作者WillWaiting ()
看板Sabermetrics
标题Re: 毕式胜率vs.实际胜率
时间Fri May 26 14:01:07 2006
※ 引述《morikawablue (morikawablue)》之铭言：
: ※ 引述《Debugger (Win Shares 痴汉)》之铭言：
: : 狮队反了吧 @.@
: : 要小比方赢得多大比分输得多
: : 才容易得失分看起来比胜败纪录鸟蛋
: 说真的，我不是很喜欢 Pythagorean Formula 的长相，因为它看起来完全
: 无法从外观得到任何合理的解释，唯一的优点只在於估出来的东西还挺
: 准的。Moreover，它和 Pythagorean Theorem 没有什麽实质上的关联性，
: 只是长得像 (By B. James) 而已！？
: 不过我想问一下：
: 在 CPBL 的环境下用 Pythagorean Formula 时，RS 和 RA 的 exponent 是
: 用多少去计算的？如果它有可能在两个 consecutive season 里产生如此大的
: 误差，我们会否应该考虑大环境 (runs environment) 的改变 (La New 在
: CCF 与 Betts 加入後对整个 league run scoring 的影响？) 来调整
: Pythagorean Formula 的 exponent？
一次回归方程
指数为1 R^2=0.8645
1.1 R^2=0.8647
1.2 R^2=0.865
1.3 R^2=0.8652
1.4 R^2=0.8655
1.5 R^2=0.8658
1.6 R^2=0.8662
1.7 R^2=0.8665
1.8 R^2=0.8669
1.9 R^2=0.8673
2.0 R^2=0.8676
2.1 R^2=0.868
2.2 R^2=0.8685
2.3 R^2=0.8689
2.4 R^2=0.8693
2.5 R^2=0.8698
2.6 R^2=0.8702
2.7 R^2=0.8707
2.8 R^2=0.8712
2.9 R^2=0.8717
3.0 R^2=0.8722
3.5 R^2=0.8747
4.0 R^2=0.8772
10 R^2=0.8821
11 R^2=0.8774
9 R^2=0.8854
8 R^2=0.8871
7.5 R^2=0.8873 y = 0.2519x + 0.3829
X为算出来後的胜率 y为真实胜率
指数函数
1 0.8115
2 0.8153
8.0 0.8422 y = 0.3949e^0.4894x
乘幂
7.8 0.9293
y = 0.6162x^0.2344
对数
6.0~6.1 0.9417
y = 0.1443Ln(x) + 0.6227
二次多项式
0.1 0.9413 y = -921.93x2 + 939.85x - 238.92
大概跑成这样吧
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 220.137.251.217
1F：→ WillWaiting:这是今年的 05/26 14:05