【Jリーグ】データで見るJリーグ【2018】-ACL/残留編


はじめに

前頁まで順位と勝ち、得点の関係について分析してきました。それに引き続いてACL、残留争いについてもどこに力をかけるべきか分析してみたいと思います。

分析

線形的でないときや、特定のところだけ強く影響があるところはダミー変数を使います。今回は全ページまでは順位(目的変数)のところに、つまりACL資格があるところと、降格のところに1を、それ以外に0とそれぞれ入れました(プレーオフも1)。

例えばACLの観点で3,4位に大きな違いが出てしまうため、相関は弱くなります。

ACL資格

ACLの相関については、順位と同じような傾向でしたので省きます。

ACL(1.0) = -1.05 + 0.094*勝ち + -0.003 * 分け (補正R2: 0.49)
ACL(1.0) = 0.31 + 0.02*得点 + -0.02 * 失点 (補正R2: 0.42)
ACL(1.0) = 0.16 + 0.02*得失差 (補正R2: 0.45)

半分くらいは、勝ち負けや得点で説明できるようです。P値も高めですので
良く説明できるわけではありません。

前と同じように 17勝(0.547)、50得点40失点(0.51)、得失差15(0.46)あたりから、残りは直接対決、周りのチームの状況、気合い(?)が多分に影響するのではないかと思います。

ACLは半分、得点や勝利以外の運要素もあるようです。

残留争い

こちらの相関は、同じ傾向ですが相関の強さが全体的に弱く半分ぐらいになっています。つまり得失や勝ち以外の要素が大きくなってきているということです。

しかし、相変わらず、失点や負けの方が得点や勝ちの要素よりも大きくなっています。これはスポーツの得点しやすさにより戦術が変わってくるということかもしれません。サッカーは防御力を重視したほうがよさそうです。

降格(1.0) = 1.47 + -0.07 *勝ち + -0.04*分け (補正R2:0.23)
降格(1.0) = 0.09 + -0.016 *得点 + 0.018*失点 (補正R2:0.18)

波乱があったからか、さらに予想以上に低いR2でした。
これは 1/4 , 1/5ぐらいしか、勝ち負け、得点等で説明できないことを表しているといってもいいでしょう。

こちらも他チーム状況に多分に影響されるということでもあります。

ACL,残留争いの特徴

つまり最初からラインを目指すと、取れる可能性はギャンブルになるということです。

例えば優勝争いをして初めてACLに届くぐらいと思うべきでしょう。

同様に、降格ラインではなく、J1チームの半分くらいの相手に勝つつもりでないと降格してしまう可能性が高く、後は運。つまり周りの状況次第という意味でもあります。そのため戦略的に降格ラインを目指すのは良くない(リスキーすぎる)ということでもあると思います。

ネクスト

神戸のバルサ化など、選手の年棒は気になりますよね。
勝つために、どれくらい選手を集めるべきなのかなど面白そうです。

次は、会計面と組み合わせて順位を見ていきたいと思います。


【Jリーグ】データで見るJリーグ【2018】-順位・勝ち相関編
【Jリーグ】データで見るJリーグ【2018】-順位・勝ち積上げ編
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(おまけ:【データ野球】NPBを分析してみる【2018年結果を使用】 )

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