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題名 成對資料之排名分析 ─以台灣超級籃球聯賽為例
Ranking from paired comparisons - with application to Super Basketball League in Taiwan
作者 林冠謀
貢獻者 翁久幸
林冠謀
關鍵詞 Bradley-Terry模型
台灣超級籃球聯賽
線上學習演算法
成對資料
Bradley-Terry Model
SBL
Online learning algorithm
paired comparison
日期 2015
上傳時間 13-Jul-2015 11:06:26 (UTC+8)
摘要 本研究使用台灣超級籃球聯賽之對戰資料，透過建立統計模型並比較，探討各球隊間之排名狀況及比賽結果。以SBL第六季至第十一季間共六個賽季的對戰資料，作為實證資料的來源。研究採用Bradley Terry 模型、比較最大概似估計與幾種線上學習估計法的估計結果。這幾種線上學習估計法包括Steepest Descent method、Bayesian Learning method、Extend Kalman Filter method，接下來使用Pearson Correlation和Spearman Correlation來比較不同估計所得的排名間與真實排名的相關性。\r\n我們也討論動態模型，藉由加入狀態干擾項(state noise)，研究參數是否隨著時間改變而有所變化。
參考文獻 一、 中文文獻 \r\n1. 施致平，2001，中華職籃觀眾參與之預測模式研究，體育學報，30，131-142。\r\n2. 莊俊喬，2007，我國高中籃球聯賽發展之研究，國立臺灣師範大學體育學系論文。\r\n3. 詹嵐迪，2011，配對比較模式的研究-以美國職棒大聯盟的排序為例，中華大學應用統計碩士論文。\r\n二、 英文文獻 \r\n1. A. H. Jazwinski, \"Adaptive Filtering\", Automatica, vol. 5, pp.475 -485, 1969. \r\n2. A. Agresti, Analysis of Ordinal Categorical Data, 2nd ed., New York: Wiley, 2002.\r\n3. Hallinan, S. E. Paired Comparison Models for Ranking National Soccer Teams, Master Dissertation, Department of Applied Statistics, Worcester Polytechnic Institute, 2005.\r\n4. J.F.G. DeFreitas, M. Niranjan and A.H. Gee, Hierarchical Bayesian-Kalman Models for Regularisation and ARD in Sequential Learning, 1998. \r\n5. L. R. Ford. Solution of a ranking problem from binary comparisons, Amer. Math., Monthly 64, pp.28-33, 1957.\r\n6. R. A. Bradley and M. Terry. The rank analysis of incomplete block designs: I. the method of paired comparisons, Biometrika, 39:324–345, 1952.\r\n7. R. R. Davidson., On extending the Bradley-terry model to accommodate ties in paired comparison experiments., Journal of the American Statistical Association, 65:317–328, 1970.\r\n8. Roger R. Davidson and Robert J. Beaver., On Extending the Bradley-Terry Model to Incorporate Within-Pair Order Effects.Biometrics, 33:693-702, 1977.\r\n9. Thurston, L. L. A Law of Comparative Judgment. Psychological Review, 34, pp.273-286, 1927.\r\n10. William D.Penny and Stephen J.Roberts.Dynamic Logistic Regression. Neural Networks, IJCNN’99. International Joint Conference on, 3, 1999.\r\n 
描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
102354001
103
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102354001
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 翁久幸zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 林冠謀zh_TW
dc.creator (作者) 林冠謀zh_TW
dc.date (日期) 2015en_US
dc.date.accessioned 13-Jul-2015 11:06:26 (UTC+8)-
dc.date.available 13-Jul-2015 11:06:26 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 13-Jul-2015 11:06:26 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0102354001en_US
dc.identifier.uri (URI) https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=85252-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計研究所zh_TW
dc.description (描述) 102354001zh_TW
