内容紹介

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◆MATLABであなたも試合結果が予測できる！◆

本書には、手を動かして学べる実習が満載、章末課題も充実。必要な数学の知識をひと通り復習する、手厚い付録も収録。実際のデータを使ってデータサイエンスを学びたい方に、大変おすすめです。

■こんな方におすすめ

・実際のデータを使ってデータサイエンスを学びたい方

■目次

●第1章　MATLABプログラミングの準備

　　1.1 MATLAB Online利用の準備

　　1.2 本書で使うプログラムの取得

　　1.3 MATLABライブスクリプト

　　1.4 MATLAB公式！　オンライントレーニングコース

　　1.5 グラフ作成時に心がけると良いこと

　　1.6 データ取得と整理

●第2章　素朴なランキング：勝敗や得失点

　　2.1 「ランキング」と「レーティング」

　　2.2 試合結果データをさわってみよう

　　2.3 実際のスポーツリーグの結果を使う ーー NBA

　　2.4 最小二乗法と相関係数

　　2.5 予測に挑戦する

●第3章　対戦相手を考慮する：一対比較法

　　3.1 均一／不均一な日程

　　3.2 Masseyの方法

　　3.3 Colleyの方法

　　3.4 Markovの方法

　　3.5 Eloの方法

　　3.6 一対比較法の一般化

　　3.7 日付ごとの予測性能を比較する

●第4章　予測勝率を出力するモデル

　　4.1 Eloレーティングと予測勝率

　　4.2 予測勝率の評価指標

　　4.3 レーティングの変換

　　4.4 線形回帰とロジスティック回帰

　　4.5 多値予測モデル

●第5章　競技間の共通な性質／競技ごとの特別な性質に着目する

　　5.1 ホームアドバンテージ

　　5.2 複数競技に対する統一的なモデル

　　5.3 得点が少ないことを活用する

●第6章　予測の腕試し：様々なスポーツの予測に挑戦！

　　6.1 オリンピックの球技

　　6.2 サッカー・Jリーグ

　　6.3 サッカーの各種国際大会

　　6.4 発展的な話題

　　6.5 読書案内

●付録A　数学の補足

■著者プロフィール

小中 英嗣（こなか えいじ）：名城大学情報工学部准教授。博士（工学、名古屋大学）。専門分野はシステム制御理論と、その知識を活用したスポーツデータ分析。特にランキング・大会制度設計、チーム・選手の定量的評価、および試合結果予測。趣味はスタジアム、美術館・博物館めぐり。最近はクイズや言語学も。名古屋生まれ名古屋育ちでサポートするのは名古屋グランパス。著書は『Javaで学ぶオブジェクト指向プログラミング入門』（2008年、共著。サイエンス社）、『現象を解き明かす微分方程式の定式化と解法』（2016、単著。森北出版）、『科学で迫る勝敗の法則 ーー スポーツデータ分析の最前線』（2024、単著。技術評論社）。