推 riven5617 : 6根本是廢話 靠北啊 01/28 18:12
噓 i0ismile : 我怎麼不覺得有分析出什麼東西 這個分析跟上場時間 01/28 18:12
→ i0ismile : 約多 得分越高有啥不一樣 01/28 18:12
→ bcqqa7785 : 麻煩請做一篇完整開頭結尾起承轉合的論文再繳上來謝 01/28 18:12
→ bcqqa7785 : 謝謝謝 01/28 18:12
→ enterbenson : 這會被老闆退貨吧 01/28 18:14
→ FuwaAika : 有哪些球員是得分越多 罰球越少的啊？ 01/28 18:14
推 Dadaptt : 一樓不一定吧 01/28 18:15
→ vchenkoshe : 大部分球員得分數與罰球沒有絕對相關性 01/28 18:18
推 kunda : 除了1比較反常之外 其他根本很合理吧... 01/28 18:18
推 phoenix286 : 所以你的相關係數呢？其他人的圖呢？ 01/28 18:20
噓 njunju : 他命中率普通但TS確很高就是因為罰球 01/28 18:20
推 eric7943 : 沒有絕對啊，原po在說正相關的“程度”鬍子很顯著 01/28 18:21
→ zombi : 直觀想應該是罰球佔到一定比例才會正相關，大部分可 01/28 18:21
→ zombi : 能是無顯著相關 01/28 18:21
推 badapon : 為什麼我覺得每一點都是廢話哈哈 01/28 18:21
→ FuwaAika : 樓上你從哪得到這結論的？好歹也附上其他人的才有得 01/28 18:22
推 x4068 : 你政治系的？拿出一堆好像很厲害數據，仔細一看全是 01/28 18:22
→ x4068 : 廢話 01/28 18:22
→ FuwaAika : 比啊 01/28 18:22
推 love1500274 : 你這樣分析 跟沒分析是一樣的 01/28 18:23
→ love1500274 : 回去補七頁 週末前交 01/28 18:23
→ love1500274 : 佔總成績40% 01/28 18:24
推 ricky469rick: 我覺得你要有對照組 雖然大家都知道鬍子買飯 但是 01/28 18:25
→ ricky469rick: 你這樣看不出所以然 01/28 18:25
→ ricky469rick: 比如說全聯盟平均 01/28 18:26
→ blazewings : 2.3.4.5.7幾乎是一般情況沒什麼統計價值 01/28 18:26
推 roger2623900: 第一點是很有趣的現象 其他倒是都沒違反邏輯... 01/28 18:26
→ blazewings : 你想做分析結論的話至少要避開本來就有高度正相關的 01/28 18:27
→ vchenkoshe : 「正相關」阿，罰球少，得分一定會跟著減少嗎？ 01/28 18:27
推 tau123 : 這是小論文的話，會被砲到腿軟吧 01/28 18:28
→ blazewings : 因素，像3.其實隱含了cp3不在時鬍子的進攻比重增加 01/28 18:28
推 emptie : 我怎麼覺得大部分球員都可以得到一樣結論 01/28 18:28
→ blazewings : 所以罰球增加很正常，倒是6可以看看是否罰球占得分 01/28 18:29
→ vchenkoshe : 大部分球員在最後兩項不會是正相關 01/28 18:29
→ blazewings : 比例會隨總得分增加 01/28 18:29
推 semb15 : 誰不是罰球越多得分越多...難道有人罰越多得分越少 01/28 18:30
→ semb15 : ？ 01/28 18:30
推 jyekid : 他是說"得分愈多罰球愈多" 01/28 18:31
→ vchenkoshe : 罰球佔比倒沒想過，等等再用用看 01/28 18:31
噓 phoenix286 : 所以你的對照組呢？ 01/28 18:31
推 yunyue : 第一點有趣可以當結論，好了准你口試 01/28 18:32
→ vchenkoshe : 舉個極端一點的例子，射手的得分就跟罰球數豪不相嚥 01/28 18:32
推 ricky469rick: 是建議你拿其他幾個ws高的球員或是平均來做對照組 01/28 18:32
→ ricky469rick: 不然這樣看起來只會覺得好像本來應該就是這樣 01/28 18:32
→ vchenkoshe : 像KT,咖哩之流 01/28 18:33
推 FuwaAika : 那是射手反常 不代表哈登異常啊 所以你的對照組呢？ 01/28 18:35
→ mrYiDa : 你應該拿個別人來對照的 01/28 18:37
