和目前所有题解不一样请放心食用
T1
两个数据集的基本概况:
数据字典 (data_dictionary.csv):
variables: 包含比赛数据的字段名称。
explanation: 对应字段的详细说明。
example: 字段示例值。
温布尔登特色比赛数据 (Wimbledon_featured_matches.csv):
包含比赛识别、选手名称、比赛进行时间、盘号、局号、得分情况等详细信息。
有多个与比赛动态相关的变量,如每一分的赢家、得分变化、运动员跑动距离、发球速度等。
现在,我们将使用这些信息来开发一个模型,捕捉比赛中的得分流程,并根据发球方赢得得分/局的概率特点,识别哪位选手表现更好。
定义动量和转折点
- 动量: 在一定时间内,一个选手连续赢得得分或局的趋势。可以通过连续得分数、破发等指标量化。
- 转折点: 比赛中势头发生显著变化的时刻,例如连续得分、破发或是关键局的胜利。
分析步骤
- 数据预处理: 提取关键变量和计算每个得分后的比赛状态。
- 模型开发: 使用Markov链模型来模拟比赛流程。
- 模型应用: 应用模型到具体比赛中,分析选手表现。
- 可视化: 基于模型结果提供比赛流程的可视化展示。
首先,我们需要进行数据预处理,提取每次得分后的比赛状态,并计算发球方赢得得分的概率。然后,我们将构建Markov链模型来模拟比赛流程,并识别表现较好的选手。最后,我们将基于模型结果生成可视化图表来展示比赛流程,包括动量和转折点。
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模拟对比
- 随机模拟:生成大量的随机得分序列,并与实际比赛得分序列进行比较。如果实际数据与随机数据显著不同,这可能表明势头的存在。
- 蒙特卡罗方法:通过大量模拟比赛来估计在假设比赛结果完全随机的情况下,某一选手连续得分的概率分布。然后将这个分布与实际数据进行比较。