※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【データで勝敗の法則に迫る！】 「データを見て楽しむ」、こんなスポーツの楽しみ方はいかがでしょう！　近年、親密さを深めつつあるスポーツとデータ。本書は野球、サッカー、バスケ、ラグビー、バレーなどの具体的な事例を挙げ、その背後にある勝敗の法則に、科学でじっくりと迫ります。スポーツにおけるデータ分析の詳しい方法から、データを取るための最新技術までをやさしく解説し、最後の章では実際に予測モデルを運用した結果も掲載しています。この本であなたもぜひ、データ分析という新しい趣味の扉を開いてみてください。 ■目次 ■第1章 野球とセイバーメトリクス――スポーツデータ分析のパイオニア 　　1.1 「 頭を使わなくてもできる野球になりつつあるような」 　　1.2 見慣れた数値は選手を評価できているか？――打率、打点、勝利投手 　　1.3 セイバーメトリクスと「マネー・ボール」――統計学がプロスポーツを変えた 　　1.4 スコアブックから物理計測へ――Statcast 　　1.5 物理計測以降の野球 　　1.6 野球は「解明」されたのだろうか？ 第2章 サッカーのデータ分析――スポーツデータ分析のフロンティア 　　2.1 データ分析に立ちはだかるサッカーの特徴 　　2.2 サッカーの得点と、馬に蹴られてしまった兵士 　　2.3 サッカーにも物理計測の波が――トラッキングデータ 　　2.4 計測データ蓄積の成果――ゴール期待値 　　2.5 AI（人工知能）とサッカー分析の近未来 第3章 3ポイントシュートの革命――ルールが誘導する動作 　　3.1 （身体活動としての）楽しみ・気晴らし 　　3.2 劇的な変化を生むルール変更――3ポイントシュート 　　3.3 困難な挑戦を後押しするルール変更――ラグビー 　　3.4 勝ちの価値――勝点制度 　　3.5 選手にも運営にも観客にもやさしく――ラリーポイントとサイドアウト 　　3.6 バランス調整の旅は続く 　　3.7 判定にテクノロジーを 第4章 「順序をつける」巧みな方法――さまざまなレーティング・ランキング手法 　　4.1 均衡した日程・不均衡な日程 　　4.2 日本が9位!? 初期FIFA ランキングの欠陥 　　4.3 特定国の優遇――バレーボール（旧）世界ランキング 　　4.4 トーナメント形式で順位をつけるには？ 　　4.5 公式ランキング認定、最大の番狂わせ！――ラグビー世界ランキング 　　4.6 物理学者アルパド・イロとチェス――イロ・レーティング 　　4.7 スポーツのランキング事情 　　4.8 横綱は「強さランキング1位」なのか？――ランキングシステムとして見る大相撲番付 　　4.9 レーティングを計算してみよう 　　4.10 Web検索はランキングである 　　4.11 試験＝受験者 vs. 問題 第5章 予測モデルの腕試し――実際のスポーツ大会を予測してみよう！ 　　5.1 「538」は何の数字？ 　　5.2 バレーボール観戦で気づいたこと 　　5.3 球技統一の予測手法――オリンピック予測プロジェクト 　　5.4 サッカーの予測に挑戦する――ロシアワールドカップ編 　　5.5 ラグビーワールドカップ in Japan 　　5.6 サッカーの予測に挑戦する――EURO2020編 　　5.7 サッカーの予測に挑戦する――ワールドカップカタール大会編 　　5.8 自腹でWINNER（サッカーくじ）に挑戦してみた ■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。スポーツ分野ではランキング設計、チーム・選手の定量的評価、および試合結果予測などに取り組む。趣味はスタジアムや美術館・博物館めぐり。名古屋生まれ名古屋育ち。サポートクラブは名古屋グランパス。 著書に『Javaで学ぶオブジェクト指向プログラミング入門』（2008、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、森北出版）がある。

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