Re: [閒聊] 今日Pujols。

看板MLB作者 (人不在請打手機)時間12年前 (2011/09/05 01:20), 編輯推噓7(7016)
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※ 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~ -- ※ 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)

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謝謝解說。本來只是單純把自己的疑問提出來而已,
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結果就變成上面那種情況了。。。
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其實還有很長一段我重新編輯在上一篇文章中,
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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
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= = 應該說沒有人會這樣做才對
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................
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若ppoll2大有空閒的話,還請不吝指教。m(_ _)m
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09/05 01:29, , 8F
我發現我在找死。都是你啦,uranusjr大。(指) XD
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09/05 01:35, , 9F
謝謝ppoll2大的解釋,我能夠理解你要說的內容。
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這一系列數學文Q^Q
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09/05 01:37, , 12F
當初是邊打文章邊得出:權數直接拿來乘除不會很奇怪嗎
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現在發現只要看ppoll2大的:
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我覺得不能夠直接對迴歸係數進行加減乘除
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這一句話就可以解釋我最大的疑惑了。謝謝。m(_ _)m
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09/05 02:22, , 16F
看棒球,學數學。
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09/05 03:01, , 17F
這串看下來真可怕
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09/05 05:00, , 18F
許公....救命......
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09/05 12:32, , 19F
為什麼不行 嘖嘖
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09/05 14:17, , 20F
小弟認為ppoll2大解釋迴歸分析解答了我許多的疑惑。
09/05 14:17, 20F

09/05 14:19, , 21F
想請教simple721大,若可以,是會出現在什麼情況下呢
09/05 14:19, 21F

09/05 14:43, , 22F
標題火星人,內容火星文....(我是指我程度差看不懂)
09/05 14:43, 22F

09/05 14:50, , 23F
完全看不懂
09/05 14:50, 23F
文章代碼(AID): #1EOxDEPa (MLB)
文章代碼(AID): #1EOxDEPa (MLB)