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另外網站NBA西區決賽雷霆大勝勇士戰績2比1領先 - 鉅亨也說明：NBA西區 冠軍賽，今天回到雷霆主場，雷霆隊在全面數據表現上都優於勇士隊，終場以133比105，28分差距大勝，兩隊戰績2比1，雷霆隊領先。

國立勤益科技大學 工業工程與管理系 翁美玲所指導 陳祺翰的 倒傳遞類神經模組應用於 NBA球隊競賽之冠軍預測 （2020），提出nba戰績西區關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、倒傳遞神經演算法、監督式的學習模式、MAPE。

而第二篇論文國立臺北大學 統計學系 黃怡婷所指導 陳逸恆的 以雙變量卜瓦松迴歸模型預測 NBA 球隊得分與賽事結果 （2018），提出因為有 準確度、雙變量卜瓦松迴歸模型、NBA、EM演算法的重點而找出了 nba戰績西區的解答。

最後網站布克32分率隊險勝雷霆太陽NBA西區第一[影] | 運動| 中央社CNA則補充：美國職籃NBA鳳凰城太陽球星布克（Devin Booker）今天拿下32分，率隊在客場 ... 46勝18負的太陽將他們連勝紀錄擴大到4場，戰績與猶他爵士並列NBA西區第 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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拓荒者已經宣布由前活塞球員Chauncey Billups當新任總教練，昨天的影片中有提到，其實拓荒者目前的狀況非常多，主要的原因是這支球隊一直都是西區列強之一，所以由一位沒擔任過總教練的Chauncey Billups來執教兵符，對他跟球隊來說都是小小的考驗，這裡指的是戰績上！

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倒傳遞類神經模組應用於 NBA球隊競賽之冠軍預測

為了解決nba戰績西區的問題，作者陳祺翰 這樣論述：

球賽是現代人生活中的消遣娛樂，也是家戶熱烈討論的議題，在觀賞球賽之餘，運動彩券2019的年營收額高達436億，進而得出世界籃球正朝着職業化及產業化方向發展，球隊可透過數據化的分析，精準管理訓練內容並提升球隊弱勢。本研究從20年的歷史得分資料中看出NBA球賽規則與球賽勝負習習相關，因此採用倒傳遞神經演算法將20年的NBA DATA套用於監督式的學習模式，並將其研究結果進行MAPE準確率分析，找出關鍵變數及計算方法，最終預測出30支球隊的得失分進而透過排名找出奪冠勝率最高的球隊，並據以改善球隊競賽陣容。

以雙變量卜瓦松迴歸模型預測 NBA 球隊得分與賽事結果

為了解決nba戰績西區的問題，作者陳逸恆 這樣論述：

每年NBA例行賽是世界各地的球迷高度的關注球賽之一，而該賽事也是運動彩券重點經營的項目之一，若可從過去賽季的歷史資料來預測NBA賽事的結果，不僅可增加看球賽的樂趣，也可從投注運動彩券獲得獎金。使用2016-17球季資料，本研究採用 Karlis與Ntzoufras (2003) 提出得雙變量卜瓦松迴歸模型 (Bivariate Poisson Regression Model) 來建構預測模型，並使用2017-18例行賽的賽事結果來驗證，而使用Karlis與Ntzoufras (2005) 所發表 bivpois R 套件來建模。本研究建模會使用球隊隊名，再加入球賽前三場的NBA聯盟所提供的

基本數據資料來建模，並使用AIC與BIC等選模指標來選則最佳模型，最後再將預測與觀察的得分轉成勝負，利用敏感度、指定度與準確率來評估模型的預測能力。本研究總共建置五種類型的模型，主要解釋變數為隊伍名稱，另外加入由基本數據所建構的兩種類型的指標，在組合隊伍名稱與兩種類型的指標，最終僅有隊名的模型有最小的AIC與BIC，而該模型使用 2017-18 球季驗證可正確判定主場獲勝的敏感度可達7成6，而可正確判定客場獲勝的指定度僅有4成3，整體的準確度為62.5%。關鍵詞：準確度、雙變量卜瓦松迴歸模型、NBA、EM演算法

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