente, árvores de classificação de interações condicionais são construídas para todos os grupos de jogos. De acordo com os resultados das árvores de classificação, o percentual verdadeiro de arremessos, roubos de bola e faltas cometidas separam vencedores de perdedores em jogos apertados. Enquanto arremessos de 2 pontos, arremessos de 3 pontos, roubos de bola e rebotes defensivos são cruciais para jogos equilibrados; arremessos de 2 pontos e rebotes defensivos são as estatísticas de jogo mais influentes sobre o resultado das partidas em jogos desequilibrados. Os resultados das árvores de classificação implicaram que, em jogos apertados, a qualidade dos arremessos é mais importante do que a quantidade de arremessos, enquanto a dedução inversa pode ser feita para jogos equilibrados e desequilibrados. Esses resultados podem fornecer orientações para treinadores e jogadores de basquete em termos de treinamento e preparação para jogos.
Erhan Çene (Tue,) estudou essa questão.