Re: [外電] 普人震怒

看板MLB作者 (小孩)時間11年前 (2014/03/08 08:29), 編輯推噓22(22推 0噓 75→)
留言97則, 15人參與, 最新討論串4/7 (看更多)
※ 引述《tlchen (台灣加油)》之銘言： : 　　OPS+ 真的能讓張飛打岳飛嗎？我們來看一個小例子。 : 　　某甲為十年前某校的畢業生，成績全校第一名，平均分數為 98 分。 : 　　當年全校學生平均分數為 70 分。 假設標準差7分, 甲的z分數4分 : 　　某乙為今年同一所學校的第一名畢業生，平均分數為 90 分。 : 　　今年全校學生平均分數為 60 分。 若標準差10分, 乙的z分數是3分 甲是比乙好的 棒球員到底要用ops+比還是用z分數比 應該還不知道哪種比較好 標準差的資料也不知道去哪找 : 　　為了能讓甲乙相比，某丙創造了一個 score+， : 公式是個人成績除以全校平均再乘 100 : 根據 score+，某乙 150 海放某甲的 140，是個較優秀的學生。 : 　　發現這樣論證的問題了嗎？score+ 或 OPS+ 這種東西， -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 118.168.244.153
推
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Baseball databank可以download
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攻擊數據都是可以免錢跑的
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03/08 11:27, , 3F
若有碩士主修統計的，若剛好有指導老師願意幫助玩這些資料
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我相信是很有機會海放目前的棒球統計
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海放? 樓上真當美國那些數據專家沒統計背景嗎...
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推
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台灣就有經濟統計碩博士生在寫運動相關的論文了...
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03/08 11:47, , 7F
經濟學也有運動經濟學這塊還有期刊 多的是在跑計量的論文
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推
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期刊，研討會都有，統計界每年的大拜拜，也有運動統計
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03/08 11:51, , 9F
問題是有多少人，多少心力真正投入
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若一開始的人稍微有點統計概念，就不該是OPS+這種觀念出現
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推
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所以這跟你"有碩士主修統計且教授願意幫助就能海放"
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你這種講法好像都沒有念經濟統計的人在做這塊一樣~
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推
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推OalexO
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推
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講的數據好像只有OPS+一樣Orz
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推
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海放？ XDDDD
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推
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海放嗎............................................
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只能說 紅雀每年付給Tango那麼多錢 紅襪付給James那麼
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多錢 不是沒理由的
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OPS+甚至更進一步的WAR之類你能在BR或FG查到的數據都
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是給球迷的小玩具 球隊內部的統計工具發展比這複雜多
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推
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抱歉記錯 Tango現在是小熊的人
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說海放的真是搞笑，你能海放早就被付錢請去了
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OPS+是好算又誤差不會太大
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真的當Sabermetrics只有這點東西啊？
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推
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原來美國球團都是槌子, 便宜的學校學生不找, 去花大錢買
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隨便都會被海放的垃圾
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推
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數據當然不只有 OPS+, 還有像是討論價值用 WAR
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統計量本身沒有錯，但不知統叶量該怎麼用，被海放只是剛好
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機密的東西，做到多好，看不到無法評論
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但以目前 Sabermetrics 所公開展現的東西
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→
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我是真的認為，碩士生就能做得比他們好
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推
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FG或BR這種放來給大家wow一下的數據本來就是如此
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當然，若是跟著目前主流 Sabermetrics 的作法，那不會有
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不管是WAR或OPS+ 這背後都有隱含一個概念: 雖然年度不
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同 但是talent分布理論上差距不會太大
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→
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什麼特別的東西．得要自己重新去想想，到底怎樣才是合適的
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WAR 要衡量 talent, 我沒有太大的意見
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但要來衡量貢獻度，那叫掛羊頭賣狗肉
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你為什麼這麼有把握你幻想中的碩士生能想出一個"特別又
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WAR 本身沒錯，錯的是一堆人把它用在不該用的地方
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有創新性代表的數據阿"...
