Re: [討論] Something about Soriano

[CCLu (Lu)]

※ 引述《Hsaie》之銘言：
: 我想許多觀念提的再多，
: 可能無法真正體會不同棒次所造成的差異所在，
: 看著中職用著九一連線、助攻二棒，
: 似乎台灣球迷也跟著這些教練及球評思考模式....
: 話不想再多說了，
: 花了一些時間寫了一個小程式，
: 大家試著跑跑看吧....
: http://web.cc.ncu.edu.tw/~u1404023/yankees.htm
: 每按一次執行，
: 就會自行打 1000 次九局的比賽，
: 隨後就會得到九局平均得分，
: 由於因為是 1000 次的採樣所以每次會有些許不同....
: 壘上跑者不同情況，
: 採取不同打擊成績，
: 相較計算下來可能會缺少非責失分，
: 所以會比例行賽的分數還要少....
: 沒有其他附加功能，
: 要排九個 Womack 或九個 A-Rod 或者是沒有人的背號它都會照跑，
: 不過目的是要大家試試看，
: Womack與 Jeter 排一棒的不同，
: A-Rod 與 Cano  排二棒的成效....
: 演算法有問題，可以寄信給我！

這些應該都是 Markov chain 的應用。精確與否就建立在考慮的 "states" 多
或少。如果把所有打序都排同一個打者，結果跟 RC27 應該會類似。我大概試
了幾個球員，Jason Giambi 的數據和 A-Rod 之間的差異比 RC27 要小，可能
板主對於 OBP 的重要性估的比 RC27 的算法要大。

由於運算速度太快，除非是靠很好的電腦，否則演算法大概不會太複雜。每一
次結果出來不一樣是合理的，這表示程式應該是依照機率隨機採取不同結果。
如果要做比較嚴謹的估計，就需要增加比賽場次，也就是程式實際跑的次數。
Monte Carlo simulation 這個不管是商管、經濟或是工程都在使用的方法就是
這種觀念的運用。

真的想做模擬的話，應該試試 Diamond Mind Baseball，他們考慮的狀況算是
相當多了。這種『遊戲』的娛樂效果遠比不上 MVP Baseball，但是嚴謹度遠超
過動作型的遊戲。

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My Yankees blog:
The Pinstriped Morningside Heights
http://cclu.blogspot.com
這是一個主要由中文寫作，但是引用英文網路文章的blog。內容包括：
Yankees、Baseball Business以及Sabermetrics。

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) 
◆ From: 218.167.88.50
推 CGary:好讓人懷念的Monte Carlo simulation :>
推 longsea:用EA模擬不就好了，他們的考慮數據更多吧
推 madboy:EA很差呀...
推 CCLu:EA 跟 DMB 比模擬如同 XX 比雞腿。XD
推 hyuchi0202:EA出的是動做遊戲不是模擬遊戲 :P
→ ithinkurdumb:那Baseball Mongul呢? (希望沒記錯名字)
推 vonKarman:多了一個g...你那個唸起來像芒果..XD
推 ithinkurdumb:應該是多了一個n...XD
推 Agency:EA在紀錄上面，會有一些很誇張的錯誤
→ Agency:球員設定的數值  其實滿怪的
推 mgr:EA..XDD
→ chien533:推蒙地卡羅法和馬可夫鍊
→ IronChef:EA is bullshit
推 willyt:馬可夫鏈不是矩陣的一部分嗎