推 Gracemiao:用心推 07/18 13:51
※ 編輯: ddtddt 來自: 211.76.175.169 (07/18 14:33)
推 ted198978:好久沒跑模型 用心推 07/18 23:07
資料同上篇所使用，現在我們要來看得分與各項數據的關係。
得分
LM模型: Runs ~ Hits + HR + BB + SO + SB + LOB + GIDP
Summary
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -1.57802 0.56442 -2.796 0.010534 *
Hits 0.83505 0.07197 11.603 7.57e-11 ***
HR 0.45883 0.15011 3.057 0.005781 **
BB 0.67218 0.08538 7.873 7.70e-08 ***
SO -0.01054 0.03427 -0.308 0.761327
SB 0.08393 0.10157 0.826 0.417501
LOB -0.47437 0.10059 -4.716 0.000105 ***
GIDP -0.67690 0.15199 -4.453 0.000199 ***
Multiple R-squared: 0.9718, Adjusted R-squared: 0.9628
首先，這結果告訴我們，用以上這些參數來估計所得分數可以估的相當的準確!!
這些各樣打擊數據，幾乎可以解釋97%以上會得多少分的影響。
安打，HR，獲得保送，如常識所知的會提高得分。
盜壘多會增加多一點點的得分，三振多則會使得分少一點點，不過影響都不明顯。
安打、HR、保送對分數的重要性，我配了另外一個模型為了避免共線性
安打 : HR : 保送 對分數影響的比重為 1 : 2.4 : 0.7
也就是一支全壘打能夠幫助你得到的分數約為2.4隻安打。
殘壘多的球隊會使得分減少，雙殺更是明顯的影響著得分，
大約每次雙殺會使得得分少得0.6分。
最後則是來看看國民隊的表現是否如預期。
# Team Runs AB Hits EB HR RBI BB SO SB ER LOB GIDP AVG
1 BOSTON 5.4 34.8 9.7 2.5 1.2 5.2 3.8 6.8 0.6 0.5 7.5 1.1 0.277
2 NY YANKEES 5.1 33.8 8.7 2.5 1.4 5.0 3.8 6.7 0.9 0.6 6.8 1.0 0.258
3 TEXAS 5.0 34.5 9.4 2.5 1.2 4.7 2.9 5.7 1.0 0.8 6.8 1.0 0.272
4 TORONTO 4.7 34.7 9.0 2.3 1.1 4.5 3.2 6.9 0.9 0.6 6.8 0.8 0.259
5 CINCINNATI 4.7 34.9 9.1 2.1 1.1 4.5 3.4 7.5 0.6 0.5 7.5 0.8 0.260
6 ST LOUIS 4.7 34.0 9.1 2.0 1.0 4.5 3.5 6.1 0.4 0.7 6.9 1.2 0.268
...
25 WASHINGTON 3.8 33.3 7.8 1.9 0.9 3.6 3.1 8.0 0.8 0.6 6.8 0.8 0.235
26 LA DODGERS 3.7 33.7 8.5 1.7 0.7 3.5 3.0 6.7 0.7 0.5 7.4 0.8 0.253
27 SAN FRANCISCO 3.7 34.0 8.3 1.8 0.7 3.4 3.0 7.0 0.6 0.7 7.1 0.9 0.242
28 OAKLAND 3.4 33.4 7.8 1.5 0.5 3.3 3.0 6.3 0.7 0.8 6.8 0.9 0.234
29 SAN DIEGO 3.3 33.5 7.7 1.6 0.5 3.1 3.2 8.3 1.0 0.7 7.0 0.8 0.230
30 SEATTLE 3.2 32.9 7.3 1.5 0.6 3.1 3.0 7.2 0.8 0.6 6.7 0.6 0.222
把國民隊的成績代入模型中，每場得分約為3.665分。
也就是以現在的打擊表現，每場能夠得到3.8分算是運氣有一點點好。
如果不能改善打擊情況的話，也許未來的每場平均得分還會下修一點點。
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以上，希望大家喜歡。
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