→ vchenkoshe : 那有推薦用那個球員當對照組嗎？ 01/28 18:38
推 abc7360393 : 這不需要對照組 但就是沒有什麼分析價值沒錯XD 01/28 18:41
→ abc7360393 : 會有分析價值的東西通常是比較不直觀甚至反直覺的 01/28 18:42
→ abc7360393 : 不需要對照組是因為你隨便抽十個球員有八個都會是那 01/28 18:43
→ abc7360393 : 樣 甚至你拿Curry來分析趨勢大概也是一致 01/28 18:43
→ ricky469rick: 比如說你拿其他隊伍WS最高的兩位球員來比較 01/28 18:45
推 NightBlue03 : 整篇看完一個總結 “廢話” 01/28 18:45
→ deadeyedan : ....這啥鬼分析 不論誰都是正相關的數據阿 01/28 18:49
KT,Curry就不會是正相關阿
噓 blackj14go : 一堆廢話，自以為懂統計，我是你老闆馬上噴 01/28 18:55
→ blackj14go : 括弧結論邏輯耶不對 01/28 18:56
噓 kenny0507 : 大二剛開始上統計課 當作練習題 大家不要太苛責 01/28 18:56
推 JimmyBlue : 我也發現火箭贏球場數越多，勝率就越高 01/28 18:56
噓 walttsao : 通篇廢話...... 01/28 18:59
推 elve7878 : 大二學生作業的水準 01/28 18:59
噓 liujd : 我覺得你去分析哪些裁判跟他罰球數有正相關還比較有 01/28 19:02
→ liujd : 用 01/28 19:02
噓 suaygiho : 統計？ 01/28 19:02
噓 LA24 : ... 01/28 19:02
推 alexgod21 : CP3只要受傷 就會上不了場 01/28 19:02
噓 satonoo : 怎麼覺得你在講廢話 01/28 19:03
噓 knowledge56 : ？？？？ 抱歉 所以重點在哪 01/28 19:09
噓 DarylMorey : 廢到爆XDDDDD 01/28 19:10
→ DarylMorey : 這種廢文不要拿來丟臉 01/28 19:11
噓 a15801580max: 統計還太菜啦 01/28 19:11
→ quaker7481 : 不忍噓給箭頭 很多東西本來就是相關性很高 你要跟 01/28 19:12
→ quaker7481 : 其他球員比(高或低)才有意義 01/28 19:12
統計學是用數據說話...
並不會因為有"對照組"就影響判定結果
所以很少會要被求拿來跟其他人比...
→ vltw5v : 這些本來就很容易正相關的.. 01/28 19:13
推 King5566 : 補血 不能說是廢話 01/28 19:13
附上KI 的罰球vs得分
https://i.imgur.com/XB8gCSr.jpg
正常的球員都像這樣
不會有太大相關性的...
→ edman008ptt : 哈哈 01/28 19:15
推 wpd : 很多人邏輯真的不好 要廢話的方向是 罰球多->得分高 01/28 19:18
→ wpd : 但是反過來 得分高->罰球多 是不同方向的論述了 01/28 19:18
→ FuwaAika : 所以鬍子的相關係數離平均值有幾個標準差呢？ 01/28 19:19
→ FuwaAika : 你自己的結論就是需要比較才能得知的 01/28 19:20
噓 zzahoward : 你這連統計都稱不上吧 條件亂選一通 01/28 19:20
推 emptie : 數學上哪有差 01/28 19:20
→ emptie : 就xy軸互換而已 01/28 19:21
→ zzahoward : 你至少要把標準差算出來吧 01/28 19:21
→ emptie : 相關性從來不能代表因果關係 01/28 19:21
→ FuwaAika : 沒有比較我哪知道這樣的相關程度是高還是低？ 01/28 19:21
→ zzahoward : 這假設比高中生還糟糕 笑死 01/28 19:22
→ zzahoward : 你要假設相關性 或因果性 並不是用XY軸然後肉眼判別 01/28 19:23
→ zzahoward : … 01/28 19:23
→ vchenkoshe : 你確定相關性是要算標準差??? 01/28 19:25
→ ricky469rick: 你早點丟對照組就不會被噴成這樣了 01/28 19:26
→ vchenkoshe : 因為統計結果本來就不需要對照組阿@@ 01/28 19:27
推 emptie : 我覺得用散布圖比折線圖好 01/28 19:27
→ ricky469rick: 統計是表現客觀事實 但是你最後一句是主觀評論 01/28 19:27