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衡量talent比衡量貢獻渡還難耶=.=
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推
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t大上次吵過一次的論點我還記得啦 他就是認為關鍵時刻
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的關鍵一擊才是貢獻度的重點
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不用特別又創新，而是適不適合．就像 z-score 就足以海放
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那些 xxxx+
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→
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那早就有WPA滿足你對關鍵一擊的的重視了
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xxxx+是個簡單的數據 只是代表一個球員"比平均"好多少
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我的確認為在衡量貢獻度上，WPA 遠勝 WAR
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當然如果要看talent分布的話z-score是比較精準沒錯
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貢獻度是看已發生的表現，而不是預測未來的表現或本身能力
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你確定大聯盟是常態分佈再來用z-core
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→
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z-score 也同樣可以看比平均好多少
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03/08 15:01, , 54F
我前面也說過，z-score 用來看極端值一樣不可靠
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推
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如果你覺得標準化這麼有代表性 歡迎寫一寫你投期刊....
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但它就是比那些 plus 好上許多
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我不認為 z-score 比 xxx+ 有代表性，能投上什麼期刊 :)
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03/08 15:04, , 58F
我只是想做 做這些東西的人很多..沒有您講的這麼不堪這樣
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看統計量，看它跟平均的比，去問問哪個統計的人信服
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當然啦，除非是大家已知那統計量要取 log 來處理比較準
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像是照片中的 intensity
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就我看Journal of Sports Economics裡面最少超過20篇
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在那樣的情況下，看比例，等於看 log 後的差距
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講棒球的文章在用你所謂的xxxx+ 再做迴歸
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如果你能講出他們用的東西沒用...那是還蠻值得丟期刊的阿
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20 篇是指 z-score 比 xxxx+ 的比較?
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你這一講就漏餡了,你只是認為用減的比用除的好而已
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我只能說，統計的人，根本不可能去認為 xxx+ 有機會而去用
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不是 是他們xxx+在當類似球員表現的分析
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那一個比較好明明就是要看跟實際狀況預測起來吻不吻合
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就像RC公式該不該全是線性組合一樣
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除非是完全按照打棒球的機制去模擬
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要不然線性組合就只是近似而已
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這是就會有人跳出來說，棒球的分數哪裡是這樣生成的
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所以這個不對怎麼樣的
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推
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岔題，Z score，12-13 trout 2.6，01-02 Pujols 1.5
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樣本為PA qualified打者。待會做全打者
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12-13比01-02近似常態，1213 avg .338, stdev .078
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01-02 avg .351 stdev .062. 做完再上圖
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推
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用wOBA做的?
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→
03/08 15:21, , 81F
問一下資料來源是http://www.baseball-databank.org/嗎
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推
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IQR/1.35 0102=0.03 1213=0.04
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推
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看跟實狀況預測起來吻不吻合？是要叫張飛跟岳飛真的打一場?
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03/08 15:24, , 84F
是
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若有興趣，不如隨便找兩個 mean 不是零的分佈，然後各抽樣
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樣個幾百個，然後自己看一下，z-score 跟 xxx+ 那個比較準
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03/08 15:27, , 87F
海放 XDDDDDDDD我每天鑽這個都沒這自信了你什麼豹子膽啊XD
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03/08 15:27, , 88F
多做幾次，或許就有感覺，這為什麼根本沒什麼好爭論的
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找exponential distribution 出來的結果不就好了
03/08 15:28, 89F
推
03/08 15:32, , 90F
如果你認為 exponential distribution 合理，那你贏了
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03/08 15:32, , 91F
前面已經推過，除非已知取 log 後來處理是比較有意義的
03/08 15:32, 91F
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已知已知，不要忘了已知是怎麼來的
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03/08 15:33, , 93F
你認為那些數據該先取 log 的話，那我也不便多說什麼了
03/08 15:33, 93F
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03/08 18:12, , 94F
為什麼一定要張飛打岳飛,可不可以關羽打項羽?
03/08 18:12, 94F
推
03/08 19:25, , 95F
都不要看數據 就好了(誤
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推
03/08 19:56, , 96F
任何數據都不是完美的qq
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推
03/11 15:58, , 97F
海放勒，超好笑的
03/11 15:58, 97F
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