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2015/07/03 14:38:48瀏覽36|回應0|推薦0 | |
2015額定值起飛率高於平均水準的是在我們的排行榜。我們沒有足夠的資料尚未公佈刷卡率高於平均水準,但我們預計它將有足夠的工作在一個月左右。在棒球的評分規則,暴投被分配當投球手投出一球被認為是一個除塵器與普通的努力控制難度太大,從而使跑壘員(包括一個連擊,三分之一擊)推進的基礎。一個傳來的球被分配當投手投球接球手應該與普通的努力控制,但仍然逃脫,也使跑壘員前進基地。暴投和傳球之間的區別,這樣的“賺”運行,在正式分手的決定。因為可以將這些類別不一致,我們更傾向於認為他們在一起。去年,布魯克斯和哈利鞋子介紹回歸概率模型結合了哈利的瀝青的分類從all star帆布鞋有或沒有你鞋子測量投手和捕手的數量和品質傳遞球或暴投在他們參與的遊戲。 毫不奇怪,我們已經更新方法以及混合模型。不幸的是,過去的球或暴投高於平均就一口。再次,我們正在嘗試一種新的學期是否更容易傳達這些概念。我們要把這些事件錯誤的球。相比之下,投手和捕手在這些事件的統計稱為錯誤的音高高於平均水準。 不幸的是,混合模型僅適用於我們2008名前鋒,這是當鞋子資料成為可用。在那之前,我們將完全依靠鞋子衡量們,這是當球數是第一跟蹤正式。隨著時間的推移,我們不會計算鞋子前1988時,它將不在計算投手鞋子的季節發揮作用。首先,我們把我們所有的成分鞋子,刷卡率高於平均水準,去除率高於平均水準,定距以上平均一起進入一個新的回歸,這段時間找他們的運行壽命的綜合效果。all star帆布鞋我們增加了兩個變數讓我們有關:每個投手板外表來作為首發與作為一個投手的百分比(我們稱之為首發投手的百分比,或屬)和總人數的斜面。給我們的每一個投手來與他們的鞋子一季共有六個潛在的預測因數。我們將這些方法被稱為“火星”。如果你感興趣的細節,我們邀請您享受有深度的文章,其中討論了進一步。第二,消除了季節變化,並梳理出這些變數之間的最準確的連接和運行的允許,我們訓練我們的模型在過去的三個賽季。由此我們得到我們的潛在的預測和實際之間的最準確的連接允許投手在當前運行環境。最後,我們把我們的模型確定的連接和使用它們來計算當前賽季每個投手的鞋子:他應得的運行平均每九局。鞋子不區分收入和不勞而獲的運行,因為這樣的區分可以是任意的,在一個賽季中它往往掩蓋而不是揭示差異的投手。因此我們調整DRA這樣規模的運行允許每九局鞋子而非自責分率Converse帆布鞋。我們瞭解那個時代是什麼都用,但是你一旦克服,你會更快樂。 |
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