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Re: [情報]本季Ray逐場成績表

看板Monkeys作者 (廣平君)時間15年前 (2011/06/17 09:47), 編輯推噓9(9推 0噓 15→)
留言24則, 11人參與, 最新討論串1/1
※ 引述《wilsonno1 (做人比做事難...)》之銘言： date vs IP pitch PA H BB SO R ER 3/20 牛 6.0 88 24 6 1 5 2 1 3/30 牛 6.0 92 26 6 1 9 1 0 4/05 象 4.0 50 14 2 1 4 1 1 4/16 牛 8.2 104 31 5 2 8 1 1 4/23 象 8.0 113 29 5 1 10 1 1 4/29 獅 7.0 109 27 6 1 4 1 0 5/6 獅 6.1 99 26 6 0 5 3 3 5/12 牛 5.2 62 20 3 1 3 1 1 5/19 獅 7.0 119 28 5 2 6 1 1 -----------------炸裂分隔線---------------- 5/26 獅 5.1 103 31 10 6 2 10 10 6/3 獅 6.1 114 29 8 1 5 5 3 6/10 象 6.0 124 27 6 3 8 4 4 6/16 牛 5.2 113 28 8 3 5 5 2 看來對獅對那場被打爆不是偶然
推
06/17 00:02,
我一定是念統計念得走火入魔了，竟在想...
06/17 00:02
→
06/17 00:03,
要如何算他的成績變化是否達顯著水準:p
06/17 00:03
可以幫忙算一下唷XD 我還蠻想知道
→
06/17 00:38,
想到怎麼算了，明天貼答案。
06/17 00:38
好，可是我以前沒正式上過統計學、現在也是看錄影帶補習， 所以只有統計板的一名板友「技術指導」。 那就獻醜了。 我用被打擊率、(BB+HBP)/PA、被上壘率來看。 日期 PA AVG (BB+HBP)/PA OBP 代號 3/20-5/19 225 .1956 .0444 .2400 p1 5/26-6/16 115 .2783 .1130 .3913 p2 在α=0.1的顯著水準下，他的被打擊率、四死球率、被上壘率是否提高？ 在此需先假定： 1.忽略所面對打者的打擊率。(直接影響被打擊率，間接影響四死球率。) 2.忽略所面對打者的打擊姿勢與主審。(直接影響四死球率。) 使用兩獨立母體比例差的假設檢定公式，配合Z檢定。 虛無假設:p1-p2≧0，對立假設:p1-p2＜0 α=0.1，拒絕域：{Z|Z＜-1.28} 被打擊率：Z = -2.8175 四死球率：Z = -1.6606 被上壘率：Z = -2.1043 全部小於-1.28、落入拒絕域，有證據顯示其被打擊率、四死球率、被上壘率提高， 但仍有10%的機率犯型I錯誤。 同場加映：在α=0.1的顯著水準下， 1.無證據顯示泰山的打擊率在愛用棒被庫倫打斷後有所降低。 2.有證據顯示小胖在打DH時的打擊率低於蹲捕時，但仍有10%的機率犯型I錯誤。
推
06/17 00:38,
那還請樓上講個方法讓Lamigo能在SP吃不
06/17 00:38
→
06/17 00:39,
長導致牛棚過操的情況下想個辦法讓王牌
06/17 00:39
→
06/17 00:40,
投手能夠被好好保護控制每場100球以下
06/17 00:40
這個問題主要該問投教廖桑吧？ 假如牽涉到隊友的打擊與守備幫不幫忙，那要再問保羅和貓哥。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 220.135.56.10 ※ 編輯: Yenfu35 來自: 220.135.56.10 (06/17 09:47)
→
06/17 10:01, , 1F
你的樣本數不夠多吧
06/17 10:01, 1F
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06/17 10:05, , 2F
回evangelew，樣本數30以上就適用Z檢定，
06/17 10:05, 2F
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06/17 10:06, , 3F
而我把每一打席都視為樣本，所以數量夠。
06/17 10:06, 3F
推
06/17 11:04, , 4F
其實...我看不懂= =
06/17 11:04, 4F
→
06/17 11:52, , 5F
拒絕域 型1錯誤沒學統計的人不懂啦 XD
06/17 11:52, 5F
推
06/17 11:52, , 6F
看不懂+1 -.-
06/17 11:52, 6F
→
06/17 11:53, , 7F
建議結論用比較一般的方式解釋 不要用術語
06/17 11:53, 7F
推
06/17 11:55, , 8F
意思是在他的α=0.1假設下具有顯著差異
06/17 11:55, 8F
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06/17 11:56, , 9F
也就是那兩組數據句有顯著性差異的可能性
06/17 11:56, 9F
→
06/17 11:56, , 10F
是90% 另有10%的誤差顯示兩者無差異
06/17 11:56, 10F
→
06/17 11:58, , 11F
應該是這個意思吧 很久沒碰統計了XDD
06/17 11:58, 11F
推
06/17 13:07, , 12F
不懂+1...抱歉我看到α就按End了...
06/17 13:07, 12F
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06/17 13:08, , 13F
我覺得應該先講那些統計上的代號、式子
06/17 13:08, 13F
→
06/17 13:09, , 14F
代表什麼、可以有怎樣的解讀會比較好
06/17 13:09, 14F
→
06/17 13:10, , 15F
不然沒學過的看到α、p1、p2、拒絕域Z
06/17 13:10, 15F
→
06/17 13:10, , 16F
一點點想法都沒有...
06/17 13:10, 16F
推
06/17 13:26, , 17F
太厲害XDD%
06/17 13:26, 17F
推
06/17 13:33, , 18F
但若好像看懂不到問10%XD
06/17 13:33, 18F
推
06/17 17:20, , 19F
原來可以用Z檢定分析 小的受教了<(_ _)>
06/17 17:20, 19F
推
06/17 21:49, , 20F
推用心~~但你三種指標的Z值好像錯置了喔
06/17 21:49, 20F
→
06/17 21:51, , 21F
被打擊率是-1.6606，四死球率是-2.1043
06/17 21:51, 21F
→
06/17 21:51, , 22F
被上壘率則是-2.8175
06/17 21:51, 22F
推
06/18 13:15, , 23F
「看來對獅對那場被打爆不是偶然」 要證明
06/18 13:15, 23F
→
06/18 13:16, , 24F
這句話應該將5/26那場拿掉會更準吧...
06/18 13:16, 24F
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