这个分析实在弱到我还去google了一下这作者的背景，除了这篇文章没有其他的东西，
大概是个业余的玩家刚刚接触回归分析感到我好兴奋写出来的
要做任何的统计分析一定要先回答两个问题，这个资料是连续性还是离散性，还有，
拜托，最基本的，先把分布看一下
第一点，球界认为身高是个决定投手成功与否的因素，但是球界是认为身高越高越好吗？
所有的球探都会告诉你，Pedro太矮，RJ太高，那有没有人会说Chris Sale是个比David
Price好的投手，因为他比Price高了一吋？
没有嘛，就根本没有人说身高是越高越好，所以这很明显不能用连续性的资料去分析，
都已经没有人说高一吋就好一吋了，你去证明高一吋没有好一吋是要讲给鬼听的？
真的要做应该是把，例如说6-0以下归一组叫过矮，6-1到6-6叫理想，6-7以上叫过高，
然后再去做这些分析嘛
第二点，我猜这个分析是做不出来的，因为95%的局数都是被中间那组吃掉，然后他取样
的年份很可能会被Pedro跟RJ这两个人污染很大。如果对第一点有正确的认识，然后记得
要先看一下样本分布，就会知道这样做根本是行不通的
他这个结果最多只能说在6-1到6-6这个理想身高的区间，高一吋并没有好一吋，很好啊
根本本来也没什么人这样想啊，值得做的是例如说6-1到6-3有没有比6-4到6-6更差，
同样的需要分层，大杂烩一样去跑回归是没有意义的
第三点，大联盟就是个偏差的样本，本来过高过矮门就比较窄了，可以挤上去的是偏差
值的机会很高，这个题目要做应该用上面那种分类法去做小联盟比较讲得通
然后翻译错很多，还有张冠李戴把根本立场相反的话冠在引用的人的头上的，真是相当
误导读者的一篇文章