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11F→: 可是老哥,VAA平揮空率高是因為越不容易跟打者揮棒06/29 17:06
12F→: 路徑重疊06/29 17:07
13F→: 球掉的比預期少反而是IVB的作用06/29 17:07
14F→: 而且VAA本身就是受IVB、出手角度、放球點還有球速06/29 17:09
15F→: 啥的影響的數據吧06/29 17:09
34F→: 暫且不論沒有排除運氣成分,說到底wOBA只計算「造06/29 23:28
35F→: 成結果」的球,也就是大約會放掉投手75%的投球內容06/29 23:28
36F→: ,不能說沒有價值但不是衡量球種表現的最佳選擇吧?06/29 23:28
50F推: 樓主的分析主題我覺得還是很有意思的,只是如果要06/30 00:35
51F→: 做量化那在數據的選擇和解讀或許可以再更嚴謹一些?06/30 00:35
55F→: 你當然有選擇數據的自由,但如果要用數據說服人,06/30 09:22
56F→: 首先你採用的數據和分析方式得有說服力,要說為啥因06/30 09:23
57F→: 為數據分析就是這麼運作的06/30 09:23
58F→: 比方stuff那篇你把速差這個相對數據當作最高權重,06/30 09:23
59F→: 那會不會導致你的分析結果比起球種本身更偏向一個06/30 09:23
60F→: 投手的武器庫整體?06/30 09:23
61F→: 比方Mo那篇你有沒有做過同質性檢定或標準化再把跨年06/30 09:24
62F→: 度的數據視為同一組樣本?06/30 09:24
63F→: 比方為什麼用wOBA而不是排除掉運氣成分的xwOBA?再06/30 09:24
64F→: 者明明有RunValue這個數據,你為什麼反而偏好用放06/30 09:24
65F→: 掉75%樣本而且本質是打者用的wOBA來衡量投手的成績06/30 09:24
66F→: ?06/30 09:24
67F→: 然後回到這篇,你把這些變數各自做單邊量分析然後06/30 09:25
68F→: 比較相關係數,但這要如何排除交互作用?就好像分析06/30 09:25
69F→: 人口成長率拿新婚人數、人均gdp、生育補助和生育率06/30 09:25
70F→: 來當變數,啊廢話一定是生育率最重要啊06/30 09:25
71F推: 當然很有可能你的結論沒有錯的,但數據分析不是結果06/30 09:31
72F→: 好一切就好06/30 09:31
73F→: 你要讓數據說話首先那些數據說話要有份量吧?06/30 09:32
13F→: 先說這不代表結果一定是錯的有錯,不過在沒驗證各年06/25 23:19
14F→: 份之間是否存在差異性的情況下直接視為同一組樣本,06/25 23:19
15F→: 這在論證上有點瑕疵吧?06/25 23:20
16F→: (也有可能有驗證只是沒放出來就是了06/25 23:21
4F→: 速差放在「球本身的物理特性」怪怪的吧?06/24 01:36
29F→: 沒有吹羊也沒有77的老鷹對獨行俠…03/19 10:57
29F→: 沒有吹羊也沒有77的老鷹對獨行俠…03/19 10:57
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