Aplikace vícerozměrných statistických metod v ledním hokeji

Tomáš Horák

Diplomová práce

Applications of multivariate statistical methods in ice hockey

Anotace:

Diplomová práce si klade za cíl získat poznatky, které pomohou s charakteristikou hráčů české Tipsport Extraligy ledního hokeje a s hodnocením jejich přínosu pro hru svého týmu. První dvě analýzy zkoumají data útočníků při rovnovážném stavu hráčů na ledě v sezóně 2020/2021, třetí analýza se zaměřuje na období již od sezóny 2014/2015. Prvním dílčím cílem práce je zjednodušit velké množství hráčských metrik do menšího počtu nezávislých faktorů pomocí faktorové analýzy. Výsledkem je model využívající 13 dobře interpretovatelných faktorů – faktory jsou popsány a pojmenovány. Druhým dílčím cílem je nalézt homogenní skupiny útočníků, k čemuž je využita shluková analýza. Nalezených 18 shluků poměrně zdařile charakterizuje různé herní styly hráčů a výsledky jsou i přes vyšší počet shluků využitelné, obzvlášť pro účely identifikace podobně hrajících hráčů. Třetím dílčím cílem je odhadnout přínos hráčů pro tým s využitím bayesovského přístupu k regresní analýze a fiktivních dummy pozorování k formulaci apriorních informací. Zkoumány jsou vlivy na střeleckou aktivitu a gólovou produkci. Výsledné odhady parametrů regresního modelu RAPM popisují vliv hráčů na hru a také kvantifikují vliv jiných aspektů ovlivňujících hru. Aposteriorní rozdělení vybraných parametrů jsou zobrazena na grafech, zkoumáno je také rozdělení bodových odhadů hráčských parametrů napříč všemi sezónami. Analýzy byly provedeny pomocí programovacího jazyka R v programu RStudio.

Abstract:

The diploma thesis focuses on analysing Czech Tipsport Ice Hockey Extraliga players’ data with a main goal of gaining knowledge helping with characterizing ice hockey players and evaluating their influence on team’s play. First two analyses use forwards’ even-strength data from season 2020/2021, the third analysis focuses on seasons since 2014/2015. First partial goal of this thesis is to make large number of players’ metrics simpler and create smaller number of independent factors using factor analysis. Final model uses thirteen well-interpretable factors which are described and named. Second partial goal is to find homogeneous groups of forwards by applying cluster analysis. Eighteen clusters found well characterise various playing styles and despite larger number of clusters the results are usable, especially to identify players with similar style. Third partial goal is to estimate players’ influence on teams play using Bayesian approach to regression analysis and dummy observations to formulate prior information. Models use shot activity and goal production as target variables. Estimates of parameters of regression RAPM model describe players’ influence on the game and quantify influence of other aspects of game. Posterior distributions of selected parameters are visualized, also distribution of point estimates of player parameters throughout all seasons are analysed. Analysis in this thesis was performed in RStudio using programming language R.

Klíčová slova

vícerozměrná statistika, dummy pozorování, regularizace, faktorová analýza, shluková analýza, bayesovská regrese, model RAPM, lední hokej, Tipsport Extraliga ledního hokeje

Keywords

factor analysis, cluster analysis, Bayesian regression, multivariate statistics, dummy observations, regularization, RAPM model, ice hockey, Tipsport Ice Hockey Extraliga

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 3. 12. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 3. 2. 2022
• Vedoucí: Ivana Malá
• Oponent: Adam Čabla

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Kvantitativní metody v ekonomice / Statistika