分析結果｜プロ野球データでロジスティック回帰の実践 with R 第2回 - GiXo Ltd.

プロ野球データでロジスティック回帰分析を行った結果を公開します 本稿では、プロ野球の打席データで、実際にロジスティック回帰分析を行った事例を紹介します。具体的には、その打席が「安打」か「凡打」かの確率が、ボールカウント、ストライクカウント、アウトカウント、得点差、得点圏走者の有無などによって、どのように変わるのかの分析を行いました。 ロジスティック回帰分析のアウトプット まずは、下の２つの表をご覧いただければと思います。これがロジスティック回帰分析のアウトプットです。表側がモデルに投入した変数で、「オッズ比」の列の数値が、その変数が１増えるごとに、安打の確率が何倍になるかになります。なお、このデータでは、打席の結果は、投手と打者との「勝負」という観点から、四球、犠打の打席は除き、安打か凡打かのみとしています。 表１ セ・リーグの分析結果 表２ パ・リーグの分析結果 この２つの表から、大きく