dc.description (描述) 103zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 本研究使用台灣超級籃球聯賽之對戰資料，透過建立統計模型並比較，探討各球隊間之排名狀況及比賽結果。以SBL第六季至第十一季間共六個賽季的對戰資料，作為實證資料的來源。研究採用Bradley Terry 模型、比較最大概似估計與幾種線上學習估計法的估計結果。這幾種線上學習估計法包括Steepest Descent method、Bayesian Learning method、Extend Kalman Filter method，接下來使用Pearson Correlation和Spearman Correlation來比較不同估計所得的排名間與真實排名的相關性。\r\n我們也討論動態模型，藉由加入狀態干擾項(state noise)，研究參數是否隨著時間改變而有所變化。zh_TW
dc.description.tableofcontents 摘要 I\r\n目 錄 I\r\n表目錄 II\r\n圖目錄 III\r\n第壹章 緒論 4\r\n第一節 研究背景與動機 4\r\n第二節 研究目的 5\r\n第貳章 文獻探討 6\r\n第一節 配對模型之概述 6\r\n第二節 SBL發展過程 7\r\n第參章 研究方法 8\r\n第一節 Bradley-Terry模型 8\r\n第二節 線上學習演算法 10\r\n第三節 非定態羅吉斯模型 12\r\n第肆章 實證分析 14\r\n第一節 資料來源與處理 14\r\n第二節 Bradley Terry Model估計結果 15\r\n第三節 線上學習演算法估計結果 18\r\n第四節 排名結果比較 24\r\n第五節 估計狀態干擾 26\r\n第伍章 結論與建議 29\r\n第一節 結論 29\r\n第二節 未來研究方向與建議 29\r\n參考文獻 30\r\n附錄 32zh_TW
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102354001en_US
dc.subject (關鍵詞) Bradley-Terry模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 台灣超級籃球聯賽zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 線上學習演算法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 成對資料zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Bradley-Terry Modelen_US
dc.subject (關鍵詞) SBLen_US
dc.subject (關鍵詞) Online learning algorithmen_US
dc.subject (關鍵詞) paired comparisonen_US
dc.title (題名) 成對資料之排名分析 ─以台灣超級籃球聯賽為例zh_TW
dc.title (題名) Ranking from paired comparisons - with application to Super Basketball League in Taiwanen_US
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 一、 中文文獻 \r\n1. 施致平，2001，中華職籃觀眾參與之預測模式研究，體育學報，30，131-142。\r\n2. 莊俊喬，2007，我國高中籃球聯賽發展之研究，國立臺灣師範大學體育學系論文。\r\n3. 詹嵐迪，2011，配對比較模式的研究-以美國職棒大聯盟的排序為例，中華大學應用統計碩士論文。\r\n二、 英文文獻 \r\n1. A. H. Jazwinski, \"Adaptive Filtering\", Automatica, vol. 5, pp.475 -485, 1969. \r\n2. A. Agresti, Analysis of Ordinal Categorical Data, 2nd ed., New York: Wiley, 2002.\r\n3. Hallinan, S. E. Paired Comparison Models for Ranking National Soccer Teams, Master Dissertation, Department of Applied Statistics, Worcester Polytechnic Institute, 2005.\r\n4. J.F.G. DeFreitas, M. Niranjan and A.H. Gee, Hierarchical Bayesian-Kalman Models for Regularisation and ARD in Sequential Learning, 1998. \r\n5. L. R. Ford. Solution of a ranking problem from binary comparisons, Amer. Math., Monthly 64, pp.28-33, 1957.\r\n6. R. A. Bradley and M. Terry. The rank analysis of incomplete block designs: I. the method of paired comparisons, Biometrika, 39:324–345, 1952.\r\n7. R. R. Davidson., On extending the Bradley-terry model to accommodate ties in paired comparison experiments., Journal of the American Statistical Association, 65:317–328, 1970.\r\n8. Roger R. Davidson and Robert J. Beaver., On Extending the Bradley-Terry Model to Incorporate Within-Pair Order Effects.Biometrics, 33:693-702, 1977.\r\n9. Thurston, L. L. A Law of Comparative Judgment. Psychological Review, 34, pp.273-286, 1927.\r\n10. William D.Penny and Stephen J.Roberts.Dynamic Logistic Regression. Neural Networks, IJCNN’99. International Joint Conference on, 3, 1999.\r\n zh_TW