|
|
|
Feb 16, 2018
カテゴリ：NPB、データ関連あれこれ
この前書きましたが、
OPS=出塁率＋長打率です。 先発野手の打順ごとに、OPSと得点の相関を見たところ、相関が強い打順、弱い打順がありました。 では、このOPSの出塁率、長打率の「寄与率」は、打順ごとにどうなっているのか？ OPS=1×出塁率＋1×長打率、とも書けます。 OPS=x×出塁率+y×長打率で、x=y=1、と表すこともできます。 では、x,yの値を,x+y=2の範囲内で動かすことで、「補正OPS」という形で、 最も相関のR^2の値が1に近づく組み合わせのx,yをエクセルのソルバーに計算させました。 その結果が、こちらです。  これによって明らかになったのは、 ・得点に対し、長打率の方が寄与率が大きい打順 →4,6,7番 ・得点に対し、出塁率の方が寄与率が大きい打順 →1,2,3,5,8,9番 と分類されました。 特に注目なのが4番打者。 y=2がもっともR^2が大きくなる、ということで、 OPSで見るよりも、長打率のみで見た方が得点への相関が高く表せる、ということになります。 そして、一概にOPSの高い選手をランダムで起用するのではなく、 長打率、出塁率に応じて、得点に結びつきやすい打順が存在する、ということが言えるかと思います。 （といっても、2011-2017の7年間のパリーグ6球団、高々n=42での解析ですので、 精度をツッコまれると、何とも言えませんが） --- この補正OPSの考え方で計算した、先発打者の得点見積値と 実際の先発打者の得点の値を比較したのが、以下です。 ↓各チームの、打順ごと補正OPS  ↓打順ごとの見積得点地、合計値と実際の値の比較  この「補正OPS」の考え方を導入することによって、 傾きが1.65→1.60に縮まり（本来なら見積と合計値が等価になるはずなので、1になるのが理想） 相関係数R^2も0.92→0.95に高めることができました。 ですので、OPSで整理するよりも、この補正OPSで整理する方が より（といってもわずかですが）得点の見積値が正確になる、ということが言えます。 --- さて、ここまでできましたので、 あとは、打順ごとに、求められる特性（長打率重視？出塁率重視？）が分かりましたので、 '17年のオリックスの選手の打者のデータから、 どういった打順で起用すれば、より多くの得点が見積もられるのか、が計算できます。 というか、それを計算したいがために、ここまでウダウダ数字で遊んできました。 OPSがそこまで低くないにも関わらず、 Bsの得点が低い、それは、打者の打順起用が適切でないからでは？ という考えがあったからです。 --- その計算結果に関しては、また後日書きます。 お気に入りの記事を「いいね！」で応援しよう
Last updated
Feb 17, 2018 12:18:06 AM
コメント(0) | コメントを書く
[NPB、データ関連あれこれ] カテゴリの最新記事
|
|
