Re: 畢式勝率vs.實際勝率
看板Sabermetrics作者morikawablue (morikawablue)時間18年前 (2006/05/26 17:35)推噓0(0推 0噓 0→)留言0則, 0人參與討論串13/18 (看更多)
※ 引述《Debugger (Win Shares 痴漢)》之銘言：
: 為了調整 exponent 的部分 得先要有大量樣本吧?
: 那麼 CCF 與 Betts 加入之前 有這兩個人的樣本數是多少? 當然是零
我的猜想是在 CCF 和 Betts 加入之後，CPBL 的鳥打現象應該有所改善
，雖然我沒在看 CPBL。換句話說，如果去年 La New 用 exponent = 2
而使 Pythagorean formula 得到很好的估計結果的話，今年的故事恐怕
就不會是這個樣子。
我是有聽過利用 (RS + RA)^0.287 的方法去估得最佳 fit 的 exponent
，其中 RS 是球隊平均得分，RA 是球隊平均失分。我不清楚 Dubugger
兄所謂大樣本的 approach 是指哪一種方法。
另外關於合理的外觀，如果我們把 Pythagorean Formula 改寫一下：
(RS)^2/[(RS)^2 + (RA)^2]
= 0.5 + (RS-RA) * U
= 0.5 + (Run Differential) * U
其中 U = 0.5 * (RS + RA)/[(RS)^2 + (RA)^2]
這樣會不會讓大家覺得原始的 Pythagorean Formula 有一種 Deja vu
的感覺？
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