Re: [Live] 賓士的成績跟和歐洲距離成正比
懶人包: 兩人離家越遠得分越高,顯著中度正相關
Kimi離家距離與得分則是顯著高度正相關
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說正比是不對的,得是兩者間存在Y = k*X的完美關係
正比得畫出一條通過原點的直線才行
賓士車隊基地用北安普敦布萊克利算
大圓距離用Haversine Formula算
表1: 賽道與車隊基地的距離暨得分表
(km) (pt) (pt)
地點 緯度 經度 距離 喬治 雞米
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布萊克利 52.0319 -1.1469 0
墨爾本 -37.8497 144.9683 16957 15 12
上海 31.3389 121.2197 9185 20 10
鈴鹿 34.8431 136.5406 9516 10 8
巴林 26.0325 50.5106 5165 18 0
吉達 21.6319 39.1044 4821 10 8
邁阿密 25.9581 -80.2389 7036 20 10
伊莫拉 44.3411 11.7133 1277 6 0
摩納哥 43.7347 7.4206 1121 0 0
加泰 41.5700 2.2611 1192 12 0
蒙特婁 45.5006 -73.5225 5131 25 15
紅牛環 47.2197 14.7647 1261 10 0
銀石 52.0786 -1.0169 10 1 0
斯帕 50.4372 5.9714 526 10 0
匈牙利 47.5822 19.2511 1539 15 1
贊德沃特 52.3888 4.5409 389 12 0
蒙扎 45.6206 9.2894 1043 10 2
巴庫 40.3725 49.8533 4040 18 12
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圖1:兩位車手離家距離與得分的點點圖
https://i.meee.com.tw/kU1IEqo.png

橘色是雞米、藍色是喬治
X軸是離家距離,Y軸是車手得分
圖2:合併後的線性趨勢線
https://i.meee.com.tw/hAUw4Za.png

接著計算皮爾森積差相關,可以得到
Pearson correlation coefficient = 0.4789
P-value = 0.004169 (**p<0.01)
Sample size = 34
Statistic = 3.0857
換用斯皮爾曼等級相關係數算
Spearman's rank correlation coefficient = 0.5262
P-value = 0.001392 (**p<0.01)
Sample size = 34
Statistic = 3.5002
從以上分析的結果顯示,
賓士車隊兩位車手得分與離家距離間具備顯著的中度正相關
接著單純計算雞米的部分
皮爾森:
Pearson correlation coefficient = 0.7221
P-value = 0.001063
Sample size = 17
斯皮爾曼:
Spearman's rank correlation coefficient = 0.7027
P-value = 0.001655
Sample size = 17
可以發現雞米的離家距離與得分間具備顯著的高度正相關
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.229.223.87 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/FORMULA1/M.1759640761.A.9CE.html
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好的,改了
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補上KIMI的單獨分析,居然到0.7+
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※ 編輯: Vincent8026 (125.229.223.87 臺灣), 10/05/2025 13:28:40
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直接用對數的結果會漂亮不少
Pearson correlation coefficient = 0.538
P-value = 0.00103
樣本數 = 34
把最遠的樣本砍掉,再用對數
Pearson correlation coefficient = 0.517
P-value = 0.00245
樣本數 = 32
如果再清一些離群值掉,可以做到0.6以上
這場跑完也會更漂亮,距離一萬多公里,兩人排位不錯
※ 編輯: Vincent8026 (125.229.223.87 臺灣), 10/05/2025 14:32:51
噓
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