In many traditional sports, like basketball or football, there is sufficient past knowledge for experts in scouting to assess the performance of young players. However the human eye is still subject to bias, and a player that strikes the eye of a recruiter might not perform as well as another player that goes under the radar. This is what I tried to tackle in my thesis : Is there a statistical mold for players that experts assess as promising ? Is there a way to identify statistically the players that don’t stand out to recruiters ? I chose to focus on basketball and conducted a statistical study on the recruitment process of young players in the NBA. I tried to see if only using the statistical outputs of young players, we could build a model that predicted the experts outcome on which players are the most promising. I will then analyze further and see what characteristics stand out the most for recruiters, before building an actual projection model that could serve as a tool to assess the impact young players could have in the NBA.

In molti sport tradizionali, come il basket o il calcio, esistono sufficienti conoscenze passate affinché gli esperti di scouting possano valutare le prestazioni dei giovani giocatori. Tuttavia, l'occhio umano è ancora soggetto a pregiudizi e un giocatore che colpisce l'occhio di un reclutatore potrebbe non performare altrettanto bene rispetto a un altro giocatore che passa inosservato. Questo è ciò che ho cercato di affrontare nella mia tesi: esiste uno schema statistico per i giocatori che gli esperti valutano come promettenti? Esiste un modo per identificare statisticamente i giocatori che non si distinguono agli occhi dei reclutatori? Ho scelto di concentrarmi sul basket e ho condotto uno studio statistico sul processo di reclutamento dei giovani giocatori nella NBA. Ho cercato di vedere se utilizzando solo i dati statistici dei giovani giocatori avremmo potuto costruire un modello che prevedesse il giudizio degli esperti su quali giocatori sono i più promettenti. Successivamente analizzerò ulteriormente e vedrò quali caratteristiche si distinguono di più per i reclutatori, prima di sviluppare effettivamente un modello di proiezione che potrebbe servire come strumento per valutare l'impatto che i giovani giocatori potrebbero avere nella NBA.

Recruiting young players in the NBA : a statistical analysis

LAVAUD, CLÉMENT JULIEN
2022/2023

Abstract

In many traditional sports, like basketball or football, there is sufficient past knowledge for experts in scouting to assess the performance of young players. However the human eye is still subject to bias, and a player that strikes the eye of a recruiter might not perform as well as another player that goes under the radar. This is what I tried to tackle in my thesis : Is there a statistical mold for players that experts assess as promising ? Is there a way to identify statistically the players that don’t stand out to recruiters ? I chose to focus on basketball and conducted a statistical study on the recruitment process of young players in the NBA. I tried to see if only using the statistical outputs of young players, we could build a model that predicted the experts outcome on which players are the most promising. I will then analyze further and see what characteristics stand out the most for recruiters, before building an actual projection model that could serve as a tool to assess the impact young players could have in the NBA.
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
18-lug-2023
2022/2023
In molti sport tradizionali, come il basket o il calcio, esistono sufficienti conoscenze passate affinché gli esperti di scouting possano valutare le prestazioni dei giovani giocatori. Tuttavia, l'occhio umano è ancora soggetto a pregiudizi e un giocatore che colpisce l'occhio di un reclutatore potrebbe non performare altrettanto bene rispetto a un altro giocatore che passa inosservato. Questo è ciò che ho cercato di affrontare nella mia tesi: esiste uno schema statistico per i giocatori che gli esperti valutano come promettenti? Esiste un modo per identificare statisticamente i giocatori che non si distinguono agli occhi dei reclutatori? Ho scelto di concentrarmi sul basket e ho condotto uno studio statistico sul processo di reclutamento dei giovani giocatori nella NBA. Ho cercato di vedere se utilizzando solo i dati statistici dei giovani giocatori avremmo potuto costruire un modello che prevedesse il giudizio degli esperti su quali giocatori sono i più promettenti. Successivamente analizzerò ulteriormente e vedrò quali caratteristiche si distinguono di più per i reclutatori, prima di sviluppare effettivamente un modello di proiezione che potrebbe servire come strumento per valutare l'impatto che i giovani giocatori potrebbero avere nella NBA.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/211674