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dc.contributor.advisorRapallo, Fabio <1976>
dc.contributor.authorDelfino, Manuel <2000>
dc.date.accessioned2024-07-11T14:21:23Z
dc.date.available2024-07-11T14:21:23Z
dc.date.issued2024-07-03
dc.identifier.urihttps://unire.unige.it/handle/123456789/8554
dc.description.abstractAl termine della stagione 2001, gli Oakland Athletics vengono sconfitti dai New York Yankees, perdendo così l'opportunità di accedere alle World Series della Major League Baseball. Dopo la sconfitta, a Billy Beane viene negato l'aumento del budget necessario per migliorare la squadra. Di conseguenza, Beane decide di implementare la Sabermetria, un'analisi statistica utilizzata per migliorare i risultati degli Athletics nonostante le limitazioni di budget, riprendendo la teoria di Bill James. L'obiettivo di questa tesi è esaminare l'impatto del 'Moneyball' sugli Athletics e confrontare i loro risultati con quelli dei New York Yankees. Inoltre, verranno utilizzati diversi modelli statistici - regressione lineare e logistica - per fare previsioni più accurate utilizzando dataset derivati dal famoso database di Lahman. In primo luogo, verrà discusso il contesto storico del Moneyball, poi verrà effettuata un'analisi più dettagliata sui risultati degli Athletics. Infine, verranno esaminati anche l'andamento degli stipendi e la teoria della sostituzione dei giocatori.it_IT
dc.description.abstractAt the end of 2001 season, Oakland Athletics are defeated by New York Yankees, losing the opportunity to access to the World Series of the Major League Baseball. After the defeat, Billy Beane was denied the budget increase to upgrade the team. Then, he decided to implement Sabermetric, a statistical analysis used to improve the Athletics' results subject to budget constraints, resuming the theory of Billy James. The aim of this thesis is to examine the impact of 'Moneyball' on Athletics and compare its results to those of the New York Yankees. Moreover, different statistical models - linear and logistic regression - are used in order to make better predictions using datasets deriving from the famous Lahman database. Firstly, historical background of Moneyball will be discussed, then a more appropriate analysis will be argued on Athletics results. Finally, also salaries trend and the theory of player replacement will be studied.en_UK
dc.language.isoen
dc.language.isoit
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.titleMoneyball: come i Modelli Statistici hanno cambiato il Baseballit_IT
dc.title.alternativeMoneyball: how Statistical Models have changed Baseballen_UK
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.subject.miurSECS-S/01 - STATISTICA
dc.publisher.nameUniversità degli studi di Genova
dc.date.academicyear2023/2024
dc.description.corsolaurea11267 - ECONOMICS AND DATA SCIENCE
dc.description.area28 - ECONOMIA
dc.description.department100012 - DIPARTIMENTO DI ECONOMIA


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