摘要 本研究的目的是客观地确定职业足球中特定位置的关键表现指标,以预测场外球员的联赛地位。样本包括 2008/09 或 2009/10 赛季足球联赛冠军赛期间完成了整场 90 分钟比赛的 966 名场外球员。根据球员在下一赛季完成大部分比赛时间的位置,将他们分配到三个类别(0、1 和 2)之一,然后根据五个比赛位置进行分组。使用逐步人工神经网络方法分析了 340 个表现、传记和自尊变量。模型正确预测了 72.7% 到 100% 的测试案例(模型平均预测值 = 85.9%),测试误差范围从 1.0% 到 9.8%(模型平均测试误差 = 6.3%)。与传球、射门、夺回球权和国际出场有关的变量是预测模型中的关键因素。这非常重要,因为此前从未发表过客观的球员联赛地位位置特定预测指标。该方法可用于帮助识别和比较转会目标,作为职业足球尽职调查过程的一部分。
这是被接受出版的作者手稿,并且已经进行了完整的同行评审,但尚未通过复制,排版,分页和校对过程,这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi:10.1002/aic.16814
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• 这意味着该计划应认识到建设和运营发电厂所需的大量前期投资。认识到巨额成本对于保持宾夕法尼亚州作为投资发电能力的地方的吸引力至关重要。 • 这也意味着该州应设定合理的合规期限。鉴于电力行业面临的众多新监管要求,这一点尤其正确。
本文探讨了一个人的态度或对某个对象的心理立场在解释经济行为中的作用。从研究和“现实生活”实例中得出的观察结果构成了包含态度的效用函数的基础。在决策模型中运用效用函数,我使用比较静态分析来研究价格驱动和其他外生态度变化对经济结果的影响。然后应用该模型的分析来调查态度对激励人们、打击恐怖主义和遏制艾滋病传播的影响。在每一种情况下,纳入态度都会大大提高经济分析解释观察到的结果的能力,并为制定更有效的私人战略和公共政策提供基础。关键词:效用函数;消费者决策;行为模型;公共政策;参考框架。作者感谢 Paul Durso 提供的出色研究协助。我还要感谢 Christiaan Hogendorn、Elias Khalil 和巴鲁克学院公共事务学院的研讨会参与者提供的有益评论。
1994 年 9 月 他们从遥远的伦敦和洛杉矶来到波士顿,几十名中年男子在 1994 年的一个秋季周末重聚,庆祝他们 25 年前所取得的成就。这些科学家和工程师设计和建造了 ARPANET,这个计算机网络彻底改变了通信方式,并催生了全球互联网。他们在 20 世纪 60 年代默默无闻地工作;他们中的许多人在为网络做出重大贡献时还只是研究生。其他人曾担任导师。他们中的大多数人从未因这一成就而获得太多认可。总部位于剑桥的计算机公司 Bolt Beranek and Newman 曾是他们的重心,雇用了他们中的许多人,建立并运营了最初的 ARPA 网络,然后随着互联网像一个在其最早的社区周围拥挤的城市一样发展,他们变得相对默默无闻。现在,在安装第一个网络节点 25 年后,BBN 邀请了所有 ARPANET 先驱者聚集在一起,希望通过举办盛大的周年庆典来提升自己的知名度。参加聚会的许多人多年未见或联系过。当他们进入科普利广场大厅参加周五下午的庆祝活动新闻发布会时,他们环顾房间寻找熟悉的面孔。硅谷一家企业研究机构的负责人 Bob Taylor 来参加聚会是为了追忆往昔,但他的个人使命也是纠正长期存在的不准确之处。多年来一直有谣言称 ARPANET 是为了在核攻击面前保护国家安全而建造的。这是一个神话,长期以来一直无人质疑,以至于被广泛接受为事实。泰勒曾是国防部高级研究计划局计算机研究办公室的年轻主任,也是他发起了 ARPANET。该项目体现了最和平的意图——将全国各地科学实验室的计算机连接起来,以便研究人员可以共享计算机资源。泰勒了解 ARPANET 及其后代,