30分で理解するセイバーメトリクスの教科書 - 野球を統計的に楽しもう - Lean Baseball
このブログをはじめた当初に「大好きな野球のデータ分析をもっと知ってほしい」というモチベーションでこんな記事を書きました. shinyorke.hatenablog.com 執筆・公開した5年前（2014年）と比べ, 野球に限らず, スポーツ界隈全体で公開データが増えた. 例えばこれとか（スポーツ以外も含む）. 野球に限らず, 様々な技術革新により, 扱うデータの種類・量が爆発的に増加（例：Baseball Savant）. データサイエンス・機械学習といったキャリアを歩む・志望して学習をする方が増え, 「そうだスポーツでやってみよう」という流れも盛ん. と（大変好意的な意味で*1）目まぐるしく状況が変わってきているのでここで改めて, セイバーメトリクス（含むスポーツの統計学）とは何か？ かんたんなセイバーメトリクスとむずかしいセイバーメトリクス 何をどう学べばよいのか？のヒントなど を最新
野球の防御率はたまに嘘をつくのでDIPSと合わせて見てみよう - データサイエンスから学ぶセイバーメトリクス - Lean Baseball
前回は打者成績の話をしたので（予告通り）投手の成績の話をします. 投手をシーズン成績（または通算成績）で見る時, 代表的な指標として以下の3つがあります（いわゆる, 「投手三冠」の対象）. 勝利数（その名の通り, 投げて勝利した回数） 奪三振（打者から奪った三振の数） 防御率（9イニングあたりの自責点率. このエントリーの主人公）. この成績のうち, 勝利数は投手個人の頑張り「だけ」では稼げない数字というのは野球をちょっとでも見たことある人なら想像つくと思います.*1 奪三振は「三振」が持つ意味, 見た目の派手さからすると投手の実力が生きるモノと言えます（そしてこれは事実だという話をこれからします）. 問題は, 「相手に許した得点（自責点）を9イニング（ほぼ一試合分）に平均した」実に便利な指標である「防御率」で, 防御率は投手を必要以上に良く見せる（もしくは悪く見せる）ことがあり, 「たま
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