Rの考え方

Rの個人研究・考察を行うブログ。最近は因果推論とアナリティクス(機械学習、統計はお休み中)、認知論にお熱。

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Meisyoのデータ分析(守備)でハマった/(^o^)\

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野球ゲームMeisyoのデータ分析を進めています。
[Meisyo]ビッグデータから学ぶ試合の基礎設計2(野手・打撃編)
[Meisyo]ビッグデータから学ぶ試合の基礎設計3(投手編)

重回帰分析によって、パラメータ→結果の因果関係の解析をしていますが、
なんと・・・守備の解析が難しい。理論的にはもちろん可能ですがそれやるかー?

守備は複数人絡むのと、打者によって球質(打球速度・ベクトル)が変わるので「たった数千回の試行で意味あるデータを抽出・解析可能かどうか」って話です。
今は標準誤差範囲±2SE(と有意水準5%でのp値)で判断していますが、本来サンプル数が多くないと±2SEにならず~3SEまでいくはず。
※サンプル数=意味のあるサンプル数 ですので、実験自体が間違っていたら正しい答えに結びつかないと思います。

果たして意味のあるデータかどうか・・・?
球質を固定してノックし続けても良いかなとは思いますが、、、。

それよりまず、「どの守備位置」に「何球」、「どんな球」が飛んでいくのか調査したほうが良さそうな気がします。
そこから「守備位置」と投手の成績(防御率、WHIP等)の相関性のチェック・・・って完全にサイバーメトリクスやないかい!

                       ヘ(^o^)ヘ いいぜ
                         |∧  
                     /  /
                 (^o^)/ てめえが何でも
                /(  )    思い通りに出来るってなら
       (^o^) 三  / / >
 \     (\\ 三
 (/o^)  < \ 三 
 ( /
 / く  まずはそのふざけた
       幻想をぶち殺す

それより分析方法をプレイヤーに使えるようにしたほうが良いか?
完全にはてなですね。

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