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打者は何種類に分かれるか
打席あたりの結果の内訳を主成分分析とk-meansで分類し, タイプの構成が時代でどう変わったかを見る
articles/batter-types/batter-types.Rmd
メジャーリーガーは何年で消えるか
デビューからの在籍年数をKaplan-Meier法で推定する. まだ現役の選手は打ち切りとして扱う
articles/career-length/career-length.Rmd
殿堂入りは通算成績でどこまで説明できるか
通算成績から殿堂入りをロジスティック回帰で予測し, 「通算安打だけ」のベースラインと比べる
articles/hall-of-fame/hall-of-fame.Rmd
変化量が大きい球ほど空振りするのか
球種ごとに変化量と空振り率の関係を推定する. 投手をまたぐ比較と, 同じ投手の中での比較は答えが違う
articles/pitch-movement/pitch-movement.Rmd
「左投手に強い打者」は実在するのか
対左右の打率差を打者ごとに出し, 縮小推定と後年での予測でどこまでが実力かを調べる
articles/platoon-split/platoon-split.Rmd
4月の首位打者は, 首位打者になるのか
事後分布から「その打者が真のリーグ最高打率である確率」を出す。最大でも4%だった
articles/batting-average-bayes/batting-title.Rmd
dplyrのacross()を使う (旧summarise_each)
複数列に同じ集計をかける。2013年4月の打率・長打率・被投球数を一度に出す
articles/across-basics/across-basics.Rmd
階層ベイズモデルの基礎
序盤の打率からシーズン打率を当てる。縮小推定は分散を直すがバイアスは直さない
articles/batting-average-bayes/hierarchical-bayes.Rmd
選手
打席結果に流れはあるか (連検定)
打者ごとに連検定をかけるとp<0.05が何人か出る。それは流れの証拠か
articles/clutch-hitting/clutch-hitting-pooled.Rmd
打撃
dplyr::doを使う
グループごとにモデルを当てる do() の練習。今なら reframe や nest_by
articles/clutch-hitting/clutch-hitting.Rmd
TokyoR 打撃結果データの利用例
retrosheet の97列データの読み方。打率と得点圏打率を例に (2014-05-31 発表)
articles/clutch-pitching/clutch-pitching.Rmd
投球
得点期待値と RE24 で勝負強さを測る
走者・アウト別の得点期待値を出し、打席ごとに期待値をどれだけ動かしたかで打者を評価する
articles/run-expectancy/run-expectancy.Rmd
ランナーの状況とホームラン
走者の有無で本塁打の出やすさは変わるのか。効くのは人数ではなく一塁が空いているかどうか
articles/runners-and-homers/runners-and-homers.Rmd
