Mathletics : how gamblers, managers, and fans use mathematics in sports
Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating...
Ausführliche Beschreibung
Autor*in: |
Winston, Wayne L. - 1950- [verfasserIn] Nestler, Scott [verfasserIn] Pelechrinis, Konstantinos [verfasserIn] |
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Format: |
E-Book |
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Sprache: |
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Erschienen: |
Princeton Oxford: Princeton University Press ; 2022 |
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Ausgabe: |
2nd edition |
Rechteinformationen: |
Restricted Access |
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Schlagwörter: |
Mathematik / Sport / Statistik / Data Mining / Sportliche Leistung |
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Systematik: |
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Umfang: |
1 Online-Ressource (xxi, 584 Seiten) ; Illustrationen |
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Beschreibung: |
Mode of access: Internet via World Wide Web. |
Weitere Ausgabe: |
Erscheint auch als Druck-Ausgabe Winston, Wayne L., 1950 -: Mathletics - Princeton : Princeton University Press, 2022 |
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Links: |
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ISBN: |
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520 | |a Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index | ||
520 | |a How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. | ||
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Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Sports Mathematics COMPUTERS / Database Management / Data Mining Asian studies Binary number Buddhism Catholicism Chinese culture Computation Confucianism Confucius Integer Major religious groups New Confucianism Philosophy Positional notation Protestantism Real number Requirement Sinology Sociology Taoism Thought s (DE-588)4037944-9 (DE-627)106234803 (DE-576)209027347 Mathematik gnd s (DE-588)4056366-2 (DE-627)106154958 (DE-576)209117435 Sport gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4198332-4 (DE-627)105189545 (DE-576)21012122X Sportliche Leistung gnd (DE-627) Nestler, Scott verfasserin aut Pelechrinis, Konstantinos verfasserin (DE-588)1199469866 (DE-627)1681799669 aut 9780691177625 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Winston, Wayne L., 1950 - Mathletics Second edition Princeton : Princeton University Press, 2022 xxi, 584 Seiten (DE-627)1798118947 9780691177625 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691189291/original X:GRUY Verlag Cover https://www.gbv.de/dms/bowker/toc/9780691177625.pdf 2022-07-28 Aggregator Inhaltsverzeichnis EBA-BACKALL EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ZX 7030 Allgemeines; Einführungen Sport Sportwissenschaft Theorie des Sports Methoden der Sportwissenschaft (Statistik, Informationstechnologie, Testverfahren u.a.) Allgemeines; Einführungen (DE-627)1271477149 (DE-625)rvk/158440:14257 (DE-576)201477149 31.99 Mathematik: Sonstiges (DE-627)106408313 BO 045F 796.0151 21 01 0046 4101123721 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-03-22 22 01 0018 4109815614 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 01-04-22 23 01 0830 4091732003 olr-degruyter3 i z 16-03-22 24 01 0008 4094888152 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. 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Zugriff von außerhalb nur für HCU-Angehörige möglich https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 736 01 4736 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2001 01 DE-21 https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 2006 01 DE-14 https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 2010 01 DE-15 Online-Zugriff https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 2011 01 DE-16 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2020 01 DE-Ch1 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2044 01 DE-751 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2045 01 DE-Mit1 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2050 01 DE-Zi4 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2063 01 DE-951 https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 2118 01 DE-Mh35 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2129 01 DE-Ofb1 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy 2001 01 DE-21 00 s eBook-DeGruyter-EBS-2021-2022 2027 01 DE-105 00 s ebook 2063 01 DE-951 00 (DE-627)1384640894 e-Book 2063 01 DE-951 00 (DE-627)1478403012 e-Book De Gruyter 23 01 0830 2017-02285, 2017-02323, 2017-02324, 2017-02325, 2017-02326, 2017-02327 21 01 0046 ebook_2023_degruyter_ebs 21 01 0046 ebm 22 01 0018 SUBedegebs 23 01 0830 olr-degruyter3 24 01 0008 olr-dgebs 34 01 3551 OLR-EBAKALL-EBS 65 01 0003 DeGruyter-EBA 90 01 3090 OLR-HILdegruyter 110 01 3110 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 120 01 0715 alma 122 01 0897 OLR-deGruyter-EBS 130 01 0700 OLR-deGruyter-EBA-EBKALL 140 01 0839 OLR-deGruyter-EBS 147 01 3528 OLR-EBS-DG 264 01 3264 OLR-deGruyter-EBS 370 01 4370 EBS deGruyter 736 01 4736 DeGryuterEBS2024 23 01 0830 2022.03.16 |
