framingをGAMで考える - 誰ガ為ニ分析ヲスル
はじめに これはスポーツアナリティクス Advent Calendar 2019 21日目の記事です。 これを読んでくださる方はSports Analyst Meetup（通称spoana）に来てくださった方が多いんですかね？ spoanaは来年も引き続き開催していきますので、来たことのある方もそうでない方もぜひご参加ください。 また、会場提供してくださる方も募集しております。よろしくお願いいたします。 framing（フレーミング）とは さて、本題に戻ります。catcher framingの話です。 知らない方もいると思いますので、簡単に説明します。 framing（以下フレーミング）とは、ストライクゾーンギリギリの際どいボールを、捕球動作や捕球体勢などを工夫することによって審判に「ストライク」と判定させる捕球技術。 …ということを知ったうえで百聞は一見に如かず、コチラをご覧ください。
RからPythonへのお引越しでわかること - Jupyterと世界の野球から理解する - Lean Baseball
サムネイルがまんま結論の一部です&タイトルでビビッと来たアナタ（+野球好き）が対象読者です. ちょっとやりたいことがあって, やりたいこと⚾のサンプルがたまたまRだった このあと自分で分析したりなにか作るんやったらPythonでやりたい せや！RからPythonに移植しちゃえば良いンゴ ってことで, 粛々とRからPythonに移植した時に気がついた事をサラッと書きたいと思います. 最初に断っておくと, RよりPythonが優秀（またはその逆）だから書き換える！って意味ではありません！ どっちが優秀だの, 好みは何だのといった所は（必要と思った箇所を除き）触れないのでご了承ください.*1 というわけで, 変に力んだりマウントを取ること無く, ごゆるりとおくつろぎながら読んでもらえると幸いです. TL;DR 数式を意識しながら読んだり, 統計的にいい感じにしたい時はRの方がしっくりくる. 一方
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