棒球畢氏定理?籃球畢氏定理?畢達哥拉斯管這麼寬?

在棒球統計學中,有一個數據叫「Pythagorean Expectation」。

Pythagorean聽起來很熟?

沒錯,就是大家很熟的「Pythagorean theorem」,畢氏定理!

而且,這定理也可以用在籃球上。

難道,畢達哥拉斯也有看在大聯盟嗎?還是有關注NBA?

 

 

Pythagorean Expectation

先來看看這定理吧!

球隊勝率(WPCT)可以用得分(RS)和失分(RA)推估,公式如下:

WPCT=RS2 / (RS2+RA2)

 

看到這公式,應該就知道為什麼會扯到畢氏了吧?

因為大家看到a2+b2,就想到c2嘛!(該說教育成功嗎?)

所以呢,這公式和畢老師一點關係都沒有,其實是棒球統計大師Bill James發明的。

2019的MLB資料,最後一行就是利用Pythagorean Expectation計算出的預期勝場。

 

不過經由分析歷史資料後,在指數部分做了一些修改。

MLB的指數修改成1.83。

NBA的指數則是13.91。

 

指數不同是很合理的,畢竟同樣是1分,在棒球和籃球的意義上是不同的。

 

 

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