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9780691189291 978-0-691-18929-1 10.1515/9780691189291 doi (DE-627)1795228814 (DE-599)KEP076916634 (DE-B1597)600734 (EBP)076916634 DE-627 ger DE-627 rda eng XD-US XA-GB GV706.8 COM021030 bisacsh ZX 7030 rvk (DE-625)rvk/158440:14257 31.99 bkl Winston, Wayne L. 1950- verfasserin (DE-588)134241614 (DE-627)564824402 (DE-576)166854018 aut Mathletics how gamblers, managers, and fans use mathematics in sports Wayne L. Winston, Scott Nestler, and Konstantinos Pelechrinis 2nd edition Princeton Oxford Princeton University Press [2022] 1 Online-Ressource (xxi, 584 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Sports Mathematics COMPUTERS / Database Management / Data Mining Asian studies Binary number Buddhism Catholicism Chinese culture Computation Confucianism Confucius Integer Major religious groups New Confucianism Philosophy Positional notation Protestantism Real number Requirement Sinology Sociology Taoism Thought s (DE-588)4037944-9 (DE-627)106234803 (DE-576)209027347 Mathematik gnd s (DE-588)4056366-2 (DE-627)106154958 (DE-576)209117435 Sport gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4198332-4 (DE-627)105189545 (DE-576)21012122X Sportliche Leistung gnd (DE-627) Nestler, Scott verfasserin aut Pelechrinis, Konstantinos verfasserin (DE-588)1199469866 (DE-627)1681799669 aut 9780691177625 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Winston, Wayne L., 1950 - Mathletics Second edition Princeton : Princeton University Press, 2022 xxi, 584 Seiten (DE-627)1798118947 9780691177625 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691189291/original X:GRUY Verlag Cover https://www.gbv.de/dms/bowker/toc/9780691177625.pdf 2022-07-28 Aggregator Inhaltsverzeichnis EBA-BACKALL EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ZX 7030 Allgemeines; Einführungen Sport Sportwissenschaft Theorie des Sports Methoden der Sportwissenschaft (Statistik, Informationstechnologie, Testverfahren u.a.) Allgemeines; Einführungen (DE-627)1271477149 (DE-625)rvk/158440:14257 (DE-576)201477149 31.99 Mathematik: Sonstiges (DE-627)106408313 BO 045F 796.0151 21 01 0046 4101123721 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-03-22 22 01 0018 4109815614 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 01-04-22 23 01 0830 4091732003 olr-degruyter3 i z 16-03-22 24 01 0008 4094888152 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 18-03-22 34 01 3551 4094028943 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-03-22 65 01 0003 4420449659 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 4094800034 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 18-03-22 90 01 3090 4094844082 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-03-22 370 01 4370 4094337229 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 17-03-22 736 01 4736 4494036196 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 4085968319 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 10-03-22 2006 01 DE-14 4426935490 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2010 01 DE-15 4426487102 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2011 01 DE-16 4106910861 00 --%%-- --%%-- --%%-- knp l01 30-03-22 2020 01 DE-Ch1 4438561914 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 15-12-23 2027 01 DE-105 4460281201 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586372311 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 02-10-24 2045 01 DE-Mit1 4489498489 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 21-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438561930 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9780691189291 978-0-691-18929-1 10.1515/9780691189291 doi (DE-627)1795228814 (DE-599)KEP076916634 (DE-B1597)600734 (EBP)076916634 DE-627 ger DE-627 rda eng XD-US XA-GB GV706.8 COM021030 bisacsh ZX 7030 rvk (DE-625)rvk/158440:14257 31.99 bkl Winston, Wayne L. 1950- verfasserin (DE-588)134241614 (DE-627)564824402 (DE-576)166854018 aut Mathletics how gamblers, managers, and fans use mathematics in sports Wayne L. Winston, Scott Nestler, and Konstantinos Pelechrinis 2nd edition Princeton Oxford Princeton University Press [2022] 1 Online-Ressource (xxi, 584 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Sports Mathematics COMPUTERS / Database Management / Data Mining Asian studies Binary number Buddhism Catholicism Chinese culture Computation Confucianism Confucius Integer Major religious groups New Confucianism Philosophy Positional notation Protestantism Real number Requirement Sinology Sociology Taoism Thought s (DE-588)4037944-9 (DE-627)106234803 (DE-576)209027347 Mathematik gnd s (DE-588)4056366-2 (DE-627)106154958 (DE-576)209117435 Sport gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4198332-4 (DE-627)105189545 (DE-576)21012122X Sportliche Leistung gnd (DE-627) Nestler, Scott verfasserin aut Pelechrinis, Konstantinos verfasserin (DE-588)1199469866 (DE-627)1681799669 aut 9780691177625 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Winston, Wayne