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Rで野球データを分析する

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2023年1月の記事一覧

Rで野球のデータを分析してみよう5(フレーミング得点を算出)

この記事は一連の記事を読んでることを前提としたものです。そのため、まだ未読の方はそちらを読んでから読むことをお勧めします。

フレーミングとはフレーミングとは捕手が捕球によって球審にストライクを多くコールさせる技術のことを指します。野球のルール上、ストライクゾーンは定義されているものの、実際にストライクかボールかを判断するのは球審に任せられています。球審がどのようなジャッジを下すかについては、捕手

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Rで野球のデータを分析してみよう 4(ストレートを再定義して指標を算出)

この記事は一連の記事を読んでることを前提としたものです。そのため、まだ未読の方はそちらを読んでから読むことをお勧めします。

ストレートを再定義する今回はストレート(フォーシーム)を再定義します。
一言にストレートと言っても伸びるストレート、沈むストレートなど色々あります。それらを球種別特徴で再定義したうえで、各種指標を算出しそれぞれのストレートの特徴を見ていきます。

MLB平均ストレートの球質

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Rで野球のデータを分析してみよう 3(打球の速度と角度の価値を算出)

前準備とりあえず上記を参考に2022年のStatcastデータを集めておきます。

上記の記事は読んだことを前提で進めます。上記の記事で既に説明した関数の詳しい説明はしません。

打球の速度や角度別の価値とは?今回は打球の速度と角度別の価値を出していきます。
statcastには以下の列があります。

これらを一定の値で区切ることで打球価値を算出します。

下準備まず下準備。
#statcast

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Rで野球のデータを分析してみよう 2(Statcast2022のフルデータを取ってくる)

 
ぶっちゃけやり方はこの動画を見れば十分です。とはいえ英語ようわからんって人向けに日本語でも書いてみます。

今回はここに書いてあることを2022年verにしたものをひたすら書くだけです。英語わかるならそちらで十分。

devtoolsをインストールまずはRにdevtoolsをインストールします。以下のコードを実行します。

install.packages('devtools')

devto

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Rで野球のデータを分析してみよう 1(大谷翔平のボール変化量等を算出)

2があるかはわかりません。

とりあえず目的設定してそのためにはどんな関数使うと便利かをまとめたものにします。

RとRstudioをインストールして初期設定をするここが詳しいです。(自分で書くよりいいと判断しました)

基本の操作:実行これから実行という言葉を使ったら、とりあえず書いたコードの部分をドラッグしてCtrl+Enterを押すことだと思ってください。

tidyverseをインストール

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