SASを用いて、贔屓球団 の勝敗 シミュレーション

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April 04, 24

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[第7回大阪sas勉強会]亀井亮太

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SAS言語を中心として,解析業務担当者・プログラマなのコミュニティを活性化したいです

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各ページのテキスト
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SASを用いて、贔屓球団 の勝敗 シミュレーション イーピーエス株式会社 統計解析1部 亀井亮太

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自己紹介 名前:亀井亮太 出身地:千葉県 趣味:野球観戦(主に千葉ロッテマリーンズの試合) ダーツ、ゴルフ(最近できていませんが…。) 大学時代(生命科学研究科) 細胞、マウスを用いてたんぱく質の品質管理機構を 研究していました。⇒Hsp47, Adiponectin (プログラミングに関しては、素人でした。) 2020年4月 入社

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2021年5月29日現在の千葉ロッテマリーンズのチーム成績 を基に、SASを用いて、勝敗をシミュレーションしてみました。 (得点数、失点数に着目) 51試合分の、1試合における得点、失点から要約統計量を算出。 平均 平均の95%信頼区間は 標準偏差

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参考 昨年優勝、5月29日現在で首位チームのソフトバンクホークスでは 失点が少ない

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求めた得点と失点の平均、標準偏差を用いて、残り試合数 分(92試合)乱数を作成

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得点 失点

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野球の試合において、得点数(失点数)がマイナスとなることはないの で、マイナスの値を取った場合は0 とする。 野球の試合のスコアには、整数しかないため、以下のように 条件を設定する。 試合に勝つ ・・ 得点 – 失点 >= 1 試合に負ける ・・ 得点- 失点 =< -1 引き分け ・・ -1 < 得点 – 失点 < 1

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今回の結果 既に行われている結果を足 した値(シーズン結果) 今回の検証では、千葉ロッテマリーンズは 69勝57敗17引き分け (勝率 0.548) でシーズン終了を迎えます。 *勝率= 勝利数 / (勝利数 + 負け数)

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もう一度、乱数を作成し直した結果。 65勝 50敗 28引き分け (勝率 0.565)となりました。

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これを50回行った際の要約統計量がこちらです。 勝率の平均は0.548となりました。 過去5年間の優勝チームの勝率は 0.635, 0.563, 0.624, 0.657, 0.621となっており、 このままでは優勝は厳しいので、奮起に期待します。

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参考 ホークスの場合 71勝47敗25分け (勝率 0.602) 同様に繰り返して、勝率の要約統計量を求めてみました。 勝率の平均は0.573となりました。 やはり、ホークスは強いですが今年はパリーグが混戦なので、 思ったより勝率は低いように思いました。

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まとめ ・SASを用いて、ロッテの今シーズンの成績をシミュレーションしてみた。 ・51試合の結果からは今シーズンの優勝は厳しそうである…。 ・やはりホークスは強い….。 今後の課題 ・今回用いたデータは、得点数、失点数だけである。 実際は、選手の離脱、獲得、成績、対戦相手(特に先発投手)のデータは 加味されておらず、また、僅差での勝利、敗戦に関しても加味されていない。 (僅差での勝利、敗戦には7,8,9回に出てくる勝ちパターンといわれる中継ぎ陣 の成績が影響してくる。) ・これらのより複雑なデータを加味するには機械学習を用いてシミュレーション する必要があるかと思います。 業務に直結しませんし、新規性のない発表となってしまい、申し訳ありません。 ありがとうございました。