L., 1950 - Mathletics Second edition Princeton : Princeton University Press, 2022 xxi, 584 Seiten (DE-627)1798118947 9780691177625 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691189291/original X:GRUY Verlag Cover https://www.gbv.de/dms/bowker/toc/9780691177625.pdf 2022-07-28 Aggregator Inhaltsverzeichnis EBA-BACKALL EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ZX 7030 Allgemeines; Einführungen Sport Sportwissenschaft Theorie des Sports Methoden der Sportwissenschaft (Statistik, Informationstechnologie, Testverfahren u.a.) Allgemeines; Einführungen (DE-627)1271477149 (DE-625)rvk/158440:14257 (DE-576)201477149 31.99 Mathematik: Sonstiges (DE-627)106408313 BO 045F 796.0151 21 01 0046 4101123721 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-03-22 22 01 0018 4109815614 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 01-04-22 23 01 0830 4091732003 olr-degruyter3 i z 16-03-22 24 01 0008 4094888152 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 18-03-22 34 01 3551 4094028943 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-03-22 65 01 0003 4420449659 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 4094800034 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 18-03-22 90 01 3090 4094844082 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-03-22 370 01 4370 4094337229 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 17-03-22 736 01 4736 4494036196 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 4085968319 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 10-03-22 2006 01 DE-14 4426935490 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2010 01 DE-15 4426487102 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2011 01 DE-16 4106910861 00 --%%-- --%%-- --%%-- knp l01 30-03-22 2020 01 DE-Ch1 4438561914 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 15-12-23 2027 01 DE-105 4460281201 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586372311 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 02-10-24 2045 01 DE-Mit1 4489498489 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 21-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438561930 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9780691189291 978-0-691-18929-1 10.1515/9780691189291 doi (DE-627)1795228814 (DE-599)KEP076916634 (DE-B1597)600734 (EBP)076916634 DE-627 ger DE-627 rda eng XD-US XA-GB GV706.8 COM021030 bisacsh ZX 7030 rvk (DE-625)rvk/158440:14257 31.99 bkl Winston, Wayne L. 1950- verfasserin (DE-588)134241614 (DE-627)564824402 (DE-576)166854018 aut Mathletics how gamblers, managers, and fans use mathematics in sports Wayne L. Winston, Scott Nestler, and Konstantinos Pelechrinis 2nd edition Princeton Oxford Princeton University Press [2022] 1 Online-Ressource (xxi, 584 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Sports Mathematics COMPUTERS / Database Management / Data Mining Asian studies Binary number Buddhism Catholicism Chinese culture Computation Confucianism Confucius Integer Major religious groups New Confucianism Philosophy Positional notation Protestantism Real number Requirement Sinology Sociology Taoism Thought s (DE-588)4037944-9 (DE-627)106234803 (DE-576)209027347 Mathematik gnd s (DE-588)4056366-2 (DE-627)106154958 (DE-576)209117435 Sport gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4198332-4 (DE-627)105189545 (DE-576)21012122X Sportliche Leistung gnd (DE-627) Nestler, Scott verfasserin aut Pelechrinis, Konstantinos verfasserin (DE-588)1199469866 (DE-627)1681799669 aut 9780691177625 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Winston, Wayne L., 1950 - Mathletics Second edition Princeton : Princeton University Press, 2022 xxi, 584 Seiten (DE-627)1798118947 9780691177625 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691189291/original X:GRUY Verlag Cover https://www.gbv.de/dms/bowker/toc/9780691177625.pdf 2022-07-28 Aggregator Inhaltsverzeichnis EBA-BACKALL EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ZX 7030 Allgemeines; Einführungen Sport Sportwissenschaft Theorie des Sports Methoden der Sportwissenschaft (Statistik, Informationstechnologie, Testverfahren u.a.) Allgemeines; Einführungen (DE-627)1271477149 (DE-625)rvk/158440:14257 (DE-576)201477149 31.99 Mathematik: Sonstiges (DE-627)106408313 BO 045F 796.0151 21 01 0046 4101123721 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-03-22 22 01 0018 4109815614 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 01-04-22 23 01 0830 4091732003 olr-degruyter3 i z 16-03-22 24 01 0008 4094888152 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 18-03-22 34 01 3551 4094028943 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-03-22 65 01 0003 4420449659 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 4094800034 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 18-03-22 90 01 3090 4094844082 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-03-22 370 01 4370 4094337229 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 17-03-22 736 01 4736 4494036196 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 4085968319 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 