NBAチームホームアドバンテージ：人工ニューラルネットワークを使用して重要な要因を特定する

チームのホームの利点を決定するものは何ですか？また、なぜ時間とともに変化するのですか？それは故郷の群衆の乱暴さについて何かですか？それはチームの場所について何かですか？それとも、チーム自体、チームの品質、またはそれがプレイするかもしれない、またはプレイしないかもしれないスタイルについての何かですか？これらの質問に答えるために、32シーズン（83-84から17-18）にわたってすべてのNBAチームに対してシーズンパフォーマンス統計がダウンロードされました。また、スタジアムの出席、高度、チーム市場規模など、文献で特定された他の潜在的な影響についてもデータが得られました。人工ニューラルネットワークを使用して、チームのホームアドバンテージは、チームのパフォーマンス統計のみを使用して診断されました。出席、高度、市場規模は、この診断の改善に失敗しました。遊びのスタイルは、ホームアドバンテージの重要な要素です。より多くの2つのポイントとフリースローショットを作成するチームは、自宅でより大きな利点を見ます。近年の3点射撃の増加を考えると、この発見は、時間の経過とともにリーグ全体で観察されたホームアドバンテージの漸進的な低下を部分的に説明しています。

What determines a team's home advantage, and why does it change with time? Is it something about the rowdiness of the hometown crowd? Is it something about the location of the team? Or is it something about the team itself, the quality of the team or the styles it may or may not play? To answer these questions, season performance statistics were downloaded for all NBA teams across 32 seasons (83-84 to 17-18). Data were also obtained for other potential influences identified in the literature including: stadium attendance, altitude, and team market size. Using an artificial neural network, a team's home advantage was diagnosed using team performance statistics only. Attendance, altitude, and market size were unsuccessful at improving this diagnosis. The style of play is a key factor in the home advantage. Teams that make more two point and free-throw shots see larger advantages at home. Given the rise in three-point shooting in recent years, this finding partially explains the gradual decline in home advantage observed across the league over time.