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    Title: 以回歸樹預估美國職棒大聯盟球隊年度勝率
    Authors: 周清江;羅莉雯
    Keywords: 最大概似回歸樹;CART;MLB勝率;預測能力
    Date: 2018-12-06
    Issue Date: 2019-04-23 12:10:22 (UTC+8)
    Abstract: 棒球被譽為台灣的國球,近年來也有越來越多選手到國外發展,依據中華職棒官方臉書粉絲團與MLB台灣官方臉書粉絲團粉絲人數比較,前者粉絲人數為27萬,後者為34萬,台灣人關注美國職棒大聯盟的人數反而超過關注中華職棒的人數。本研究以美國職棒大聯盟為研究對象,利用上半季球隊各項平均成績建立模型,以預測各球隊當年度的勝率。我們以分類回歸樹(Classification and Regression Tree,CART)及最大概似回歸樹(Maximum Likelihood Regression Tree,MLRT)方法建立西元2016、2017、2018這三年之各自模型,並比較他們預估各球隊全年勝率之能力。結果發現MRLT模型這三年的平均誤差百分比皆小於10%,有良好的預測能力。CART的部分只有2017年高於10%,預測能力算不錯,但3年皆比MLRT差,得知在勝率預測方面,MLRT的預測能力優於CART。
    Appears in Collections:[Graduate Institute & Department of Information Management] Proceeding

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