デウスエクスマキナ平井

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ゼロから学ぶSABR Metrics 電子版（無料で読めます）

C104にて頒布した同人誌の電子版を配布したいと思います． コミケではほぼ印刷料だけで売ったので，投げ銭形式にしたいと思います．有料部分を購入していただければ私の冬コミの参加費になります． 感想・内容の間違い等あれば是非コメントにお願いします．

¥1,000
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    • 畳み込みニューラルネットワークを用いた打撃結果の予測

       はじめにxwOBAの計算式はおそらくk-NN（k近傍法）のような手法を用いている。しかし、単純にk-NNを用いてxwOBAの各打撃結果を予測しても面白くないので、今回は手始めとして畳み込みニューラルネットワークを用いて、打撃結果を予測することとし，最終的にはxwOBAのような指標nnwOBA（neural network wOBA）の作製を目的とした。 畳み込みニューラルネットワークとは 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Net

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      • 防御率とFIPの差の要因について探る

        はじめに  昨今，Twitter（自称X）において，埼玉西武ライオンズの投手は指標がそこまで良くないので，見かけ上の防御率は良いが，投手が良いとはいえないという意見が散見される．しかしながら，野球における失点数は完全に投手のみで決まるわけではなく，守備も十二分に関係している．純粋に失点数を減らすという意味合いでは，（当たり前だが）投手本来の実力+守備によって議論を行う必要がある． DIPS   前提知識として，セイバーメトリクスには，DIPSという概念が存在する．インプレ

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        • ストレートの回転数について考える（備忘録的に）

          はじめに一般的に，ストレート（フォーシーム）の回転数は高ければ高いほど空振りを奪いやすいが，当たったら飛びやすい（長打を打たれやすい）とされている．それは本当なのか？ 検証使用データ Baseball Savantより得た2022年のMLBの4月1日～9月30日のフォーシームのリリースされた直後のボールの回転数，リリースポイント，ホームプレートを通過した高さ，xwOBAcon（打球の速度や角度から予測された打球の価値）を使用した． 検証結果全体の結果 以下に，リリース

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