→ ricky469rick: 很少看到罰球量跟得分/效率有這麼強的正相關 01/28 19:27
→ ricky469rick: 這是最大的原因 做實驗是這樣的 統計是工具而已 01/28 19:27
→ ricky469rick: 統計是不需要對照組 但是評論就需要了 01/28 19:28
→ vchenkoshe : 也是啦.....MY BAD 01/28 19:28
→ vchenkoshe : 哈 散布圖的確比較好 01/28 19:29
→ zombi : 你都丟excel了順便拉個相關係數就很清楚了 01/28 19:30
推 emptie : 不過樣本有點小就是了 看能不能多做幾個人的 看看 01/28 19:31
→ emptie : 不同的典型角色有沒有一些經典模式 01/28 19:31
→ emptie : 找幾個罰球數也很多的球員 01/28 19:32
→ FuwaAika : 只拉相關係數哪夠支持他的結論 我哪知道這數字是高 01/28 19:32
→ FuwaAika : 是低 01/28 19:32
噓 celephone : 這故事告訴我們 大數據人人會做 怎麼分析才是重點 01/28 19:32
推 magicKZ : 第一點還可以啦 01/28 19:33
→ FuwaAika : 所以才要你找標準差啊... 01/28 19:33
→ emptie : 如果我們發現罰球更多的球員在罰球與得分的相關性 01/28 19:33
→ emptie : 就越強 那反而哈登作為罰球王 罰球跟得分的相關性 01/28 19:33
→ emptie : 高就不太意外了 01/28 19:33
→ emptie : 畢竟得分=兩分球命中數*2+ 三分球命中數*3+罰球命 01/28 19:35
→ emptie : 中數 這一定多少會有相關性的 01/28 19:35
因為其他罰球多的球員,打個位置跟哈登差太多...@@
單場看的話,罰球多=得分多
但整體來看,這可不一定喔@@
大多球員都是得分vs罰球無顯著相關
→ celephone : 你這數據有點陽春 不如做哈登容易在哪邊要到飯 01/28 19:36
→ celephone : 或是做哪些裁判容易買哈登的帳 01/28 19:36
請問在哪裡有要飯位置統計??
感覺也蠻有趣的
推 AinalRami : 先把折線圖換成散佈圖喇QQ 01/28 19:37
→ celephone : 哪些球隊 哈登不容易要到飯 等等 01/28 19:38
推 emptie : 上面這兩個看對手/裁判 的樣本太小 01/28 19:42
→ celephone : 單年看樣本小 不然看歷年啊 01/28 19:44
→ celephone : 又不是今年才買飯 01/28 19:45
※ 編輯: vchenkoshe (36.226.189.149), 01/28/2019 19:50:33
噓 Djuda : 笑死人這個統計學0分 01/28 19:50
→ Djuda : 這是高中期末作業嗎 01/28 19:51
噓 iow10617 : 零分 01/28 19:51
噓 ronbaker : 笑死 用折線圖？？？ 01/28 19:52
→ ronbaker : 你的相關係數呢？ 01/28 19:52
噓 yatingiloveu: 相關性沒有代表有因果關係...... 01/28 19:53
推 Ronwill955 : 幫補血 01/28 19:55
推 dc010433 : 懂原po想表達的意思 01/28 19:59
噓 walttsao : 喔喔 01/28 20:10
推 dc010433 : 但結論不能那樣亂下 01/28 20:17
噓 DarylMorey : 統計學當掉 01/28 20:23
噓 aahhaa : ............ 01/28 20:23
噓 cool28051775: 統計老師在哭 01/28 20:26
推 chosentwo : 有小瑕疵 但不是廢話 會覺得是廢話的多半沒仔細看 01/28 20:48
推 semiacicada : 出發點沒錯推一個 01/28 20:51
噓 ericrobin : 一看又知道文組的 01/28 20:57
噓 why7909 : 這個會被教授電到翻掉 01/28 21:05
噓 Yhlin0827 : 再去多繳一學期註冊費 01/28 21:27
推 A147688934 : 可以找關係線斜率，應該是你要表達的意思 01/28 21:51
噓 passbyks : 用折線圖先噓再說 完全沒料的廢文 01/28 22:40
噓 fujioqq : 圖的質量有夠爛 有沒有寫過論文還是paper阿 01/29 07:19
噓 sinben : 重寫 01/29 11:36