问题 1
2013 年 3 月
河南教育学院学报（自然科学版）
（名词）
V01.22
1号
2013年3月
doi: 10.3969/j. issn. 1007-0834.2013.01.023
伦敦奥运会男篮排名的回归分析
张振东、蒋建涛、王敏娜、李宏鑫
(郑州大学体育系，河南郑州)
摘要：通过对伦敦奥运会男篮技战术的22项指标进行统计分析，对统计数据进行了逐步回归和秩相关分析。
经过数据处理得出，影响伦敦奥运会男篮排名最重要的因素是总投篮命中数、罚球命中数、三分球命中数。
根据各队的技战术指标建立的回归方程是可靠的，能够真实地
数学模型可以客观评估球队的水平，从而进行有针对性的
火车。
关键词：伦敦奥运会；男篮排名；回归分析
中图分类号：G841
文档识别码：A
文章编号：1007-0834(2013)O1-0074-03
随着2012年8月12日美国与西班牙篮球比赛的结束，伦敦奥运会男篮比赛也圆满落下帷幕。
但篮球赛事的影响力却不仅限于那短短的半个月，篮球运动再一次在全国范围内掀起了一股热潮，席卷了篮球迷和篮球爱好者。
本文首先对奥运会男篮的技战术水平进行了详细的统计分析，运用逐步回归和秩相关分析了男篮在技术、战术方面的成绩。
球队的排名与各队的实力是否存在较大的差距，力争对伦敦奥运会各男篮的能力做出科学、客观的评价。
研究主题与方法：
1.1
研究对象
本文对奥运会男子篮球比赛进行统计分析。
1.2
研究方法
（1）文献法。查阅了大量的相关数据和文献，为本研究的写作提供了有力的依据。
（2）录像观察法。对伦敦奥运会男子篮球比赛进行回放。
（3）数理统计。对伦敦奥运会男篮各项技战术指标进行统计分析。
结果与分析
2.1
逐步回归法在伦敦奥运会男篮技战术分析中的应用
奥运会为各国提供了展示竞技体育实力的舞台，奥运会篮球赛也是世界上水平最高的篮球赛事之一。
国家篮球队以得分为主要手段，充分展示技战术能力，因此奥运会篮球项目吸引了
随着关注度越来越高，影响范围也越来越广，本文利用网易奥运等网站的数据统计，对各国家队的技战术指标进行分析。
总投篮次数、总命中数、投篮命中率、2 分球投篮次数、2 分球命中数、2 分球命中数、3 分球投篮次数
数量、三分球命中数、三分球命中率、罚球数、罚球命中数、罚球命中率、进攻篮板、防守篮板、总篮板、助攻、
对失误、抢断、盖帽、犯规、犯规、得分等22个指标进行了全面的逐步回归和等级相关分析。逐步回归是一种相对成熟的
在消除独立变量之间相互作用和相互影响的前提下，计算各个独立变量值的一种统计方法。
与因变量 y 的相关性
在此基础上，建立对因变量y影响最大的变量子集的回归方程
回归方程建立后，最重要的是确定
确定方程中的因变量和自变量，再利用逐步回归方程预测各队的技战术实力。
2.2
伦敦奥运会男篮各队实力技术指标分析
奥运会男篮的排名主要是根据各队的得分能力来排序的，能够直接体现各队的竞技水平。
本文对伦敦奥运会男篮的22项指标进行逐一考察，进一步剔除不符合要求的变量，力求建立最优化的
回归模型。
收讫日期: 2012-11-01
作者简介：张振东（1961-），男，北京人，郑州大学体育系教授，主要研究方向：体育教育与训练、体育人文社会学
问题 1
张振东等：伦敦奥运会男篮排名的回归分析
75
对伦敦奥运会男篮38场比赛的76组统计指标进行逐步回归分析后，我们发现了剩下的21项得分指标。
指数中删除了 15 个项目，包括总投篮次数、投篮命中率、两分球投篮次数、两分球命中数、两分球命中数
这12支球队受到以下因素的影响：投篮率、三分球命中率、三分球命中率、进攻篮板、防守篮板、助攻、失误、抢断、盖帽、犯规、被入侵。
影响球队得分的主要因素有：总命中数、罚球数、三分球命中数、罚球命中率、罚球命中率、总篮板数。
主要影响指标（如表1所示）及试验后P表1
非标准化回归系数和标准化回归系数
表 1
欧埃菲
标准回归系数可以直接反映相关指标的影响程度，因此，标准回归系数越大，其影响程度越大。
1 可以看出： ① 影响伦敦奥运会12支男篮得分能力的6个主要因素排序为：总命中数、3
投篮次数、罚球次数、罚球命中率、罚球命中率以及总篮板数。
结果显示，这六个因素与各队实力呈正相关。在被淘汰的15个指标中，总投篮次数、投篮命中率、2分球命中率、
投篮次数、2分球出手次数、2分球命中率、3分球出手次数、3分球命中率展现了12支球队的得分意识和能力。
不是很强；进攻篮板、助攻、失误三项指标显示12支球队的进攻意识不是很强，抢断、盖帽、犯规、被
进攻、后场篮板等5项指标显示，12支球队的球员团队配合能力较弱，战术意识不强，个人技术还不成熟。
2.3
建立各队得分能力最优回归方程及F值检验
经检验，由表2可知，决定系数检验和F检验的大小为0.999，决定系数为R=
0.998，说明这六项指标可以解释12支球队得分能力约99.8%的变化，复相关系数代表自变量。
和
因变量 y 与因变量 y 之间的相关性。它越接近 1，两个变量之间的相关性越高。
调整后的判定系数为0.998，接近于1。
由此可见，由这6个影响指标建立的回归模型具有很好的拟合度。结合表1，回归方程可总结如下：
Y =
1.7. 6 4 1 + 2．0 2 2 X l + 0．9 6 6 X 2 + 0．4 15 X 3 + 0．3 9 1X 4 + O. 0 8 7 X 5 + 0．0 3 3 X 6.
