読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

唯物是真 @Scaled_Wurm

プログラミング(主にPython2.7)とか機械学習とか

読書記録『勝てる野球の統計学――セイバーメトリクス』☆☆☆

野球のデータを統計的に見ていくセイバーメトリクスの入門書

アウトカウントと走者の状況別のその後の得点期待値を見ると、得点期待値は送りバントをすると下がってしまうが、得点確率を見ると状況によっては上がるらしい、などという感じに野球を統計データを使って見ていく為の本

日本のプロ野球のデータを使っているところがよい

入門書だからか天下り式に数式が突然出てきて説明があまりないものが多いのは難点
たとえば以下のピタゴリアン期待値は勝率と強い相関があるらしいけど、どこからこの式が湧いてきたんだろうという感じにもなる(必ずしも2乗でなくてデータから何乗にするのがよいか決めるらしい)
$$ピタゴリアン期待値 = \frac{得点^2}{得点^2 + 失点^2}$$

その他にも打者や投手、守備の指標などいろいろと出てくる

見てみたらわりとWikipediaにもいろいろ書いてあったので概要を知りたいならセイバーメトリクスのカテゴリーの記事を読めばよいかも

勝てる野球の統計学――セイバーメトリクス (岩波科学ライブラリー)

勝てる野球の統計学――セイバーメトリクス (岩波科学ライブラリー)

-->