審判の判定はホーム・ビジターのチームに対して公平か

こんにちは。

少し前、（書名は忘れてしまったが）野球に関する本に、ホームでの勝率がビジターより高いのはファンの応援のせいでもなく、移動がなくて健康状態が良いからでもなく、球場に慣れているからでもなく、審判のジャッジが不公平（ホーム寄り）だからだと書いてあった記憶があります（うろ覚え）。

今日は、審判の判定は本当に不公平なのかを検討してみましょう（本当はそれよりも検討すべきことが人生に100個くらいある）。

回の先頭打者を四球/死球/単打で出塁させたときどれが一番やばいかを調べる

こんにちは。

毎日生きていると、しばしばやばいことが起こりますね。締め切りがやばい、事務仕事を完全に無視してるのでやばい、働きたくないけど働かなければいけないのでやばい、あらいにたばこの匂いがついているのでやばい（海原雄山）、一番うまい刺身は鯖だと言い出すやつがあらわれたのでやばい（海原雄山）、ポン酢のポンとは一体なんなのだ（海原雄山）など。

その中でも一番やばいのは、応援している野球チームの投手が回の先頭打者を塁に出してしまったときだと思います。 今日は、この点についてもう少し詳しく考えてみます。

pandasでMLBの2001年から2010年のシーズンでもっともチームに貢献した打者を決める

こんにちは。

前回（↓）の続きです。 hoture6.hatenablog.com

得点期待値

前回の記事では、MLBの2001年 - 2010年のデータから、アウト数・ランナー状況別の得点期待値を求めました。得点期待値とは、「その状況であとどのくらい得点が入ることが期待できるか」を表す値です。結果のみ再掲します。

	０アウト	１アウト	２アウト
ランナーなし	0.554	0.283	0.109
１塁	0.921	0.548	0.238
２塁	1.164	0.714	0.342
３塁	1.441	0.976	0.378
１塁・２塁	1.528	0.944	0.459
１塁・３塁	1.837	1.206	0.522
２塁・３塁	2.043	1.435	0.608
満塁	2.376	1.603	0.804

今回は、これらの値を使って、MLBの2001年 - 2010年のシーズンでチームにもっとも貢献した打者を決めたいと思います。 前回の記事でも述べましたが、打者としてチームに貢献する≒チームの得点に貢献するということなので、そういう感じでやっていきます。

pandasでMLBのアウトカウント・ランナー状況別の得点期待値を計算する

こんにちは。

突然ですが、今日は野球の統計学において大切な指標である「得点期待値」を計算していきたいと思います。

得点期待値とは何か

得点期待値とは、「ある状況（アウト数・ランナー）において、その後どのくらい得点が入ることが期待できるか」を表す値です。たとえば、直感的に作った架空の例ですが、

• ２アウト・ランナーなし：0.1点
• ２アウト・ランナー２塁：0.5点
• ０アウト・ランナー２３塁：2.0点

という感じです。