Abstract
Günümüzde futbol çok büyük bir endüstri haline gelmiş ve insanların maçları takip etmek için stadyumlarda ya da evlerinde belirli miktar parayı ödemeleri kabul edilir bir hal almıştır. Önemli takımlar başarıları için ihtiyaç duydukları parayı kazanmak maksadıyla stat gelirleri, yayın gelirleri, reklam sponsorları ve bazı yatırım araçlarını kullanmakta, bu gelirleri elde etmek için de belli oranlarda başarılı olmak durumunda kalmıştır. Son dönemlerde özellikle avrupadaki önemli liglerin marka değerinin artık milyar dolarla ifade edilmeleri, bu sektördeki parayı elde etmek isteyen takımları daha titiz çalışmaya itmiş, bilimden de yararlanarak futbolcu sağlığı, maç içi analizler, futbolcuların yaşam koşullarının takibi gibi kriterler dikkat edilir hale gelmiştir. Bu çalışmadaki amaç da Türkiye Süper Lig de mücadele eden Beşiktaş, Fenerbahçe ve Galatasaray futbol kulüplerinin maçlardaki yayınlanan istatistiklerinden faydalanarak, kazanma ve kaybetmeleri üzerinde etkili olan değişkenleri içeren sağlıklı bir matematiksel model oluşturabilmektir. Üç değerli futbol klubünün maç sonuçlarını kazanma/kaybetme kestirebilmek için lojistik regresyon modeli kullanılmıştır. İlk atılan gol zamanı, gol sayısı, topla oynama sayısı, doğru pas sayısı gibi ulaşılabilen 26 açıklayıcı değişken kullanılmıştır. Ayrıca, hem açıklayıcı değişkenler arasındaki yüksek korelasyonu engelleyebilmek hem de modelin daha sade olabilmesi için son üç haftadaki toplam puanı içeren bir ağırlık değişkeni eklendi. Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon, İkili lojistik regresyon, Futbol maçlarının analizi, Türkiye Süper Ligi.
References
- Boulier, B.L. and Stekler, H.O. “Predicting the outcomes of national football league games”, Forecasting, 19(2), 257–270, 2003. Journal of
- Cook D., Dixon P., Duckworth W., Kaiser M.S., Koehler K., Meeker W.Q. and Stephenson W.R. “NFS/ILI project Beyond Traditional Statistical Methods”. Iowa State University, 2001.
- Devore J.L. Probability and statistics for engineering and sciences. Sixth edition. California Polytechnic State University, 2004.
- Elhan A.H. “Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve tıpta bir uygulama”, Yüksek Lisans tezi, Ankara Üniversitesi, 4-29, Ankara, 1997. [In Turkish] J. 5. Goddard, and Asimakopoulos, I.
- “Forecasting football results and the
- efficiency of fixed-odds betting”, Journal of
- Forecasting, 23 (1), 51–66, 2004.
- Harville, D. “Predictions for national football league methodology”, Journal of the American Statistical Association, 75(371), 516–524, 1980. linear-model
- Özdamar K. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. 1-2. Kaan Kitapevi, Eskişehir, 1999. [In Turkish]
- Özdinç Ö. “Derecelendirme sürecinde ekonometrik bir değerlendirme”. SPK Yayını, No:130, Ankara, 1999. [In Turkish]
- Tatlıdil H. Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Cem Web Ofset, Ankara, 1996. [In Turkish]
Abstract
Todays, football becomes a very big industry and people’s noticeable payings in their house or in stadiums to follow matches, takes an acceptable status. Important clubs uses stadium incomes, broadcast incomes, advertisemant sponsorship and some investment means for earning the money they need for their success, in order to gain these incomes they have to be succesfull in some certain rates. In recent terms, especially Europes important leagues trademark values declaring with billions of dollars, get the teams, which want to take the money in this sector, working more carefull, with using science, criteria like footballers health, during match analyses, following footballers living circumstances becomes to take attendance. The aim in this study is to create a healthfull mathematical model of gaining or losing matches of Beşiktaş, Fenerbahçe and Galatasaray who compete in Turkish Super League by using their matches published statistics. A logistic regression model is used to predict the outcome winning or losing of three valuable football club matches. We use some accessible 26 explanatory variables such as first goal time home/away , number of scores home/away , ball possession, correct pass number, etc. Furthermore, we added a weight variable that contains the total score of the last three weeks, both in order to prevent high correlation amongst variables and in order to obtain simpler model.
Keywords
Logistic regression Binary logistic regression analyze of football matches Turkish Super League.
References
- Boulier, B.L. and Stekler, H.O. “Predicting the outcomes of national football league games”, Forecasting, 19(2), 257–270, 2003. Journal of
- Cook D., Dixon P., Duckworth W., Kaiser M.S., Koehler K., Meeker W.Q. and Stephenson W.R. “NFS/ILI project Beyond Traditional Statistical Methods”. Iowa State University, 2001.
- Devore J.L. Probability and statistics for engineering and sciences. Sixth edition. California Polytechnic State University, 2004.
- Elhan A.H. “Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve tıpta bir uygulama”, Yüksek Lisans tezi, Ankara Üniversitesi, 4-29, Ankara, 1997. [In Turkish] J. 5. Goddard, and Asimakopoulos, I.
- “Forecasting football results and the
- efficiency of fixed-odds betting”, Journal of
- Forecasting, 23 (1), 51–66, 2004.
- Harville, D. “Predictions for national football league methodology”, Journal of the American Statistical Association, 75(371), 516–524, 1980. linear-model
- Özdamar K. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. 1-2. Kaan Kitapevi, Eskişehir, 1999. [In Turkish]
- Özdinç Ö. “Derecelendirme sürecinde ekonometrik bir değerlendirme”. SPK Yayını, No:130, Ankara, 1999. [In Turkish]
- Tatlıdil H. Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Cem Web Ofset, Ankara, 1996. [In Turkish]
Details
| Primary Language | English |
|---|---|
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Publication Date | April 1, 2015 |
| Published in Issue | Year 2015 Volume: 9 Issue: 1 |