10-03-22 2006 01 DE-14 4426935490 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2010 01 DE-15 4426487102 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2011 01 DE-16 4106910861 00 --%%-- --%%-- --%%-- knp l01 30-03-22 2020 01 DE-Ch1 4438561914 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 15-12-23 2027 01 DE-105 4460281201 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586372311 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 02-10-24 2045 01 DE-Mit1 4489498489 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 21-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438561930 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9780691189291 978-0-691-18929-1 10.1515/9780691189291 doi (DE-627)1795228814 (DE-599)KEP076916634 (DE-B1597)600734 (EBP)076916634 DE-627 ger DE-627 rda eng XD-US XA-GB GV706.8 COM021030 bisacsh ZX 7030 rvk (DE-625)rvk/158440:14257 31.99 bkl Winston, Wayne L. 1950- verfasserin (DE-588)134241614 (DE-627)564824402 (DE-576)166854018 aut Mathletics how gamblers, managers, and fans use mathematics in sports Wayne L. Winston, Scott Nestler, and Konstantinos Pelechrinis 2nd edition Princeton Oxford Princeton University Press [2022] 1 Online-Ressource (xxi, 584 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Sports Mathematics COMPUTERS / Database Management / Data Mining Asian studies Binary number Buddhism Catholicism Chinese culture Computation Confucianism Confucius Integer Major religious groups New Confucianism Philosophy Positional notation Protestantism Real number Requirement Sinology Sociology Taoism Thought s (DE-588)4037944-9 (DE-627)106234803 (DE-576)209027347 Mathematik gnd s (DE-588)4056366-2 (DE-627)106154958 (DE-576)209117435 Sport gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4198332-4 (DE-627)105189545 (DE-576)21012122X Sportliche Leistung gnd (DE-627) Nestler, Scott verfasserin aut Pelechrinis, Konstantinos verfasserin (DE-588)1199469866 (DE-627)1681799669 aut 9780691177625 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Winston, Wayne L., 1950 - Mathletics Second edition Princeton : Princeton University Press, 2022 xxi, 584 Seiten (DE-627)1798118947 9780691177625 https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691189291/original X:GRUY Verlag Cover https://www.gbv.de/dms/bowker/toc/9780691177625.pdf 2022-07-28 Aggregator Inhaltsverzeichnis EBA-BACKALL EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ZX 7030 Allgemeines; Einführungen Sport Sportwissenschaft Theorie des Sports Methoden der Sportwissenschaft (Statistik, Informationstechnologie, Testverfahren u.a.) Allgemeines; Einführungen (DE-627)1271477149 (DE-625)rvk/158440:14257 (DE-576)201477149 31.99 Mathematik: Sonstiges (DE-627)106408313 BO 045F 796.0151 21 01 0046 4101123721 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-03-22 22 01 0018 4109815614 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 01-04-22 23 01 0830 4091732003 olr-degruyter3 i z 16-03-22 24 01 0008 4094888152 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 18-03-22 34 01 3551 4094028943 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-03-22 65 01 0003 4420449659 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 4094800034 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 18-03-22 90 01 3090 4094844082 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Mathletics how gamblers, managers, and fans use mathematics in sports |
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Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. |
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Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. |
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Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more. |
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If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. 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After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more.</subfield></datafield><datafield tag="538" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Mode of access: Internet via World Wide Web.</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Sports</subfield><subfield code="x">Mathematics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">COMPUTERS / Database Management / Data Mining</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Asian studies</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Binary number</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield 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Preface p. xi Acknowledgments p. xv Abbreviations p. xvii Baseball Baseball's Pythagorean Theorem … Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? … Evaluating Hitters by Linear Weights … Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation … Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast … Baseball Decision Making … Evaluating Fielders … Win Probability Added (WPA) … Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries … Park Factors … Streakiness in Sports … The Platoon Effect … Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? … Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data … Would Ted Williams Hit … today? … Was Joe DiMaggio's … -Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? … Projecting Major League Performance … Football What Makes NFL Teams Win? … Who's Better: Brady or Rodgers? … Football States and Values … Football Decision Making … If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? … Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? … To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime … Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? … How Valuable Are NFL Draft Picks? … Player Tracking Data in the NFL … Basketball Basketball Statistics … The Four Factor Model … Linear Weights for Evaluating NBA Players … Adjusted +/- Player Ratings … ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings … NBA Lineup Analysis … Analyzing Team and Individual Matchups … NBA Salaries and the Value of a Draft Pick … Are NBA Officials Prejudiced? … Pick-n-Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos … SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution … In-Game Basketball Decision Making … Other Sports Soccer Analytics … Hockey Analytics … Volleyball Analytics … Golf Analytics … Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports … Sports Gambling Sports Gambling … Freakonomics Meets the Bookmaker … Rating Sports Teams … From Point Ratings to Probabilities … The NCAA Evaluation Tool (NET) … Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion … Calcuttas … Methods and Miscellaneous How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data … Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach … Finding Latent Patterns through Matrix Factorization … Network Analysis in Sports … Elo Ratings … Comparing Players from Different Eras … Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to-Back Games and NFL Bye … Weeks The College Football Playoff … Quantifying Sports Collapses … Daily Fantasy Sports … Bibliography … Index … |
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Winston, Scott Nestler, and Konstantinos Pelechrinis</subfield></datafield><datafield tag="250" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">2nd edition</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Princeton</subfield><subfield code="a">Oxford</subfield><subfield code="b">Princeton University Press</subfield><subfield code="c">[2022]</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource (xxi, 584 Seiten)</subfield><subfield code="b">Illustrationen</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="506" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Restricted Access</subfield><subfield code="e">Controlled Vocabulary for Access Rights</subfield><subfield code="u">http://purl.org/coar/access_right/c_16ec</subfield><subfield code="f">online access with authorization</subfield><subfield code="2">star</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Frontmatter -- Contents -- Preface -- Acknowledgments -- Abbreviations -- Part I. Baseball -- 1. Baseball's Pythagorean Theorem -- 2. Who Had a Better Year: Mike Trout or Kris Bryant? -- 3. Evaluating Hitters by Linear Weights -- 4. Evaluating Hitters by Monte Carlo Simulation -- 5. Evaluating Baseball Pitchers, Forecasting Future Pitcher Performance, and an Introduction to Statcast -- 6. Baseball Decision Making -- 7. Evaluating Fielders -- 8. Win Probability Added (WPA) -- 9. Wins Above Replacement (WAR) and Player Salaries -- 10. Park Factors -- 11. Streakiness in Sports -- 12. The Platoon Effect -- 13. Was Tony Perez a Great Clutch Hitter? -- 14. Pitch Count, Pitcher Effectiveness, and PITCHf/x Data -- 15. Would Ted Williams Hit .406 today? -- 16. Was Joe DiMaggio's 56-Game Hitting Streak the Greatest Sports Record of All Time? -- 17. Projecting Major League Performance -- Part II. Football -- 18. What Makes NFL Teams Win? -- 19. Who's Better: Brady or Rodgers? -- 20. Football States and Values -- 21. Football Decision Making 101 -- 22. If Passing Is Better than Running, Why Don't Teams Always Pass? -- 23. Should We Go for a One-Point or a Two-Point Conversion? -- 24. To Give Up the Ball Is Better than to Receive: The Case of College Football Overtime -- 25. Has the NFL Finally Gotten the OT Rules Right? -- 26. How Valuable Are NFL Draft Picks? -- 27. Player Tracking Data in the NFL -- Part III. Basketball -- 28. Basketball Statistics 101: The Four Factor Model -- 29. Linear Weights for Evaluating NBA Players -- 30. Adjusted +/− Player Ratings -- 31. ESPN RPM and FiveThirtyEight RAPTOR Ratings -- 32. NBA Lineup Analysis -- 33. Analyzing Team and Individual Matchups -- 34. NBA Salaries and the Value of a Draft Pick -- 35. Are NBA Officials Prejudiced? -- 36. Pick-n- Rolling to Win, the Death of Post Ups and Isos -- 37. SportVU, Second Spectrum, and the Spatial Basketball Data Revolution -- 38. In-Game Basketball Decision Making -- Part IV. Other Sports -- 39. Soccer Analytics -- 40. Hockey Analytics -- 41. Volleyball Analytics -- 42. Golf Analytics -- 43. Analytics and Cyber Athletes: The Era of