Montando o time ideal: uma análise multivariada da NBA
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Data
Autores
Orientador
Bezerra, Manoel Ivanildo Silvestre 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Presidente Prudente - FCT - Estatística
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Este trabalho tem como objetivo aplicar técnicas de análise multivariada para identificar padrões de desempenho entre jogadores da NBA, considerando suas estatísticas individuais. Inicialmente, foram utilizadas a Análise de Componentes Principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e o cálculo da distância de Mahalanobis para medir a similaridade entre os jogadores. A partir dos scores das componentes principais, foram formados clusters utilizando o método K-Means, agrupando os atletas em cinco grupos, correspondentes às posições tradicionais do basquete. Além disso, o método Simplex foi aplicado para a seleção de um time otimizado, levando em conta restrições como orçamento e balanceamento por posição, possibilitando a comparação com um time de estrelas previamente definido. Os resultados evidenciaram que as técnicas multivariadas utilizadas são eficazes na identificação de padrões e na formação de agrupamentos consistentes, contribuindo para análises mais aprofundadas no âmbito esportivo. Conclui-se que a combinação de estatísticas tradicionais com métodos analíticos avançados pode fornecer insights estratégicos valiosos para times e gestores esportivos.
Resumo (inglês)
This study aims to apply multivariate analysis techniques to identify performance patterns among NBA players based on their individual statistics. Initially, Principal Component Analysis (PCA) was used to reduce data dimensionality, and Mahalanobis distance was calculated to measure player similarity. Based on the principal component scores, clusters were formed using the K-Medoids method, grouping athletes into five clusters corresponding to traditional basketball positions. Furthermore, the Simplex method was applied to select an optimized team, considering constraints such as budget and positional balance, allowing for comparisons with a predefined all-star team. The results demonstrated that the multivariate techniques employed are effective in identifying patterns and forming consistent groupings, contributing to deeper analyses in the sports domain. It is concluded that combining traditional statistics with advanced analytical methods can provide valuable strategic insights for teams and sports managers.
Descrição
Palavras-chave
Análise de agrupamentos, Análise de componentes principais, NBA, Cluster analysis, Principal component analysis, Classification
Idioma
Português
Como citar
GALERANI, Fernanda de Paula. Montando o time ideal: uma análise multivariada da NBA. Orientador: Manoel Ivanildo Silvestre Bezerra. 2024. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente, 2024.
