Ｒによるセイバーメトリクス入門

セイバーメトリシャン、熱烈な野球ファン、野球データの探求に興味のある学生に向けたデータ分析ガイド。

セイバーメトリクスとは、ベースボールのデータを利用して戦術を分析することです。本書は、データアナリスト、野球愛好家にRを利用したセイバーメトリクスを紹介します。Rは、データの読み込み、適切なフォーマットへの変換、グラフによるデータの視覚化、統計分析の実行まで、すべての分析ステップを完結できる便利なソフトウェアです（使用されているすべてのデータセットとRコードはオンラインから利用できます）。

第2版では、Rのモダンなデータ分析を可能にするtidyverseを採用し、選手やボールの動きを高速・高精度に分析するために必須となったStatcastによるプレーヤ追跡データを加筆しました。初版のすべてのコードをtidyverseに準拠して修正しました。さまざまなベースボールのプレーとそのデータを通して、モダンなRの利用方法とセイバーメトリクスについて学習できます。

※お届け日が変更になりました
10月29日→11月16日

目次

■第1章 野球データセット
1.1 イントロダクション
1.2 Lahman データベース：シーズンごとのデータ
1.2.1 スラッガーたちのホームラン数の推移
1.2.2 データの取得
1.2.3 Master テーブル
1.2.4 Batting テーブル
1.2.5 Pitching テーブル
1.2.6 Fielding テーブル
1.2.7 Teams テーブル
1.2.8 クイズ
1.3 Game-by-Game（試合ごとのデータ）
1.3.1 1998 年のMcGwireとSosaのホームラン王争い
1.3.2 Retrosheet
1.3.3 Game Logs
1.3.4 RetrosheetからGame logを取得
1.3.5 Game logの例
1.3.6 クイズ
1.4 Play-by-Play（打席ごとのデータ）
1.4.1 Event files
1.4.2 イベントの例
1.4.3 クイズ
1.5 投球ごとのデータ
1.5.1 MLBAM GamedayとPITCHf/x
1.5.2 PITCHf/xの例
1.5.3 クイズ
1.6 プレイヤーの動きと打球のデータ
1.6.1 Statcast
1.6.2 Baseball Savant data
1.6.3 クイズ
1.7 まとめ
1.8 参考文献
1.9 演習

■第2章 R入門
2.1 イントロダクション
2.2 RとRStudioのインストール
2.3 Tidyverse
2.3.1 dplyr
2.3.2 Pipe
2.3.3 ggplot2
2.3.4 他のパッケージ
2.4 データフレーム
2.4.1 Warren Spahn のキャリア
ほか

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