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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 許晉雄所指導 賀彥銘的 利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例 （2021），提出籃球eff關鍵因素是什麼，來自於比賽預測、XGBOOST、決策樹、SVM支持向量機、KNN。
而第二篇論文國立體育大學 體育研究所 潘義祥所指導 馮韋國的 責任模式融入運動教育模式對提升國小棒球隊運動精神之行動研究 （2020），提出因為有 責任感、運動精神、國小棒球隊、體育課程模式的重點而找出了 籃球eff的解答。
利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例
為了解決籃球eff 的問題，作者賀彥銘 這樣論述：
本研究的主要目的是通過 Basketball-reference 網站提供的 NBA2003-2004 賽季至 2018-2019 賽季常規賽首發球員的場均基本參數或進階參數以及新增的 EFF、GmSc 和 Poss 三項進階參數，分別使用 XGBOOST、決策樹、SVM 支持向量機以及 KNN 進行預 測季後賽球隊在主場情況下的比賽勝負和判斷 3 項進階參數是否是球隊主在場情況下的 比賽勝負的關鍵因素並找出其他影響比賽勝負的關鍵因素，最後利用混淆矩陣和 F1 Score 進行評估實驗模型的準確率。實驗發現通過 XGBOOST 權重計算得到客場球員助 攻數(AWAY_AST)、主場球員每次投
籃罰球獲得率(HOME_FTr)和客場球員投籃中三 分球的比率(AWAY_3PAr)，是影響比賽勝負較高的參數，新增加的 EFF、Gmsc 和 Poss， 從本次研究來看由於三項參數在後續的實驗中的權重較低，導致三項參數對球隊勝負的 影響較小實驗效果相對不明顯。從六項評估指標來看預測某一支球隊在主場情況下的比 賽勝負的準確率在 60%左右，每一次的實驗預測效果 F1 Score 在 70%左右，若從單個球 隊來看，四個模型對活塞隊(DET)的比賽勝負預測實驗效果最佳。
責任模式融入運動教育模式對提升國小棒球隊運動精神之行動研究
為了解決籃球eff 的問題，作者馮韋國 這樣論述：
本研究目的在探討責任模式融入運動教育模式設計國小棒球隊訓練課程對於提升運動精神之影響，研究方法採取行動研究進行實驗設計，以台北某國小棒球隊作為研究對象，參與研究的球隊人數共為25人，經過5週10次的教學、練習與比賽，透過參與觀察、訪談、心得日誌、與量表等方式蒐集資料，以球隊成員運動精神量表的前後測成績作為比較資料，並以棒球隊成員的心得日誌來了解球員發展運動精神的情形。在量化方面，本研究將採用重複量數t考驗進行統計分析，並整理研究者觀察、球員訪談與心得進行質性資料分析。研究結果發現：一、責任模式融入運動教育模式的訓練課程設計，有助於提升球員的運動精神，使得球員更能欣賞隊友、尊重對手、尊重比賽
與裁判；二、責任模式融入運動教育模式對於球員與教練的學習皆有正向的發展與成長；三、透過此次行動研究的歷程，教練對於自身的專業有所提升，對於課程的設計已從技能的訓練，進一步擴展到提升球員的情意、知覺層次，有助於讓球員從運動中學習到如何成為一個品格更好的人。