Baseball-adatok elemzése az R segítségével, második kiadás

Olvasói vélemények

A könyvről a felhasználók pozitív és negatív kritikákat egyaránt kaptak. Míg sok olvasó értékeli a lebilincselő tartalmat és az R-ismeretek gyakorlati alkalmazását valós életből vett példákon keresztül, jelentős technikai problémák merültek fel, különösen az egyes eszközökön való hozzáférhetőséget illetően.

** Vizuálisan vonzó és élvezetes olvasmány. ** Tudásban gazdag és jól felépített fejezetek. ** Szórakoztató és magával ragadó módon bővíti az R-ismereteket. ** A valós életből vett példákra összpontosít, különösen a baseball-statisztikában. ** Nagyon ajánlott a gyakorlati tanuláshoz.

** Gyakori összeomlás az iPaden, ami frusztráló olvasási élményt okoz. ** Nincs állítható szöveg vagy más Kindle-funkció, mivel egyszerű PDF-konverzió. ** Néhány számadat hiányzik. ** Nehézségek a feladatok elvégzéséhez szükséges adatok megszerzésében.

(5 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Analyzing Baseball Data with R, Second Edition

Könyv tartalma:

A Baseball-adatok elemzése az R második kiadásával bemutatja az R-t a szabermetrikusoknak, a baseball-rajongóknak és a baseball-adatok gazdagságának feltárása iránt érdeklődő diákoknak. Felruházza Önt a szükséges készségekkel és szoftvereszközökkel az összes elemzési lépés elvégzéséhez, az adatok importálásától az adatok megfelelő formátumba történő átalakításán át az adatok grafikonokon keresztül történő megjelenítéséig és a statisztikai elemzés elvégzéséig.

A szerzők először áttekintést nyújtanak a nyilvánosan elérhető baseball-adatkészletekről, és gyengéd bevezetést nyújtanak az R adatszerkezetek típusába, valamint a feltáró és adatkezelési képességekbe. A ggplot2 grafikus funkciókat is tárgyalják, és végig tidyverse-barát munkafolyamatot alkalmaznak. A könyv nagy része az R használatát népszerű szabermetrikai témákon keresztül szemlélteti, beleértve a Pitagorasz-képletet, a várható futások számát, az elkapók keretezését, a karrierpályákat, a mérkőzések és szezonok szimulációját, a játékosok streaky viselkedésének mintáit, valamint az indítási szögeket és kilépési sebességeket. A szövegben használt összes adatkészlet és R-kód online elérhető.

A második kiadás újdonsága a tidyverse szisztematikus elfogadása és a Statcast játékoskövetési adatok beépítése (amelyeket a Baseball Savant tett elérhetővé). Az első kiadás összes kódját a tidyverse elveinek megfelelően átdolgoztuk. A tidyverse csomagok, köztük a dplyr, ggplot2, tidyr, purrr és broom a könyvben hangsúlyt kapnak. Két teljesen új fejezetet tett lehetővé a Statcast-adatok elérhetősége: az egyik az elkapók keretezési képességének fogalmát vizsgálja, a másik pedig az indítási szöget és a kilépési sebességet használja a hazafutás valószínűségének becsléséhez. A könyv különböző példáin keresztül megismerheti a modern szabermetriát, és megtudhatja, hogyan végezhet saját baseball-elemzéseket.

Max Marchi a Cleveland Indians baseball-elemzője. Rendszeres munkatársa volt a The Hardball Times és a Baseball Prospectus honlapoknak, és korábban más MLB-kluboknak is adott tanácsokat.

Jim Albert a Bowling Green State University statisztikák egyetemi professzora. Több könyv szerzője vagy társszerzője, köztük a Curve Ball és a Visualizing Baseball című könyvek, valamint a Journal of Quantitative Analysis of Sports szerkesztője volt.

Ben Baumer a Smith College statisztikai és adattudományok adjunktusa. Korábban a New York Mets statisztikai elemzője volt, a The Sabermetric Revolution és a Modern Data Science with R című könyvek társszerzője.

　.