\"Mathletics: 수학으로 풀어보는 스포츠\"는 스포츠와 수학의 흥미로운 결합을 소개한 책으로, 스포츠 애널리틱스와 수학에 관심 있는 독자에게 권장할 만한 내용입니다. 이 책은 여러 스포츠에서 데이터를 활용하여 경기력을 분석하고 결과를 예측하는 방법을 알려줍니다.

저자는 복잡한 수식을 최소화하고 이해하기 쉽도록 노력했습니다. 따라서 스포츠와 수학에 대한 기초 지식만 있다면 이 책을 통해 스포츠 분석을 시작할 수 있습니다. 이 책은 데이터 중심의 분석 방법을 제공하며, 스포츠 팬들은 본인의 즐겨찾는 스포츠에 대한 더 많은 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다.

또한, 이 책은 스포츠 베팅에 대한 내용과 데이터를 활용하는 방법을 간략하게 다루며, 실제 데이터를 엑셀을 사용하여 연습할 수 있도록 도와줍니다. 이로 인해 스포츠 분석팀의 역할을 간접적으로 경험할 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.

또한, GOAT(최고의 선수)에 대한 논쟁은 스포츠 팬들 사이에서 영원한 주제 중 하나입니다. 이 책에서는 과거 선수들과 현재 선수들의 기록을 분석하여 GOAT를 결정하는 방법을 설명하고 있습니다. 이런 내용은 스포츠에 관심 있는 독자들에게 흥미로울 것입니다.

스포츠 팬으로서 분석을 해보고 더 넓은 인사이트를 얻고 싶다면, 실제 데이터를 엑셀로 작업하면서 스포츠 분석팀의 역할을 간접적으로 체험할 수 있습니다. 스포츠 애널리틱스와 수학을 통해 스포츠를 새로운 시각에서 바라볼 수 있게 해주는 훌륭한 자료로, 스포츠 팬과 수학 애호가 모두에게 강력히 추천합니다.

■ 옮긴이의 말
이 책은 스포츠 애널리틱스 전반에 대해 깊게 다루고 있습니다. 스포츠 애널리틱스의 현재와 미래 활용가치 등에 대해 논하는 것을 넘어 실제 분석 데이터와 파일까지 제공하며 독자들이 실제로 분석을 진행해볼 수 있도록 하고 있습니다. 이는 그동안 어디서도 찾아볼 수 없던 방식입니다. 스포츠 애널리틱스를 이야기하는 사람은 많지만 실제 분석을 진행하고 인사이트를 뽑아낼 수 있는 사람은 극소수입니다. 본서는 이러한 과정을 연습해볼 수 있는 아주 좋은 시작점이 될 것입니다.

PART 1 야구
Chapter 1 야구의 피타고라스 정리
Chapter 2 누가 더 잘했을까? 마이크 트라웃 대 크리스 브라이언트: 득점 창출력을 바탕으로
Chapter 3 선형 계수를 이용한 타자 능력 측정
Chapter 4 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 타자 능력 측정
Chapter 5 야구에서의 투수 능력 평가, 투수 성적 예측 그리고 스탯캐스트(STATCAST) 소개
Chapter 6 야구에서의 의사 결정
Chapter 7 수비 능력 평가
Chapter 8 승리 확률 기여도(Win Probability Added, WPA)
Chapter 9 대체 선수 대비 승리 기여도(Win Above Replacement, WAR)
Chapter 10 구장 효과(Park Factors)
Chapter 11 스포츠에서의 연승과 연패(Streakiness in Sports)
Chapter 12 플래툰 효과
Chapter 13 토니 페레즈는 가장 위대한 클러치 히터였는가?
Chapter 14 투구 수, 투수 효과성, 투구 궤적 데이터 PITCHER/X
Chapter 15 테드 윌리엄스가 지금 데뷔한다면 0.406을 칠 수 있을까?
Chapter 16 조 디마지오의 56경기 연속 안타는 스포츠 역사상 가장 훌륭한 기록일까?
Chapter 17 메이저 리그 기록 예상

PART 2 미식축구
Chapter 18 NFL 팀들이 승리할 수 있는 요인들은 무엇일까?
Chapter 19 톰 브래디와 애런 로저스, 누가 더 뛰어난가?
Chapter 20 미식축구에서 나올 수 있는 상황들과 각 상황의 가치
Chapter 21 미식축구에서의 의사 결정 101
Chapter 22 패스 플레이가 러싱 플레이보다 낫다면, 항상 패스만 하는 건 어떨까?
Chapter 23 터치다운 이후 1포인트 보너스 킥을 해야 하는가 아니면 2포인트 컨버전을 시도해야 하는가?
Chapter 24 선공보다 후공이 낫다: 대학 미식축구 연장전 결과 분석
Chapter 25 NFL은 마침내 연장전에 대해 올바른 규칙을 정한 걸까?
Chapter 26 NFL 드래프트 선발권은 어느 정도의 가치가 있을까?
Chapter 27 NFL 선수 트래킹 데이터

PART 3 농구
Chapter 28 농구 통계 101: 4 변인 모델
Chapter 29 NBA 선수 분석을 위한 선형 계수
Chapter 30 조정 +/-
Chapter 31 ESPN의 RPM과 FIVETHIRTYEIGHT의 RAPTOR 레이팅
Chapter 32 NBA 라인업 분석
Chapter 33 팀과 개별 선수 매치업 분석
Chapter 34 NBA 선수 연봉과 드래프트 픽의 가치
Chapter 35 NBA 심판들은 편견에 빠져 있는 것일까?
Chapter 36 승리하려면 픽 앤드 롤을 하라. 포스트 업과 아이솔레이션 시대의 종말
Chapter 37 SPORTVU, SECOND SPECTRUM 그리고 농구에서의 공간 데이터 혁명
Chapter 38 농구 경기 중 의사 결정

PART 4 다른 스포츠
Chapter 39 축구 애널리틱스
Chapter 40 아이스하기 애널리틱스
Chapter 41 배구 애널리틱스
Chapter 42 골프 애널리틱스
Chapter 43 애널리틱스와 e-sports 선수들: esports의 시대

PART 5 스포츠 베팅
Chapter 44 스포츠 베팅 101
Chapter 45 괴짜 경제학이 스포츠 베팅을 만나다
Chapter 46 스포츠 팀 레이팅
Chapter 47 득실 차 예측치를 확률로 변환하기
Chapter 48 NCAA 평가 도구(NCAA Evaluation Tool, NET)
Chapter 49 최적의 베팅 금액 설정
Chapter 50 캘커타(Calcuttas)

PART 6 방법론 및 기타
Chapter 51 어떻게 데이터를 구할까?: 데이터를 모으고 시각화하기
Chapter 52 제한된 데이터로 선수들을 평가하기: 베이지안 이론
Chapter 53 행렬 인수 분해를 통해 잠재 패턴 찾아내기
Chapter 54 스포츠에서의 네트워크 분석
Chapter 55 일로 레이팅(Elo Ratings)
Chapter 56 서로 다른 시대의 선수들 비교하기
Chapter 57 선수들의 피로도는 정말 퍼포먼스에 많은 영향을 미칠까?(DOES FATIGUE MAKE COWARDS OF US ALL?): NBA 백투백(Back-to-Back) 경기와 NFL 바이 위크(Bye Weeks)
Chapter 58 대학 미식축구 플레이오프
Chapter 59 스포츠에서의 치명적 실패들을 계량화하기
Chapter 60 데일리 판타지 스포츠(DAILY FANTASY SPORTS)