論文の概要: Estimating the age-conditioned average treatment effects curves: An
application for assessing load-management strategies in the NBA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12400v1
- Date: Sat, 17 Feb 2024 20:16:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 18:49:22.197907
- Title: Estimating the age-conditioned average treatment effects curves: An
application for assessing load-management strategies in the NBA
- Title（参考訳）: 年齢条件平均処理効果曲線の推定:NBAにおける負荷管理戦略の評価への応用
- Authors: Shinpei Nakamura-Sakai, Laura Forastiere, Brian Macdonald
- Abstract要約: 本研究は, 年齢別治療効果を定量化し, 性能軌跡解析の粒度を増大させる新しい枠組みを提案する。
本稿では,ゲームレベルのデータを用いて年齢曲線を推定し,メタラーナーフレームワークを用いてその複雑さに対処する手法を提案する。
年齢依存治療効果 (ACTE) を定義することにより, 特定の年齢における治療効果に関する因果関係の探索を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the realm of competitive sports, understanding the performance dynamics of
athletes, represented by the age curve (showing progression, peak, and
decline), is vital. Our research introduces a novel framework for quantifying
age-specific treatment effects, enhancing the granularity of performance
trajectory analysis. Firstly, we propose a methodology for estimating the age
curve using game-level data, diverging from traditional season-level data
approaches, and tackling its inherent complexities with a meta-learner
framework that leverages advanced machine learning models. This approach
uncovers intricate non-linear patterns missed by existing methods. Secondly,
our framework enables the identification of causal effects, allowing for a
detailed examination of age curves under various conditions. By defining the
Age-Conditioned Treatment Effect (ACTE), we facilitate the exploration of
causal relationships regarding treatment impacts at specific ages. Finally,
applying this methodology to study the effects of rest days on performance
metrics, particularly across different ages, offers valuable insights into load
management strategies' effectiveness. Our findings underscore the importance of
tailored rest periods, highlighting their positive impact on athlete
performance and suggesting a reevaluation of current management practices for
optimizing athlete performance.
- Abstract（参考訳）: 競争スポーツの分野では、年齢曲線(進行、ピーク、減少を示す)で表される選手のパフォーマンスダイナミクスを理解することが不可欠である。
本研究は, 年齢別治療効果を定量化し, 性能軌跡解析の粒度を高めるための新しい枠組みを提案する。
まず、ゲームレベルのデータを用いて年齢曲線を推定し、伝統的な季節レベルのデータアプローチから逸脱し、高度な機械学習モデルを活用するメタラーナーフレームワークで固有の複雑さに取り組む手法を提案する。
このアプローチは、既存のメソッドが見逃す複雑な非線形パターンを明らかにする。
第2に,この枠組みは因果効果の同定を可能にし,様々な条件下での年齢曲線の詳細な検討を可能にする。
年齢依存治療効果(ACTE)を定義することにより,特定の年齢における治療効果に関する因果関係の探索を容易にする。
最後に、この方法論を適用して、特に異なる年齢におけるパフォーマンス指標に対する休日の影響を研究することで、負荷管理戦略の有効性に関する貴重な洞察を提供する。
本研究は,スポーツ選手のパフォーマンスに肯定的な影響を及ぼすとともに,スポーツ選手のパフォーマンスを最適化するための現在のマネジメントプラクティスの再評価を示唆するものである。
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