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臺北市立大學 體育學系碩士在職專班 張智鈞所指導 郭為瀚的 109學年度UBA全國大專籃球聯賽男子公開一級四強隊伍攻守數據統計分析之研究 （2020），提出blk籃球關鍵因素是什麼，來自於籃球攻守數據分析、UBA大專籃球聯賽。

而第二篇論文東南科技大學 工業管理研究所 楊台富所指導 李鵬輝的 以類神經網路實作於美國職業籃球聯賽之戰績預測 （2012），提出因為有 比賽預測、職業籃球、類神經網路的重點而找出了 blk籃球的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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109學年度UBA全國大專籃球聯賽男子公開一級四強隊伍攻守數據統計分析之研究

為了解決blk籃球的問題，作者郭為瀚 這樣論述：

本研究之目的為探討109學年度UBA全國大專籃球聯賽男子公開一級四強隊伍於十二項攻守數據上之差異情形，並以其十一項攻守數據與得分進行相關之分析。以參加109學年度UBA全國大專籃球聯賽男子公開一級四強隊伍選手為本研究對象，統計方法利用獨立樣本單因子變異數分析來探討其四支隊伍於攻守數據上之差異情形，再以皮爾森積差相關分析來探討其十一項攻守數據表現與得分間之關係。研究結果顯示：一、四隊於平均年級方面最高為義守大學；平均身高方面最高為政治大學；平均體重方面最重為政治大學。二、四隊於平均兩分球投籃命中率方面最高為健行科大；平均三分球投籃命中率方面最高為健行科大；平均罰球命中率方面最高為義守大學；平均

得分方面最高為義守大學；平均助攻方面最高為健行科大；平均失誤方面最高為政治大學；平均防守籃板最高為政治大學；平均進攻籃板最高為世新大學；平均總籃板最高為世新大學；平均抄截方面最高為世新大學；平均阻攻方面最高為世新大學；平均犯規方面最高為世新大學。三、四隊於兩分球投籃命中率、罰球命中率、平均助攻、平均失誤、平均進攻籃板、平均總籃板、平均抄截、平均阻攻、平均犯規等九項數據表現上達顯著之差異。四、四隊於兩分球投籃命中率、三分球投籃命中率、平均助攻、平均抄截等四項數據表現上與得分達顯著正相關。在平均失誤數據表現上與得分達顯著負相關。

以類神經網路實作於美國職業籃球聯賽之戰績預測

為了解決blk籃球的問題，作者李鵬輝 這樣論述：

本研究以美國職業籃球於過去幾年的比賽紀錄及相關研究文獻，找出影響比賽勝負之關鍵因素，以美國職籃(NBA)邁阿密熱火隊與波士頓塞爾蒂克隊在2009年至2011年例行賽成績，以及邁阿密熱火隊季後賽的成績，為類神經網路模型訓練對象，並以2012年到2013年的季賽及美國職籃冠軍為主要預測對象。本研究以熱火與塞爾蒂克例行賽紀錄，以及熱火隊季後賽賽後記錄的資料加以分析、整合，建立影響勝負的關鍵因素，並利用類神經網路技術加以預測球隊勝負，影響勝負之關鍵因素分為進攻與防守兩部分，進攻部分：命中率、助攻次數等，防守部分為:籃板球數、抄截次數、阻攻次數等，類神經網路的模型採用倒傳遞類神經網路模型，以其穩定，容

易收斂，簡單易學為考量，研究結果顯示預測18場比賽，命中14場比賽準確率高達77.78％ ，證實類神經網路預測比賽的可行性。

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