楼主:
Jason1122 (Jason1122)
2011-08-01 19:37:10我正在学统计，不知我这样想对不对
检验两面对到的对手强度是否相同
用t.test来检验
1.检定前先确定母体是否成常态分配，用Shapiro-Wilk normality test
来做检验。
先检验Justin Verlander的
W = 0.9645, p-value = 0.5363
再检验C.C.Sabathi的
W = 0.9855, p-value = 0.9753
可以从p-value知道母体成常态分配，也就是再多打几场也是常态分配
2.每场比赛间互不影响，所以样本独立
3. 1,2成立后，可以用t.test
t = 0.2575, df = 40.694, p-value = 0.7981
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-323.2733 417.7310
sample estimates:
mean of x mean of y
3506.977 3459.748
4.结论：根据p-value，没办法拒绝两者对手强度相同这个想法
※ 引述《rssh0106 ()》之铭言：
: 原文恕删
: 刚刚简单查了一下Justin Verlander与C.C.Sabathia这季的每一场投球纪录
: 做了一个简单的计算 目的是为了评估究竟目前两位选手
: 在帐面上的成绩是否实质反映遭遇到的对手的强度等等因素
: 如果不想看计算 可直接切到后面...
: 在这里尝试用"有效对手得分/IP"来评估这件事
: "有效对手得分" 乃 (对手目前的得分RS,以7/31的官方数据为准)*该场比赛的投球局数
: 但在这里 0.1IP我以0.33IP来算 0.2IP则为0.66IP来看
: 以下是Justin Verlander本季对战状况
: RS IP RS*IP
: NYY 560 6 3360
: BAL 430 8 3440
: TEX 548 9 4932
: OAK 415 6 2490
: CWS 417 7 2919
: SEA 349 6 2094
: NYY 560 6 3360
: TOR 510 9 4590
: KC 477 8 3816
: BOS 586 8 4688
: TB 454 6 2724
: BOS 586 7.66 4488.76
: CWS 417 8 3336
: SEA 349 8 2792
: CLE 440 9 3960
: COL 483 9 4347
: ARI 492 8 3936
: NYM 486 7 3402
: LAA 421 7.66 3224.86
: KC 477 7.66 3653.82
: CWS 417 6 2502
: MIN 426 8 3408
: CWS 417 8 3336
: LAA 421 8 3368
: TOTAL 180.98 84167.44
: 而C.C.Sabathia的本季对战纪录
: RS IP RS*IP
: DET 484 6 2904
: MIN 426 7 2982
: BOS 586 5.66 3316.76
: TEX 548 6.33 3468.84
: BAL 430 8 3440
: CWS 417 7 2919
: DET 484 7 3388
: TEX 548 6 3288
: BOS 586 6.66 3902.76
: BAL 430 8 3440
: TOR 510 9 4590
: SEA 349 8 2792
: LAA 421 8.66 3645.86
: BOS 586 6.66 3902.76
: TEX 548 7 3836
: CHC 428 7 2996
: COL 483 8 3864
: MIL 467 7.66 3577.22
: CLE 440 7 3080
: TB 454 9 4086
: TOR 510 8 4080
: TB 454 8 3632
: SEA 349 7 2443
: 168.63 79574.2
:
作者:
run7 (心窝被扎的感觉不过如此)
2011-08-01 19:41:00连P值都出现了...
作者:
afulet (1岁就很帅)
2011-08-01 19:43:00楼下你也懂统计？
作者:
mcshang (mcshang)
2011-08-01 19:48:00简单来说，若原PO的假设前提没错，战分区是没意义的
作者:
EEERRIICC (大尾é¯è›‡)
2011-08-01 19:50:00Just ball games..
作者:
run7 (心窝被扎的感觉不过如此)
2011-08-01 19:52:00我只知道p<0.05有统计上的差异(默)
这是假设检定吗XDDDDDD 太酷了！！！一定要推的XDDD
作者:
elong (人只是需要被需要)
2011-08-01 19:58:00会不会出现田口法呢
作者:
mijii (Ying)
2011-08-01 20:00:00田口法 现在是要最佳化了嘛!! 哈
作者:
zerg1228 (你今天波逼了吗)
2011-08-01 20:00:00检定法都出来了....
作者:
poplc 2011-08-01 20:01:00看MLB可以学英文还可以学统计 吾人真该好好看 XDDDDDDD
作者:
Kinra (喵天使)
2011-08-01 20:02:002.没有详细说明吗XD
作者:
L0v35 (是零ä¸æ˜¯æ)
2011-08-01 20:03:00跟我想的一样嘛
作者:
GYmin (尽信书不如无书)
2011-08-01 20:04:00XD 你真认真
作者:
SlamKai (Calm Violence)
2011-08-01 20:04:00如果看MLB板也能懂通信系统 不知道有多好 0.0
作者:
tony160079 (La vida de un idiota)
2011-08-01 20:04:00完了完了 看MLB也要会统计 文学院学生泪目
作者:
EEERRIICC (大尾é¯è›‡)
2011-08-01 20:05:00....我回去跑一下Spice好了
作者: songga0909 (Ryan) 2011-08-01 20:11:00
想好好看球错了吗QQ
作者:
ahuahala (谁可以送点P币借我赌钱XD)
2011-08-01 20:16:00你们别这样,我想看球啊
作者:
thief87 (仰天长笑撞踝肌裂)
2011-08-01 20:19:00想好好看球错了吗XDD 你们别酱,我想看球啊
作者:
shome (原来雨是水平的下)
2011-08-01 20:19:00除非你知道母体变异数 才用z 不然就用t
作者:
zerg1228 (你今天波逼了吗)
2011-08-01 20:20:00ANOVA的全部跑跑看
喔我想起来了 用t会少一个未知数 感谢shome前辈！
作者:
shome (原来雨是水平的下)
2011-08-01 20:21:00但第一个Normality test最好先划Q-Q Plot看一下
作者:
yungwena (你今天银魂了吗？)
2011-08-01 20:41:00我学的统计都还老师了
作者:
thief87 (仰天长笑撞踝肌裂)
2011-08-01 20:44:00同楼上........+1
作者:
wbesjdje (3Q的Orz冏)
2011-08-01 21:07:00T-test , P-value , Anova 等 好多检定用那个好XD
事实证明，上个学期唸的统计，暑假没过完就还给教授了XD
作者: jacky00766 2011-08-01 21:11:00
结论:球是圆的 此理论无法确定
作者: shihycc 2011-08-01 21:24:00
恩恩 就跟我想的一样
作者:
kent0 (kent)
2011-08-01 21:46:00这个 我可以问 是以什么数据做检测吗？
作者:
tommyu 2011-08-01 21:57:00这不代表不同...回去读统计学
作者:
MSmax (吃喝不玩乐)
2011-08-01 22:19:00KS好像也可以检定是否常态
作者:
abidog (～＄＃煞气ㄟa批＃＄～)
2011-08-02 08:51:00我统计毕业已经忘了
作者:
willy14 (威利)
2011-08-02 09:35:00恩 跟我脑中推想的一样
作者: CourtneyLee (fanslinsalopfilsdepute!) 2011-08-02 14:49:00
阅
作者:
aaa11689 (桃园蓬鱼咽)
2011-08-02 15:17:00但每场比赛真的都是独立吗?统计上很多分配都是取
作者:
aaa11689 (桃园蓬鱼咽)
2011-08-02 15:18:00独立随机变量 不过硬要把气温跟湿度放上去的话也不用玩了
作者:
aaa11689 (桃园蓬鱼咽)
2011-08-02 15:19:00毕竟太多变量会影响投手表现了...