该模型是伦敦奥运会12支男篮球队得分能力的量化表达公式，其中：
． 表示总命中数，，
表示三分球命中的次数。
代表罚球次数，
代表罚球命中的次数，
代表罚球命中率，
代表总篮板数。
表3 经过F值的显著性检验，可以看出概率P值小于0.01，因此可以得出国家队得分
能力y与筛选出的6个主要影响指标之间的线性关系非常显著，建立了反映各队得分能力的总体优化数学模型。
合适的。
表 2
模型拟合度检验
表 2
模型拟合度检验
表3
差异分析表
表 3
方差分析表
76
河南教育学院学报（自然科学版）
2.4
伦敦奥运会男篮比赛排名及各队实力回归方程得分排名
利用以上统计分析结果建立的优化回归模型,对伦敦奥运会男篮的得分排名和积分排名进行分析。
从表4可以看出，各队的实力与比赛排名具有相关性，因此本研究以伦敦奥运会各队的排名作为分析的基础。
对评分能力回归方程的得分顺序与实际排序进行分析，结果为P<0.01。
建立的回归方程能够很好的反映出伦敦奥运会各队得分能力的主要影响因素。
根据建立的数学回归模型，各队可根据自身比赛、训练的表现进行统计。
将数据带入回归模型进行科学的分析计算，找出不足之处，教练员可根据自身实际情况进行训练。
调整制定计划，能够指导团队有重点、有针对性地进行科学训练。
表4
各队成绩及赛点表
表 4
各队得分表及总分排序
结论与建议
3.1
综上所述
（1）通过对伦敦奥运会男篮38场76组数据的分析，可以看出影响各队成绩的因素。
影响因素有很多，但经过逐步回归分析，我们可以发现，影响最大的六个主要因素是：总命中数、罚球数、
投篮次数、三分球次数、罚球次数、罚球命中率以及总篮板数。
(2)运用逐步回归法对伦敦奥运会男篮比赛各队的技术指标数据进行分析,建立较高的拟合度。
最优回归方程具有极高的时效性，教练可以总结和预测各队实际情况，从而做出有针对性的科学决策
有针对性地安排训练内容和训练计划，提高各国家运动队的水平。
（3）基于数据建立的最优数学模型对伦敦奥运会12支球队的得分能力进行排名
通过科学的等级相关性分析，我们发现国家队成绩排名与比赛积分排名具有一定的相关性。
这进一步证实了本研究建立的最优回归模型能够很好的反映伦敦奥运会各国男篮的实力。
3.2
建议
（1）教练员可以利用针对各国家队技战术表现建立的优化数学模型，来优化各队在比赛或训练中的表现。
对培训过程中表现出的各项指标进行回归分析，根据结果找出培训重点，并有针对性地开展培训。
（2）教练员可以根据回归方程，科学预测各国家队在12支参赛队中的大致排名，从而制定科学的
教练员还可以根据筛选出的主要影响因素，选拔有能力、有天赋的运动员。
因此该模型有助于科学地选择材料。
（3）教练员可以根据优化模型计算出球队的得分，并根据各队的得分，及时了解球队的表现。
分析训练和比赛的优缺点，根据球队的实际情况进行技术调整和训练，这一模型的建立对于各国代表队来说具有重要的意义。
对于球队制定科学的训练计划具有重要的指导意义。
（接第91页）
问题 1
刘
辛：论体育在中原经济区建设中的作用
91
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王淑琴,戴国庆. 体育是构建社会主义和谐社会的纽带[J].辽宁教育行政学院学报,2007,24(4):29-30
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李国柱. 发展体育事业与构建和谐社会关系研究[J].广州体育学院学报,2012,32(4):37-40.
中央计划中的 F 港 EZ 一号
刘晓玲
（中国，的，）
摘要：通过文献和，社会的功能，以及
基于函数的方式在C的
平原 E c 地区，为了帮助人们充分利用体育运动，
以进一步促进她的事业。
关键词 : ; 中原生态 ; 危害社会
（接第76页）
參考
文学
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的 S n 的分析
伦敦奥运会男子单打队排名
张振东、贾建涛、王敏拉、李洪欣
（Z ，中国）
摘要：由 2019 年奥运会男子全队技术与比赛第 22 场
抽动，和排名kc的al数据是，和c上：最t
影响伦敦奥运会男篮全队的击球次数，
罚球次数、三分球命中数、罚球尝试次数、罚球命中率、总得分
边界六项指标;基于团队的技术和战术目标esta d回归方程可以显示真实的
团队排名；根据模型，每个团队可以对自己的
自己的，然后就可以剪掉。
