Bayesball：一种用于评估美国职业棒球大联盟守备表现的贝叶斯层次模型
应用统计
2009-08-14 v3
摘要
统计建模在棒球中的应用最近在媒体和学术界都受到了广泛关注。我们关注一个相对未被充分探索的主题：利用统计模型分析基于高分辨率数据（由击球的场上位置组成）的守备表现。我们将空间建模与贝叶斯层次结构相结合，以便在共享每个位置守备员之间信息的同时，评估个体守备员的表现。我们展示了四个赛季 MLB 数据（2002--2005）的结果，并将我们的方法与其他守备评估程序进行了比较。
引用
@article{arxiv.0802.4317,
title = {Bayesball: A Bayesian hierarchical model for evaluating fielding in major league baseball},
author = {Shane T. Jensen and Kenneth E. Shirley and Abraham J. Wyner},
journal= {arXiv preprint arXiv:0802.4317},
year = {2009}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/08-AOAS228 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)