Re: [閒聊] 今日Pujols。

[ppoll2 (人不在請打手機)]

※ 引述《tatsumi2512 (Ben)》之銘言：
: 小弟發現自己的文章打太長了，無法在自己原本自己的文章下回完，
: 而且尚需要不止1篇的發文，很抱歉變成變相的洗板。m(_  _)m
: to gamer大：
: 抱歉，我統計學的東西幾乎都已經還給老師了。
: 所謂對1B作normaliezed的意思是讓1B在上述假設的情況下，
: 在XR以及在OPS的權重都調整為1嗎？
: 若是如此，那小弟有個疑問：
: 原uranusjr大的權重如下：
:      BB   1B   2B   3B   HR
: XR   2.0  3.0  4.0  6.0   8.5
: OPS  2.0  4.2  6.4  8.6  10.8
: 若以BB為基準 = 1時，則 (小數點一下3位四捨五入)
:      BB    1B    2B    3B    HR
: XR   1.00  1.50  2.00  3.00  4.25
: OPS  1.00  2.10  3.20  4.30  5.40
:      -     高估  高估  高估  高估
: 若以1B為基準 = 1時，則 (小數點一下3位四捨五入)
:      BB    1B    2B    3B    HR
: XR   0.67  1.00  1.33  2.00  2.83
: OPS  0.48  1.00  1.52  2.05  2.57
:      低估  -     高估  高估  低估
: 若以2B為基準 = 1時，則 (小數點一下3位四捨五入)
:      BB    1B    2B    3B    HR
: XR   0.50  0.75  1.00  1.50  2.13
: OPS  0.31  0.66  1.00  1.34  1.69
:      低估  低估  -     低估  低估
: 若以3B為基準 = 1時，則 (小數點一下3位四捨五入)
:      BB    1B    2B    3B    HR
: XR   0.33  0.50  0.67  1.00  1.42
: OPS  0.23  0.49  0.74  1.00  1.26
:      低估  低估  高估  -     低估
: 若以HR為基準 = 1時，則 (小數點一下3位四捨五入)
:      BB    1B    2B    3B    HR
: XR   0.24  0.35  0.47  0.71  1.00
: OPS  0.19  0.39  0.59  0.80  1.00
:      低估  高估  高估  高估  -
: 可以看出，
: 除BB為基準 = 1時以外，BB永遠被低估。
: 另，除2B為基準 = 1時以外，2B永遠被高估。
: 但1B, 3B, HR在不同的基準下，有時被高估有時被低估。
: 要如何解釋這種情況呢？
: 是不是在任意調整權數的情況下，
: 比較的基準其實早已跑掉了呢？
: 以上述uranusjr大簡化OPS公式，
: 以1.1 AB = 1 PA得出的下列權重，
: >OPS * n AB = BB + (1 + n) 1B + (1 + 2n) 2B + (1 + 3n) 3B + (1 + 4n) HR
: >所以對於 n = 1.1 而言, 各項權重比為
: >2 : 4.2 : 6.4 : 8.6 : 10.8
: 是不是已經出現誤差。
: 畢竟，n = 1.1時，上述
: OPS * n AB = BB + (1 + n) 1B + (1 + 2n) 2B + (1 + 3n) 3B + (1 + 4n) HR
: 可以換算成
: OPS * PA = OPS * 1.1 * AB = 1 * BB + 2.1 * 1B + 3.2 * 2B + 4.3 * 3B + 5.4 * HR
: 其BB, 1B, 2B, 3B, HR的權數應該分別為1, 2.1, 3.2, 4.3, 5.4，
: 但uranusjr大在這裡把各權數 * 2，
: 則
: OPS * PA = OPS * 1.1 * AB = 1 * BB + 2.1 * 1B + 3.2 * 2B + 4.3 * 3B + 5.4 * HR
: 會變成
: 2 * OPS * PA = OPS * 2.2 * AB = 2 * BB + 4.2 * 1B + 6.4 * 2B + 8.6 * 3B +
: 10.8 * HR
: 但其實實際上左式會變成 OPS * PA * 2，或OPS * 2.2 * AB。
: 待續。。


    迴歸分析是一個邊際的概念，也就是說當已經考慮了其中幾個變項時額外

再加入一個變項有多少的影響力(R-square)。以你的例子裡，這種高低估的說法

有一點點詭異，因為迴歸本身就已經考量了一組資料元素才根據邊際效果導出

一組數據，考量的訊息本身就已經包括你所謂的其他資料。所以我有點看不太懂

為甚麼會有高估跟低估的結論？除非說寫model的人自己加權，將HR的數據加權後再

丟進迴歸裡跑，那應該也只有寫model的人才知道吧。

    此外，由於現在非線性迴歸的使用增多，複雜模型的數據模式比較常出現，

我猜我們所看到的數據資料應該不會只是單純的線性迴歸產物。

    不負責任回答~





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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.119.143.132
※ 編輯: ppoll2          來自: 140.119.143.132      (09/05 01:22)
推 tatsumi2512:謝謝解說。本來只是單純把自己的疑問提出來而已，
→ tatsumi2512:結果就變成上面那種情況了。。。
→ tatsumi2512:其實還有很長一段我重新編輯在上一篇文章中，
→ ppoll2:不  在我的意思裡 我覺得不能夠直接對迴歸係數進行加減乘除
→ ppoll2:=  = 應該說沒有人會這樣做才對
→ EEERRIICC:................
→ tatsumi2512:若ppoll2大有空閒的話，還請不吝指教。m(_ _)m
→ tatsumi2512:我發現我在找死。都是你啦，uranusjr大。(指) XD
推 tatsumi2512:謝謝ppoll2大的解釋，我能夠理解你要說的內容。
→ fenix800704:這一系列數學文Q^Q
推 Tulowitzki2:推
→ tatsumi2512:當初是邊打文章邊得出：權數直接拿來乘除不會很奇怪嗎
→ tatsumi2512:現在發現只要看ppoll2大的：
→ tatsumi2512:我覺得不能夠直接對迴歸係數進行加減乘除
→ tatsumi2512:這一句話就可以解釋我最大的疑惑了。謝謝。m(_  _)m
推 finaltrial:看棒球，學數學。
→ SCGT:這串看下來真可怕
→ jayin07:許公....救命......
推 simple721:為什麼不行    嘖嘖
推 tatsumi2512:小弟認為ppoll2大解釋迴歸分析解答了我許多的疑惑。
→ tatsumi2512:想請教simple721大，若可以，是會出現在什麼情況下呢
推 CarlvinPiz22:標題火星人，內容火星文....(我是指我程度差看不懂)
→ EEERRIICC:完全看不懂