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2017年5月9日のブックマーク (1件)

  • プロ野球全球団の得点源な選手(または足を引っ張ってる選手)を野球統計学とPythonで出してみた - Lean Baseball

    ※2017/5/9 リンク切れを修正 ビール🍻とハンバーガー🍔をたしなみながらブログ書いてました.*1 野球,楽しんでいますかー!? アスレチックスが「定位置」に下がる中,日ハムが調子戻してきてようやっと野球を見る気になった私ですこんばんは.*2 今年度初の野球ネタです. PyCon mini Kumamoto 2017のエントリーで紹介させてもらった野球ネタの応用として, 2017年プロ野球,全球団の得点源と足を引っ張ってる選手を可視化 できる何かを作ったので,私の考察とともにお見せしたいと思います. 贔屓チームが強い(弱い)のはなぜ!? 野球統計学なにそれ美味しいの? Pythonでデータをいじりたいのだが! を直感的に知りたい方はぜひ最後までお付き合いくださいませ. なお,指標値は私(shinyorke)独自算出のモノであり,他のコピーではないです&他のシンクタンクやMediaで

    プロ野球全球団の得点源な選手(または足を引っ張ってる選手)を野球統計学とPythonで出してみた - Lean Baseball
    yoshi1207
    yoshi1207 2017/05/09
    数値の高い打者が1、3、4、5じゃないチームが今後どう打順を変えるのかが楽しみなんよね/上林はギータになるかというとちょっとタイプが違ってより多彩な出塁ができる1番っぽい打者だと思う