e-Sports -- Part V. Sports Gambling -- 44. Sports Gambling 101 -- 45. Freakonomics Meets the Bookmaker -- 46. Rating Sports Teams -- 47. From Point Ratings to Probabilities -- 48. The NCAA Evaluation Tool (NET) -- 49. Optimal Money Management: The Kelley Growth Criterion -- 50. Calcuttas -- Part VI. Methods and Miscellaneous -- 51. How to Work with Data Sources: Collecting and Visualizing Data -- 52. Assessing Players with Limited Data: The Bayesian Approach -- 53. Finding Latent Patterns through Matrix Factorization -- 54. Network Analysis in Sports -- 55. Elo Ratings -- 56. Comparing Players from Different Eras -- 57. Does Fatigue Make Cowards of Us All? The Case of NBA Back-to- Back Games and NFL Bye Weeks -- 58. The College Football Playoff -- 59. Quantifying Sports Collapses -- 60. Daily Fantasy Sports -- Bibliography -- Index</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">How to use math to improve performance and predict outcomes in professional sportsMathletics reveals the mathematical methods top coaches and managers use to evaluate players and improve team performance, and gives math enthusiasts the practical skills they need to enhance their understanding and enjoyment of their favorite sports-and maybe even gain the outside edge to winning bets. This second edition features new data, new players and teams, and new chapters on soccer, e-sports, golf, volleyball, gambling Calcuttas, analysis of camera data, Bayesian inference, ridge regression, and other statistical techniques. After reading Mathletics, you will understand why baseball teams should almost never bunt; why football overtime systems are unfair; why points, rebounds, and assists aren't enough to determine who's the NBA's best player; and more.</subfield></datafield><datafield tag="538" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Mode of access: Internet via World Wide Web.</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Sports</subfield><subfield code="x">Mathematics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">COMPUTERS / Database Management / Data Mining</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Asian studies</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Binary number</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield 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code="b">Second edition</subfield><subfield code="d">Princeton : Princeton University Press, 2022</subfield><subfield code="h">xxi, 584 Seiten</subfield><subfield code="w">(DE-627)1798118947</subfield><subfield code="z">9780691177625</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doi.org/10.1515/9780691189291?locatt=mode:legacy</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Resolving-System</subfield><subfield code="z">lizenzpflichtig</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://www.degruyter.com/isbn/9780691189291</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield code="z">lizenzpflichtig</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691189291/original</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield 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Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen</subfield><subfield code="y">zza</subfield><subfield code="z">25-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">22</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0018</subfield><subfield code="b">4109815614</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">SUBedegebs</subfield><subfield code="y">zu</subfield><subfield code="z">01-04-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">23</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0830</subfield><subfield code="b">4091732003</subfield><subfield code="h">olr-degruyter3</subfield><subfield code="u">i</subfield><subfield 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4094028943</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4420449659</subfield><subfield code="h">DeGruyter-EBA</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="u">BF_dG</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">4094844082</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">4097756524</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">22-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">4112975554</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-04-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">4094581588</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">4094932550</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">140</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0839</subfield><subfield code="b">4094647260</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">264</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3264</subfield><subfield code="b">4094697578</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">370</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">4370</subfield><subfield code="b">4094337229</subfield><subfield code="h">EBS deGruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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