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)。
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。