Применение статистических методов для прогнозирования успешности адаптации новых игроков в команде

современный спортивный менеджмент требует эффективных инструментов прогнозирования успешности адаптации игроков при трансферах между командами. В статье представлена интегрированная модель прогнозирования адаптации спортсменов, основанная на комбинировании методов машинного обучения, статистического анализа и экспертных оценок. Цель: разработка и оценка эффективности комплексной модели прогнозирования успешности адаптации игроков в новых командах с учетом индивидуальных, командных и внешних факторов. Методы: исследование основано на лонгитюдном анализе трансферов в профессиональном спорте с применением статистических методов, байесовского моделирования и алгоритмов машинного обучения. Для оценки успешности адаптации использовался композитный индекс, учитывающий скорость интеграции и результативность спортсменов. Вопросы прогнозирования адаптации игроков рассматривались в работах Smith, Ruiz и других исследователей, предлагавших различные подходы от экспертных оценок до применения методов машинного обучения. Результаты: разработанная модель демонстрирует точность прогнозирования 78,2%, что превосходит существующие подходы, включая экспертные оценки (67,2%), линейную регрессию (69,8%) и байесовский классификатор (73,6%). Наивысшая точность достигнута при прогнозировании адаптации в баскетболе (81,3%) и при внутричемпионатных трансферах (81,7%). Вывод: предложенная интегрированная модель обеспечивает высокую точность прогнозирования успешности адаптации игроков и может служить эффективным инструментом поддержки принятия решений в спортивном менеджменте при планировании трансферной политики.

адаптация спортсменов, прогнозирование трансферов, машинное обучение в спорте, мультикритериальный анализ, нечеткая логика, селекция игроков, гибридные модели прогнозирования