Economics 2182A-570 Economics of Sports Fall 2024Java

Java Python Project – data analysis

Economics 2182A-570

Economics of Sports

Fall 2024

-     You may work in groups of two, three, or four students.

-     Hard copy due in class by 11:45 AM on Wednesday November 20th

-     Late assignment (later than Nov 25 in class) will not be accepted and will receive 0.

-     The length of this assignment should be between 3 to 5 pages (12pts font size, double spaced, excluding tables, graphs, and references).

-     Loose pages that are not stapled will not be accepted.

-     You will be presenting your work (10-15 minutes) on the last two weeks of the semester.

1.    Pick a topic of your interest in Economics of sports (main thesis).

a.    Some (possibly boring) examples of topics - Salary vs performance of players, performance vs spending of teams, Discrimination in sports, Performance vs certain characteristics of players, College stats vs professional performance, Draft and combine results vs performance, Tax difference by states, Esports, Star players on team performance, Star players on team revenue

b.    Choose a topic that is original and interesting. You will be rewarded for interesting topics and penalized for lazy topics (e.g. topics used as examples in class).

2.    Do preliminary research, and clearly show why the topic is interes Economics 2182A-570 Economics of Sports Fall 2024Java ting. (motivation, previous literature, importance, etc)

a.    Some examples of preliminary research

i.    Newspaper articles

ii.   Academic journal articles

3.    Find a dataset. It could be adataset someone else made, or you could make your own dataset using excel (just like the excel file for assignment 1).

a.    Some examples of data source

i.  https://www.basketball-reference.com/

ii.  https://www.baseball-reference.com/

4.    Show summary statistic of the data

a.    Mean, median, standard deviation, shape of distribution, etc

5.    Run regressions to address your topic.

a.    Try different specifications. Try to include different sets of variables and provide justification for the specification of your choice.

b.   Gretl isthe easiest!

6.    Clearly state your finding/implication in conclusion.

a.    What have you found? What have you not found?

b.    What does it mean?

7.   Try to connect your findings to an economics theory.

a.    Why is it the way you found in the data?

b.    Is there any economic theory behind your result?

8.    Proofread your paper to be free of typos and errors.

9.    Include data tables and graphs as appendix.

10. Include a separate reference page for all references and citations. Using someone else’sidea without citation is plagiarism         

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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