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한계효과 분석을 이용한 한국프로농구 승리 확률 변화 분석

Analysis of Korean Basketball League Winning Probability Variation Using Concept of Marginal Effect

김정준|박일혁|황수웅|황한솔
한국체육측정평가학회 (Korean Society For Measurement And Evaluation In Physical Education And Sports Science)|2019.12|한국체육측정평가학회지 (The Korean Journal of Measurement and Evaluation in Physical Education and Sports Science)|제21권 제4호|pp. 1-15|DOI 10.21797/ksme.2019.21.4.001

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로지스틱 회귀분석logistic regressionvisualizationexternal validity스포츠 경기분석외적타당도농구 리바운드승산reboundoddssports performance analytics

초록

본 연구의 목적은 한국프로농구 정규리그 경기결과에 영향을 미치는 경기기록을 탐색하고, 한계효과 분석을 이용하여 특정한 경기기록이 승리 확률 변화에 미치는 실질적인 영향력을 분석하는 것이다. 연구 목적에 따라 본 연구에서는 2015-2016, 2016-2017, 2017-2018 총 세 시즌 동안 이루어진 KBL 정규리그 810 경기에 대한 기록을 바탕으로 로지스틱 회귀분석을 실시하여 승패에 영향을 미치는 경기기록을 분석하였다. 로지스틱 회귀분석 결과를 바탕으로 한계효과 분석을 실시하여 농구 경기기록 변수의 연속적인 변화가 승리 확률 변화에 어느 정도의 영향을 미치는지 살펴보았으며, 확률 변화는 그래프로 시각화하여 제시하였다. 로지스틱 회귀분석 결과 승패에 영향을 미치는 경기기록은 2pts(exp(β)=1.27), 3pts(exp(β)=1.443), Ft_pts(exp(β)=1.156), D_rb(exp(β)=1.254), Steal(exp(β)=1.208), Block(exp(β)=1.198), Turn_over(exp(β)=0.879), Foul(exp(β)=0.838)로 나타났으며, 해당 변수들의p값은 모두 0.001보다 작게 나타났다. 한계효과 분석 결과 모든 독립변수가 3시즌 동안의 리그 평균값을 나타낸다면, 해당 팀의 승리 확률은 50.7%로 나타났다. 다른 변수들을 평균으로 고정한 상태에서 3pts 변수가 평균에서 한 단위 증가하면 승리 확률은 약 9% 증가, 동일한 조건에서 수비 리바운드 변수가 평균에서 한 단위 증가하면 승리 확률은 약 5.6% 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 경기분석 관련 선행연구에서 다루지 않았던 한계효과 개념을 적용하여 승리 확률 변화에 대하여 논의하였다는 점에서 그 의의가 있을 것이다. 한계효과 분석을 이용한 승리 확률 변화에 대한 해석은 로그 승산, 승산의 변화보다 더욱 직관적인 이해가 가능하기에 경기 분석, 선수의 가치 평가 등 스포츠 관련 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

In this study, we explore the game records affecting the results of the Korean professional basketball league matches and their effects on the winning probability based on marginal effect analysis. First, we conduct logistic regression analysis to find the factors affecting the KBL match results using the records of 810 matches of the KBL in three seasons: 2015-2016, 2016-2017 and 2017-2018. For the factors found by logistic regressions analysis, we conduct marginal effect analysis to examine how the variations of those factors change the winning probability of a KBL team, whose results are presented as graphs for visualization. According to logistic regression analysis, the factors affecting the results of KBL matches are the followings: 2pts(exp(β)=1.27), 3pts(exp(β)=1.443), ft_pts(exp(β)=1.156), D_rb(exp(β)= 1.254), Steal(exp(β)=1.208), Block(exp(β)=1.198), Turn_over(exp(β)=0.879), and Foul(exp(β)= 0.838), whose p-values are all less than 0.001. The marginal effect analysis shows that the wining probability is 50.7% for the league average values of those independent variables. Furthermore, the winning probability is increased by about 9% if the variable for 3pts is increased by one unit from the average while the others are fixed at the average values. The winning probability is increased by about 5.6% if the defensive rebound variable is increased by one unit with the other variables fixed at the average. This study discusses the variation of the winning probability using marginal effect analysis, which has not been addressed in the previous studies on sports performance analysis. We expect that the result and the approach of this study will be useful in various sports-related fields such as performance analytics and the value evaluation of sports players.

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