基于因子分析对英雄联盟S8世界赛各代表队的实证分析

2020-03-30 02:35王昌鸿翁轩王泽朋王浩陈晓意
大众科学·上旬 2020年2期
关键词:综合评价主成分分析因子分析

王昌鸿 翁轩 王泽朋 王浩 陈晓意

摘 要:近年来我国电子竞技产业高速发展,英雄联盟作为最具有代表性的电子竞技项目其最重要赛事S系列赛备受关注,但是参与世界赛的各个赛区的队伍水平存在一定的差距,为了提出相关建议对这些队伍实力水平进行增强,通过运用多元统计分析方法中主成分分析和因子分析,对2018年英雄联盟S系列赛LPL三只代表队赛后的9项指标进行综合评价分析,提取出近似且能够综合揭示参赛队伍水平的主因子成分,并据此对各参赛队伍尤其LPL三只代表队竞争力进行综合评价,针对性的提出相应的建议,为队伍提升自身实力制定训练计划提供数据依据。

关键词:电子竞技;主成分分析;因子分析;综合评价

引言

电子竞技(Electronic Sports)就是电子游戏比赛达到“竞技”层面的体育项目。电子竞技运动就是利用电子设备作为运动器械进行的、人与人之间的智力对抗运动。通过运动,可以锻炼和提高参与者的思维能力、反应能力、心眼四肢协调能力和意志力,培养团队精神。电子竞技也是一种职业,和棋艺等非电子游戏比赛类似,2003年11月18日,国家体育总局正式批准,将电子竞技列为第99个正式体育竞赛项。2008年,国家体育总局将电子竞技改批为第78号正式体育竞赛项。英雄联盟作为全球最具有影响力的电子竞技项目,其赛事收到的关注程度不亚于NBA,尤其S世界赛期间各大战队实力水平受到全是世界广泛关注。由于各战队在世界赛上表现起伏,各战队在实力水平上存在一定差异,如何客观、准确地评价各战队实力水平的状况,分析各战队的差异以及造成差异的主要原因,通过一些数据指标的分析来评价各战队的综合实力,并使用SPSS软件对所收集到的数据进行因子分析与聚类分析,即在因子分析的基础上进行聚类量化的评估。在此基础上进行结论分析并提出相应的训练建议,进而促进各个战队的自身实力的增强,具有重要的理论和实践意义。

一、战队综合实力水平指标构建.

在借鉴其他相关评价理论和评价方法的基础上,参考玩加电竞及电竞魔方的分析,选取9个指标作为指标体系:X1(KDA击杀死亡助攻),X2(场均击杀),X3(分均伤害),X4(分均经济),X5(男爵控制率),X6(元素龙控制率),X7(一塔率),X8(分均插眼),X9(分均排眼) 作为分析样本。

二、战队综合实力水平的实证分析

(一)数据来源.

本文选择了2018年LOL.世界总决赛24只队伍表现的各项指标的所有数据,数据来源于玩加电竞。

(二)因子分析

三、结论

通过以上对24个战队的综合实力水平,选取9个指标进行主成分分析和因子分析,得到四个公共因子:

战队血腥对抗能力F1,战队地图视野敏感程度F2,战队前期推塔能力F3,战队运营和地图资源掠夺能力F4,结合各个战队在公共因子上的得分和综合得分,我们可以的到以下结论:

(1)战队血腥对抗能力的因子F1得分最高的五个战队依次分别是IG,FNC,EDG,C9,FW,其中IG和FNC的得分为2.08819和1.78449远高于其他队伍,这就是说就战队血腥对抗能力而言,远强于其他队伍。

(2)战队地图视野敏感程度的因子F2得分最高的五个战队依次分别是PVB,AFS,MAD,TL,FW,其中PVB,AFS和MAD得分为1.96178,1.7388和1.15776,相较于其他队伍而言得分较高,说明这三只队伍在地图视野敏感程度上要高于其他的队伍。

(3)战队前期防御塔竞争力的因子F3的得分最高的五只队伍为TL,IG,GMB,GEN.G,RNG,其中TL和IG得分分別为2.25005和1.71118,相较于其他队伍要高出许多,说明这两只队伍前期防御塔竞争力要更为突出。

(4)战队运营及地图资源掠夺能力因子F4的分最高的五只队伍为RNG,KT,KBM,PVB,ASC,其中RNG和KT的得分分别为2.2883,1.92617,远高于其他队伍,说明这两个队伍战队运营和地图资源掠夺能力更为突出。

将各队伍在四个因子上的得分进行加权综合,就得到了综合得分F,根据综合得分就可综合评价战队的综合实力水平。综合的分前五的战队依次是IG,FNC,EDG,PVB和KT。

说明这五支战队是2018年英雄联盟世界总决赛最强的五只队伍。

参考文献

[1]杜 强,贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通[M].北京:人民邮电出版社,2003.

[2]方开泰.实用多元统计分析[M].上海:华东师大出版社,1986.

[3]理查德.A.约翰逊,迪安.W.威克恩.实用多元统计分析(第6版)[M].陆璇,叶俊.北京:清华大学出版社,2008.

[4]何晓群.现代统计分析方法与应用[M].北京:中国人民大学出版社,1998.

[5]M.肯德尔.多元统计分析.北京:科学出版社,1999

[6]王国梁,何晓群.多变量经济数据统计分析.西安:陕西科学出版社,1993

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