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
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(^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。