※ 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！？ pi^2/6 = (1/1)^2+(1/2)^2+(1/3)^2+(1/4)^4+(1/5)^2+.... 这个等式能从外观得到合理的解释吗? (￣▽￣)y—~ 事实上 即使是严谨的数学结果 也有一大堆不能从外观得到合理的解释啊 有些东西就是从外观看不出什麽名堂来 除非连理论基础一起学到 我没有看到过 James 解释他是怎麽得到毕式胜率这个逼近公式的 不过後来倒是有不少人试图从得失分的机率分布来推导 比方说 可以看看这篇 http://philbirnbaum.com/btn2006-02.pdf page 17-22 : 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 2 本来的毕式胜率用 2 当然不是因为这个数字会得到最接近的结果 而是因为简单 : 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？ 为了调整 exponent 的部分 得先要有大量样本吧? 那麽 CCF 与 Betts 加入之前 有这两个人的样本数是多少? 当然是零 --

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