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Problem C: Momentum in Tennis 网球运动的势头 注在网球运动中势头通常指的是比赛中因一系列事件如连续得分而形成的动力或趋势这可能对比赛结果产生重要影响。球员或团队在获得势头后通常会表现出更高的士气和信心可能更容易连续赢得后续的分数或局数。然而势头的存在和其对比赛结果的实际影响很难量化因为它涉及到许多主观和心理因素。 C题属于运动数据分析和预测的数学建模题目。它要求建立模型来分析和预测网球比赛中的势头变化评估特定因素如何影响比赛结果。解决这类问题的思路通常包括
数据收集与预处理整理比赛中每个得分的数据包括发球方、得分情况等。势头定义与量化确定如何量化势头可能包括连续得分、破发等指标。统计分析使用统计方法分析势头与比赛结果之间的关系。模型建立基于历史数据使用机器学习或其他统计模型来预测比赛中的势头变化。验证与调整使用新的比赛数据测试模型的准确性并根据结果调整模型。
这要求对数据进行深入分析以及运用统计学和机器学习知识来构建和验证模型。
完整思路视频大家可以看下B站
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题目
在2023年温布尔顿网球公开赛男子单打决赛中20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉斯击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来在温布尔顿的首次失利结束了这位网球史上最伟大球员之一在大满贯赛事中的非凡成就。比赛本身是一场激烈的战斗。德约科维奇在第一盘以6-1轻松占据上风但第二盘却紧张不已最终阿尔卡拉斯以7-6抢七胜赢得胜利。第三盘阿尔卡拉斯以6-1轻松取胜第四盘虽然一开始阿尔卡拉斯似乎完全掌控比赛但德约科维奇又完全控制了局面以6-3赢得该盘。最终阿尔卡拉斯在第五盘以6-4获胜。这场比赛的数据包含在提供的数据集中使用“match_id”为“2023-wimbledon-1701”来查看。这场比赛的惊人转折有时是许多分数甚至是局数的变化通常被归因于“势头”。势头在体育中被定义为一连串事件或运动获得的力量或强度但很难衡量这种现象也不容易明确比赛中的各种事件如何创造或改变势头
问题一开发一个模型捕捉比赛中分数变化的流程并将其应用于一场或多场比赛。模型应能识别在比赛特定时刻哪位球员表现更佳及表现的优势程度。提供一种基于模型的可视化方法来展示比赛流程。值得注意的是在网球比赛中发球方赢得分数/局的概率较高这一点可以在模型中得到体现。 问题二网球教练对“势头”在比赛中的作用表示怀疑认为比赛中的转折和某一球员的连胜是随机的。使用你的模型/指标来评估这一说法。 问题三教练希望了解是否存在指标能帮助预测比赛流程何时会从偏向一位球员转变为偏向另一位。利用至少一场比赛的数据开发一个模型来预测比赛中的这些转折。哪些因素似乎最相关 问题四考虑到过去比赛中“势头”的变化你如何建议球员准备与不同对手的新比赛在一场或多场其他比赛上测试你开发的模型。模型预测比赛中转折的准确性如何如果模型某些时候表现不佳你能识别出未来模型中可能需要包含的任何因素吗你的模型对其他比赛如女子比赛、不同类型的锦标赛、不同的场地表面以及其他运动如乒乓球有多大的普适性 问题五撰写不超过25页的报告总结你的发现并包括一到两页的备忘录为教练总结你的结果提供关于“势头”的作用以及如何准备球员应对影响比赛流程的事件的建议。 Examples to Help Understand the Data Set
为了帮助理解数据集这部分提供了一些例子。这些例子可能包括如何解读数据集中的特定条目比如比赛的得分过程、球员间的对比、比赛中的关键时刻等。通过具体的数据点这些例子旨在展示如何使用数据集来分析比赛流程、球员表现和比赛结果等方面。
