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美國職棒3a戰績的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）邁克爾·劉易斯寫的 魔球：如何贏得不公平競爭的藝術 可以從中找到所需的評價。
中原大學 企業管理研究所 王如鈺所指導 劉韋廷的 運動消費者行為之研究-以台灣NBA球迷為例 （2019），提出美國職棒3a戰績關鍵因素是什麼，來自於籃球運動涉入、NBA資訊搜尋、NBA行動(購買)、NBA分享、運動行銷。
而第二篇論文東南科技大學 工業管理研究所 陳星光所指導 江維德的 以類神經網路實作職業棒球隊在單一對戰組合的戰績預測--以美國職棒洛杉磯道奇隊與舊金山巨人隊為例 （2011），提出因為有 賽事預測、職業棒球、逆差回溯類神經網路、關鍵因素的重點而找出了 美國職棒3a戰績的解答。
魔球：如何贏得不公平競爭的藝術
為了解決美國職棒3a戰績 的問題，作者（美）邁克爾·劉易斯 這樣論述：
一個曾被譽為「天才」卻泯然眾人的球員出身的球隊經理，一個堅信統計數據能選出卓越球員的哈佛畢業生，這個看起來毫無勝算的組合，竟然讓一支預算只有豪門1/3的魚腩球隊打出破歷史紀錄連勝場次的優異戰績。一時之間，全美一片嘩然，他們是怎麼做到的？ 帶著這個疑問，財經寫作天王級人物邁克爾·劉易斯來到美國職業棒球聯賽的選秀現場，深進球員更衣室，與球隊總經理促膝長談，復盤球隊一路過關斬將的整個歷程。並把這系列深度調查用12個精彩的故事詳細講述出來。組建一個卓越的團隊，可以用金錢招攬大量精英，也可以用統計數據發掘特長人員並將其放在合適的位置上，而後者足以逆襲前者。這一理念不僅徹底顛覆了棒球
文化，也引起了管理大師的廣泛關注。本書書名「魔球」（moneyball）甚至和「Google」一樣成為英語中的專有詞彙。 本書絕不只關於體育，在大數據理念深入人心的當下，更是團隊管理的神奇預言。
運動消費者行為之研究-以台灣NBA球迷為例
為了解決美國職棒3a戰績 的問題，作者劉韋廷 這樣論述：
NBA在台灣已逾20多年，而籃球運動風氣盛行的台灣，其觀眾與媒體的關注程度，在球類運動上已有不可撼動的存在。台灣在1991年開始直播NBA，造成NBA在台灣收視率屢屢攀升；反觀NBA在美國，球星的退役，制度的改變等問題，造成收視率，逐年下滑，甚至已平歷史最低，但台灣之NBA收視率近年有下滑趨勢，與美國相比較於趨緩，可見與台灣的情況有所不同。台灣NBA要如何將收視率止滑，甚至提升至一定水平，使觀眾收看NBA。本研究利用回歸模式來驗證籃球運動涉入、NBA資訊搜尋、NBA行動(購買)和NBA分享之間的關聯性，並以「台灣NBA球迷」為研究對象，籃球運動涉入程度越高，相對NBA資訊搜尋的行為也會增加；
NBA資訊搜尋的行為越多時，影響NBA行動(購買)的行為也越多；NBA行動(購買)的行為越多時，影響台灣NBA球迷會有更多分享NBA訊息的行為；NBA資訊搜尋的行為越多時，影響台灣NBA球迷會有更多分享NBA訊息的行為。從實證研究發現，台灣NBA球迷於籃球運動涉入，其中休閒性質三項涉入中以觀看NBA比賽較高，推估台灣NBA收視下滑較為趨緩原因之一；再者NBA資訊搜尋兩者表現相近，亦即在搜集NBA資訊上，兩者皆有使用可能；而NBA行動(購買)之中收視部份，得知球迷在收看NBA時主要還是以電視平台收看，進而得知台灣NBA收視較為趨緩的原因，另外再戰績迷上收視的方面並不會有影響至周邊購買的情形；最後
的NBA分享上，球迷主要以討論的方式與朋友互相傳遞訊息，此外，本研究採取網路發放問卷的方式，對於填答者是否習慣於網路上進行意見交換，或習慣面對面口語方式，值得後續進一步的探討。本研究球迷在收看NBA比賽，對於收費意願較低，但在資源較於豐沛的運動網站上，基本都要收費，因此，建議可以在收費上做調整，使球迷願意使用，讓球迷自發性地成為宣傳的角色；以及球迷在分享NBA的訊息上，意願相較不高，因此，建議可以世界大學運動會為例，在台宣傳NBA，使球迷能將訊息透過社群媒體傳遞，使更多人接觸NBA，參與其中，感受其魅力，進而提升收視率。關鍵字：籃球運動涉入、NBA資訊搜尋、NBA行動(購買)、NBA分享、運動
行銷
以類神經網路實作職業棒球隊在單一對戰組合的戰績預測--以美國職棒洛杉磯道奇隊與舊金山巨人隊為例
為了解決美國職棒3a戰績 的問題，作者江維德 這樣論述：
本研究是要找出影響棒球比賽勝負之關鍵要素，並以美國職棒(MLB)洛杉磯道奇隊(LAD)與舊金山巨人隊(SF)在2008年至2011年例行賽為例，每年18場，總計共72場，以其中54場為類神經網路模型訓練對象，來預測2011年的後18場比賽，以及2012年5月份8、9、10日進行的3場，共21場為主要實測對象。本研究以道奇與巨人每場例行賽賽後記錄的資料加以分析、整合，並建立影響勝負之關鍵要素，利用類神經網路技術加以預測勝隊。影響勝負之關鍵要素，在攻擊的部分主要為：全壘打、打點、打擊率、上壘率，等4個部分，在投手的部分主要的有：先發投手局數、被全壘打、被打擊率、每局被上壘率(WHIP)共計4個。
類神經網路的模型採用逆差回溯類神經網路模型，以其穩定，容易收斂，簡單易學為考量，本研究並與其它採用統計方法的模型比較，其結果顯示，類經網路模型對於非線性模型的預測確實可行，且可以了解這些關鍵因素對賽事的實質影響程度。