야구를 분석 할 때 가장 중요한 통계는 무엇입니까?
야구 분석가가 게임을 평가하려고 시도 할 때 사용하는 많은 통계가 있지만 일부는 다른 사람들보다 더 중요합니다. 이 기사에서는 가장 중요한 통계를 순위를 매기고 왜 그렇게 중요한지 설명합니다.
1. 타격 평균
타격 평균은 야구에서 가장 일반적으로 인용 된 통계 중 하나이며 타자의 성공의 가장 중요한 조치 중 하나입니다. 타격 평균은 배터가 얼마나 자주 히트를 얻는 빈도를 고려하고 히트 수를 at-bats 수로 나눈 값으로 계산합니다. 이 통계는 타자가 기반을 얻는 능력을 측정하고 다른 플레이어를 비교하는 데 사용할 수 있기 때문에 특히 중요합니다.
2. 슬러글 징 백분율
슬러 깅 백분율은 타자를위한 또 다른 중요한 통계이며, 플레이어가 히트에 배치 된 히트를 at-bats의 수로 나눈 값을 얻은 것으로 계산됩니다. 이 통계는 플레이어가 공을 히는지를 측정하며 어떤 플레이어가 전원 타자가 있는지를 결정하는 데 사용할 수 있습니다.
3. 기본 백분율
On-Base 백분율은 타자를위한 또 다른 핵심 통계이며 플레이어가받는 빈도가 얼마나 자주 받는지를 측정합니다. 이 통계는 히트 히트, 걷기 및 히트 – 피치를 플레이트 외관으로 나눈 값으로써 계산됩니다. 이 통계는 플레이어가 기지에 도달하는 빈도를 측정하고 플레이어를 다른 유형의 타격 스타일로 비교하는 데 사용할 수 있기 때문에 중요합니다.
4. ERA
ERA는 투수에 대한 가장 중요한 통계 중 하나이며 획득 한 실행 평균을 의미합니다. ERA는 이닝 피칭으로 나눈 적 수익 된 실행 수를 취함으로써 계산됩니다. 이 통계는 투수가 수행하는 방식을 측정하고 다른 투수를 비교하는 데 사용할 수 있습니다.
야구 통계를 분석하는 데 사용되는 방법은 무엇입니까?
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야구는 수세기 동안 주변에 있었고 많은 사람들이 즐기는 스포츠입니다. 이제는 복잡한 스포츠로 간주되며 그 안에 많은 통계가 있습니다. 이러한 통계를 분석하는 데 사용되는 많은 방법이 있으며이 백서는 4 가지를 탐색 할 것입니다.
첫 번째 방법은 “회귀 분석”이라고합니다. 이 접근법은 향후 결과를 예측하기 위해 역사적인 데이터를 사용합니다. 야구에서 이것은 플레이어가 BAT에서 다음에 히트를 얻는 것과 같은 것을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 회귀 분석의 여러 가지 다른 형태가 있으며, 모두 다른 방정식을 사용하여 예측을합니다.
두 번째 방법은 “분류 및 회귀 나무”또는 짧은 카트입니다. 이 접근법은 미래에 어떤 선수가 될지 또는 팀이 플레이 오프를 만들 것인가는 얼마나 가능성 있는지 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 이 메서드는 데이터를 두 그룹으로 분할하여 모델을 테스트하는 데 사용되는 모델과 하나의 그룹을 훈련시키는 데 사용되는 하나의 그룹으로 작동합니다. 그런 다음 모델은 데이터를 가능한 한 유사하도록 데이터를 분할하는 가장 좋은 방법을 찾아 생성됩니다.
세 번째 방법은 “인공 신경 네트워크”또는 짧은 Ann을 짧게합니다. 이 접근법은 시뮬레이션 된 뉴런 네트워크를 사용하여 결과를 예측하는 방법을 배웁니다. 뉴런은 다른 방식으로 함께 연결되어 있으며 네트워크가 경험으로부터 배울 수 있습니다. 이 접근법은 미래에 어떤 플레이어가 할 것인지 또는 팀이 다음 게임을 이길 것인가는 얼마나 많은지 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
네 번째 방법을 “퍼지 로직”이라고합니다. 이 접근법은 숫자를 사용하는 대신 규칙을 사용하여 결정을 사용합니다. 야구에서 이것은 라인업이나 투수가 게임을 시작 해야하는 플레이어를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 퍼지 로직은 우리가 예측에 얼마나 확신하는지 결정하는 데 사용할 수 있습니다.
