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XXnba超值顶薪合同(共7篇) 统计计算及软件应用课程论文题目XX—XX赛季NBA常规赛球员性价比分析班级信息08本学号姓名二〇一一年六月六 XX—XX赛季NBA常规赛球员性价比分析摘要:本文通过对NBA球员的场上数据进行聚类分析,把球员分成4类,再结合球员的薪酬水平进行分类,对球员进行综合评价。运用多元统计分析知识,使用聚类分析方法,利用spss统计软件,来进行分析,最后得出结论:球队在选择球员时应注意超值球员的挖掘和对低能球员的排除。关键词:spss;NBA;球员;聚类分析 XX—XXNBAregular-seasonplayerscost-benefitanalysisAbstract:basedonthedataNBAplayersclusteranalysis,bineplayerssalaryclassification,,usingclusteringanalysismethodandSPSSstatisticalsoftware,foranalysis,。Keywords:spss;NBA;players;clusteranalysis ,是研究分类问题的一种多元统计方法,所谓类,通俗的讲就是相似的元素的集合。在实际问题中存在着大量的分类问题,总的来说就是把没有分类信息资料按照相似程度归类。 、产业化已经成为当今世界竞技体育项目发展的一种趋势。发展最为成功的职业体育竞技联盟——美国职业篮球联盟被奉为“体育经济的教科书”。NBA的球员拥有全世界一流的高薪水,以一个赛季为例,NBA球员一年的平均薪水是万美元,30支队伍的薪水支出加起来达到亿美元。每一个NBA球队在与球员续约的时候,都在综合考虑球员的能力后付给其相应薪水,但之后往往发生种种变化,产生许多“高薪低能”的球员和“物超所值”的球员,这些职业球员的表现与他们的身价是否相符合呢?本文就以选取50名有代表性的NBA球员,对他们的比赛表现和薪水状况利用多元统计学进行“性价比”的分析。 ,选取50名NBA球员作为样本,收集球员一个赛季的技术统计数据,利用spss统计软件,做聚类分析。找出最有效率的,效率较高,效率一般的,低效率的四类球员,最后结合他们的薪水水平来分析他们的收入与表现的情况。本文使用系统聚类里组内连接法分析。先采用聚类分析法来把50名球员的表现分类,找出他们之间的相似之处。基本思想是:利用聚类分析中的最短距离法、类平均值法,离差平均值法等等对所得数据做分析,根据软件输出的数据来进行总结。利用spss软件对球员数据进行分析。首先,我把寻找到的球员信息数据进行归类整理,最后剔除一些不必要的类别,如罚篮命中率等,最后选用上场时间、投篮命中率、平均每场篮板数、助攻、抢断、盖帽、平均每场得分数七个指标。 X1=平均每场上场时间;X4=平均每场助攻数; X2=平均每场投篮命中率;X5=平均每场抢断数; X3=平均每场篮板球数;X6=平均每场盖帽数; X7=平均每场得分数。表1XX-XX赛季nba球员单场比赛情况数据 ①把表一的数据全部导入spss统计软件,本文先使用K均值聚类分析中的ANOVA表选项,输出方差分析表,若发现差异很小的变量就剔除掉,通过表2我们可以看到sig都是小于的,所以这些因素对球员的效率有显著性影响。②系统聚类法,组内连接法进行聚类。执行【Analyze】/【DescriptivesStatistics】/【Descriptives】命令,弹出【Descriptives】对话框,Variables:上场时间、投篮命中率、平均每场篮板数、助攻、抢断、盖帽、平均每场得分数勾选Savestandardizedvaluesasvariables对聚类变量做标准化处理,单击【OK】按钮;再执行【Analyze】/【Classify】/【HierarchicalCluster】命令,弹出对话框把新定义的标准变量移入Variables并且【Method】选项选Withen-groupslinkage/【OK】会得到如下表3观测量概述表和表4球员分类表表2方差分析表表3观测量概述表表4球员分类表 : 第一档次是效率最高的球员,处在这个类别的只有4人,他们的