※ 引述《nickyang (肌腱炎者少打字)》之銘言：
: ※ 引述《tlchen (台灣加油)》之銘言：
: : 看到這樣的解讀，不禁讓我想起多年前那個第九棒比第三棒重要的統計分析解讀
: : http://blog.roodo.com/bubblesld/archives/1257814.html
: : 統計不能這樣玩的。迴歸分析只告訴你，在某種模式下，一些變數的關係。
: : 在上面的情況，它只是告訴你，若是跑者盜壘的想法不變下(same as 2000-20012)
: : 看到盜壘成功跟盜壘失敗的數據，對於得分預測的影響係數為 0.1492 跟 -0.102
: : 若你用這個得結果來說，有四成保握就可以跑，
: : 那跟用迴歸分析來說第九棒要放比第三棒好的打者一樣荒謬。
: : 因跟果要先弄清楚。統計分析通常只是分析果。
: 我覺得你說對一件事，但誤解了其他
: 分兩部分講，一部分回應你一部分講我後來的發現
: 先從你給的連結談，不知道作者是不是你
: 沒有錯，數字不會騙人，會騙人的是解讀的人，但是錯誤解讀跟以偏概全是一樣荒謬
: 以那個blog所舉的http://www.beyondtheboxscore.com/story/2006/2/12/133645/296
: 這篇研究來說，其實作者根本沒有犯blogger想要暗示的錯誤
: 的確其他人可能錯誤解讀，襪板的討論可能走偏，但是那篇作者有將他的數字解讀成
: 「好打者應該放在第九棒勝過第三棒」嗎？並沒有
: 看不懂作者研究方法的人容易這樣錯誤解讀，但你說這是不是有價值的東西？絕對是的
你可以再去看一下我 blog 的文章，我說後來那些討論源起於 Beyond the box score
那篇文章。那篇文章沒有問題，它並沒有錯誤解讀。錯誤的是之後的許多討論。甚至
有寫好程式，告訴大家怎麼根據那些迴歸係數來排棒，可以得到最多的分數。若這樣的
方式是對的，就代表越好的打者要放在係數越高的地方。
: 我可以了解你想講的點，但是你那篇研究跟我的問題這兩個例子都找錯了
: 同樣的，我試圖在證明四成把握就該跑嗎？在文中我用的問號
: 在後面我補充了很多可能沒考慮的因素，我的目的是討論，像abc拿矩陣圖出來
: 之前我就沒想過也許這是一條可以解決我的問題的路
: 你說只有在跑者想法不變下這些數字才能應用在未來的決策，理論上這是對的
: 不過用你這樣的想法，實際上所有的棒球統計都不能應用了不是嗎？
: 回歸分析只能描述過去，我在之前討論9個Fielder跟Ryan的文章提過一樣的講法
: 就算證明九十九隻羊是白羊，我們的確也不能說第一百隻不是黑羊
: 但用回歸分析預測未來的假設本來就是環境不至於太大的變動，然後發生在過去的事
: 極可能發生在未來，這樣的假設同樣應用在所有棒球統計的預測系統
: 不然一句宇宙無常就解決了，還sabermetrics什麼？
: 而且實際上out of sample的預測能力如何？
: 假設0.14跟-0.1這兩個數字是對的，理論上這只能表示在00~12這段時間他們的價值如此
: 但是13年會是完全另外一個世界嗎？possible but not likely right?
: 如果他們是對的，如果並沒有太多人察覺這一點，比七成把握再盜更冒險的跑非常有可能
: 帶給球隊被低估的好處
: 我也說了這可能有surrivior bias，並不表示四成的人就「應該跑」
: 但是不是表示絕對不可能？如果你試圖證明多數人的解讀方法太大膽
: 我以為你這種反駁方式反過來可能抹煞太多可能性
你還是沒弄懂，2013 的數據，用那係數去預測，沒有問題。迴歸分析，本來就可以
這樣用。有問題的是，試圖用這樣的數據去改變盜壘的機制。這等於是用不同模型去
產生一組新的數據，卻用舊模型的迴歸分析來進行預測，這樣是沒有意義的，就跟之
前用那些數據去建議最佳棒次，犯了一樣的錯誤。
若要考慮多少的機率應該跑，用 run expectancy table 自然是較合適的作法。它也可
以告訴我們，在不同出局數下，多少成功比率以上的盜壘，可以增加得分的期望值。