은 야구 분석?
에 도움이되는 도구 또는 소프트웨어가 있습니까?
많은 소프트웨어 프로그램과 도구가 도움이됩니다. 야구 분석.이 프로그램 중 일부는 baseball-reference.com, fangraphs 및 brooks 야구를 포함합니다.
언급 된 세 가지 프로그램의
야구 참조는 아마도 가장 포괄적 인 것일 수 있습니다.플레이어, 팀 및 게임, 팀 및 게임에 대한 풍부한 데이터 및 정보가 1918 년으로 거슬러 올라갑니다. 또한 야구 정보의 온라인 백과 사전이 있습니다.
FanGraphs는 야구 참조보다 분석에 더 많은 분석에 초점을 맞추는 새로운 사이트입니다.그것은 전쟁, woba 및 xfip과 같은 통계를 보여주는 다양한 차트와 그래프를 제공합니다.
Brooks 야구는 특별히 투구를 위해 특별히 설계되었습니다.속도, 이동 및 위치를 포함하여 각 피치 유형에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
팀은 어떻게 사용합니까? 성능을 향상시키기 위해
1990 년대 후반 이래 야구 팀은 성능을 향상시키기 위해 정교한 통계 분석을 사용하고 있습니다. 청구서 제임스 (Bill James)가 가린 학기 인 Serbermetrics는 야구를 분석하기위한 통계의 사용입니다.
James와 Craig Wright와 같은 초기 Sabermetricians는 타격 평균 및 슬러 징 비율이 플레이어의 공격적인 기여의 모든 측면을 포착하지 못했는지에 대해 보았습니다. 그들은 플레이어를보다 정확하게 평가하기 위해 기본 퍼센트 및 OPS (기본 플러스 슬러제 비율)와 같은 조치를 사용했습니다.
SABERMetrics는 또한 투구를 분석하는 데 사용되었습니다. 하나의 중요한 방법은 FIP (독립적 인 피칭 필드)입니다. 이것은 삼진, 산책 및 가정용 허용과 같은 조절할 수있는 일에 따라 투수의 성능을 측정합니다.
팀은 또한 방위를 평가하기 위해 Sever Sermetrics를 사용했습니다. 가장 중요한 방어 통계는 수비수가 저장된 (DRS)입니다. 이 측정은 평균 이유와 비교하여 플레이어가 저장하는 수를 측정합니다.
SABERMETRICS는 팀 성과를 평가하는 데에도 사용되었습니다. 하나의 중요한 통계는 기본 실행 (BSR)입니다. 이 방법은 팀 점수를 얼마나 많이 실행하고 리그 평균을 사용할 수 있습니다.
야구 팀은 여러면에서 성과를 향상시키기 위해 SABERMetrics를 사용했습니다. 그들이 한 방식 중 일부는 다음과 같습니다.
– 도난당한 기본 데이터를 훔치기 위해 어떤 플레이어가 도난당한 기지를 예방하는 데 가장 적합한 플레이어를 결정합니다.
– 특정 유형의 투수 또는 특정 상황에서 가장 좋은 타자가 가장 잘 수행하는지 알림
– 타자가 공을 치고 투수가 가장 히트를 허용 할 가능성이 가장 높은 곳을 결정하기 위해 배팅 된 볼 데이터를 결정합니다.
애널리스트가 플레이어와 팀 공연에 대한 정확한 예측을하려고 할 때 어떤 어려움이 있습니까?
플레이어와 팀 공연에 대한 정확한 예측을하려고 할 때 분석가들이 직면하는 많은 도전이 있습니다.가장 큰 도전 중 하나는 새로운 플레이어가 얼마나 잘 팀에 맞을 것도뿐만 아니라 개별적으로 수행하는 방법을 예측하는 것입니다.또 다른 도전은 팀이 새롭거나 다른 경쟁력있는 환경에서 어떻게 운임 할 것인지를 예측하는 것입니다.또한 분석가들은 가능한 가장 정확한 예측을 가능하게하기 위해 각 플레이어의 개별 강점과 약점을 평가해야합니다.