Analýza baseballových údajov pomocou R, druhé vydanie

Recenzie čitateľov

Kniha je dobre prijímaná pre svoj pútavý obsah a praktickú aplikáciu zručností R prostredníctvom štatistiky baseballu, hoci čelí kritike pre technické problémy na niektorých zariadeniach a niektoré problémy s prístupnosťou.

Čitatelia oceňujú schopnosť knihy potešiť ich, jej informatívne kapitoly, zábavnú tému, ktorá zlepšuje zručnosti v R, a zameranie na príklady z reálneho života, najmä v oblasti bejzbalovej štatistiky.

Niektorí používatelia sa stretávajú s častými pádmi na iPadoch, nedostatkom funkcií, ako je nastaviteľný text, a ťažkosťami pri získavaní potrebných údajov na dokončenie cvičení.

(na základe 5 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Analyzing Baseball Data with R, Second Edition

Obsah knihy:

Analýza baseballových dát s R Second Edition predstavuje R sabermetrikom, baseballovým nadšencom a študentom, ktorí majú záujem o skúmanie bohatstva baseballových dát. Vybaví vás potrebnými zručnosťami a softvérovými nástrojmi na vykonanie všetkých krokov analýzy, od importu údajov cez ich transformáciu do vhodného formátu až po vizualizáciu údajov prostredníctvom grafov a vykonanie štatistickej analýzy.

Autori najprv uvádzajú prehľad verejne dostupných bejzbalových dátových súborov a jemný úvod do typu dátových štruktúr a prieskumných možností a možností správy dát v programe R. Venujú sa aj grafickým funkciám ggplot2 a v celom texte používajú pracovný postup, ktorý je priateľský k tidyverse. Veľká časť knihy ilustruje použitie R prostredníctvom populárnych sabermetrických tém, vrátane Pytagorovho vzorca, očakávaného počtu behov, chytania, kariérnych trajektórií, simulácie zápasov a sezón, modelov pruhového správania hráčov a uhlov štartu a výstupných rýchlostí. Všetky súbory údajov a kód R použitý v texte sú k dispozícii online.

Novinkou v druhom vydaní je systematické používanie systému tidyverse a začlenenie údajov o sledovaní hráčov Statcast (sprístupnených spoločnosťou Baseball Savant). Všetky kódy z prvého vydania boli revidované podľa zásad tidyverse. V celej knihe sa kladie dôraz na balíky tidyverse vrátane dplyr, ggplot2, tidyr, purrr a broom. Dve úplne nové kapitoly sú umožnené vďaka dostupnosti údajov Statcast: jedna skúma pojem schopnosti chytača rámovať a druhá využíva štartovací uhol a výstupnú rýchlosť na odhad pravdepodobnosti homerunu. Prostredníctvom rôznych príkladov v knihe sa dozviete o modernej sabermetrii a o tom, ako vykonávať vlastné analýzy baseballu.

Max Marchi je analytikom bejzbalovej analýzy v klube Cleveland Indians. Pravidelne prispieval na webové stránky The Hardball Times a Baseball Prospectus a v minulosti bol konzultantom pre iné kluby MLB.

Jim Albert je zaslúžilý univerzitný profesor štatistiky na Bowling Green State University. Je autorom alebo spoluautorom niekoľkých kníh vrátane Curve Ball a Visualizing Baseball a bol redaktorom časopisu Journal of Quantitative Analysis of Sports.

Ben Baumer je docentom štatistiky a dátových vied na Smith College. Predtým pracoval ako štatistický analytik pre New York Mets a je spoluautorom The Sabermetric Revolution a Modern Data Science with R.