GitHub Pagesを使う
GitHub Pagesを使う
htmlファイルをGitHubで公開できたら楽なのに, と思いました.
探したら, そういうサービスがGitHubにありました.
GitHub Pagesです. 早速, 使ってみました.
使い方
github.ioというレポジトリを作って, 他の自分のレポジトリで gh-pagesという名前のブランチを作るだけでした.
使用例
300億円超ほしい 300億円超ほしい by gghatano
pixicで人気のカップリングを可視化実験 http://gghatano.github.io/LoveLive/pixiv/couple.html
MCMCと野球データで遊ぶ. http://gghatano.github.io/analyze_mlbdata_with_R/rstan/BugsStanSemi/BugsStanSlide.html
発展
jekyll bootstrap? でもっとカッコ良い感じなるみたいですが, よく分かっていません.
参考文献
Github Pages について整理しておきます http://blog.eiel.info/blog/2013/02/17/github-pages/
脅威のアニオタ社会復帰への道 pixivのタグ頻度から考えるラブライブのカップリング - 驚異のアニヲタ社会復帰への道
YoするためにYoボタンつけた
Yoとは
新時代のコミュニケーションツールです.
不思議なソーシャルアプリYoのユーザーが100万人突破、Googleが保険に進出？―US記事ピックアップ – Techcrunch
Yoボタン
YOボタンをこのブログにつけました.
サイドバーにあります. プロフィールの下にあるボタンです.
押すとメッセージが出ます. 内容に従いましょう.
Yoを起動して, HATAMUにYoしてください.
すると, このブログが更新された時にYoが飛びます.
更新してなくても, たまにYoが飛びます.
Yo
Yoしましょう. 以上です.
Yoボタンの付け方
YoのAPIを取得します. リンク先のサイトで, 色々入力します.
yoapi.justyo.co
少し経つと, メールでAPIキーが送られてきます.
僕の場合は3日かかりました.
curl --data "api_token=送られてきたAPIキー" http://api.justyo.co/yoall/
とすると, 登録したアカウントから全員にYOできます.
応用
適当なタイミングでコマンドを実行することで, Yoが飛ばせます.
サーバーでの計算が終わったらYoするようにすれば, 研究が捗るかもしれません,
朝5時になったら多数回Yoすることで, 早起きできるでしょう.
巨人が点を取ったらYoするスクリプトも書けそうです.
RmdからRコードを抜き出す
メモ用です.
RmdファイルからRコードを抜き出す.
Rのいいところは, Rstudioを使いながら, knitrで文芸的プログラミングができるところです.
計算だけなら, 別にRでなくてもいいと思います.
knitrを使うためにRを使うレベルで, knitrが便利だと思っています.
...しかし, .Rmdファイルから.Rファイルを生成したいときはあります.
サーバー上で計算を実行させたいときなどです.
コマンドラインからRに読ませますから, Rmdファイルではダメです.
Rmdファイルから.Rファイルを作るスクリプト. 自分で書いてもいいですよね.
Rmdファイルの形式を眺めれば,
```{r}
# ここを抜き出す.
print("hoge")
```
すぐにできそうです.
しかし, knitrに便利関数がありました. purlです.
> library(knitr) > purl("hoge.Rmd") processing file: hoge.Rmd |.................................................................| 100% output file: hoge.R [1] "hoge.R"
やられたらやり返す?
点を取られた後の攻撃
味方が点を取られたあとに, 奮起して点を取ってくれたりするかどうかを調べました.
2013年メジャーリーグ試合結果データを利用.
点を取られた後の攻撃と, そうでない場合で, 平均点を比較します.
平均に差があるかどうかを, 検定します.
データとコード
データはretrosheetから引っ張ってきます.
詳細はこちら.
RPubs - 取られたら取り返す
コードはこちら
analyze_mlbdata_with_R/batting_data/game_analysis/baigaesi at master · gghatano/analyze_mlbdata_with_R · GitHub
結果
点を取られた直後だと, 平均得点は0.448点.
点を取られていないと, 平均得点は0.453点.
はい.
差がない, という帰無仮説をウィルコックスの順位和検定にかけましたが,
P値は0.41で棄却できず.
結論
野球の攻撃と守備は, あまり影響し合いません.
以上です.
三者凡退でリズムを作りました
三者凡退と援護
なんJ PRIDE : 実況「三者凡退でリズムを作りました！」
分かります.
三者凡退に抑えると, 味方が点を取ってくれるという風潮. ありますね.
適当な事を言う解説者は絶対に許しません. しっかり確認しましょう.
2013年メジャーリーグ全試合結果データを利用.
三者凡退に抑えた直後の攻撃と, それ以外の攻撃.
取ってくれた得点に, 差が出るのかどうかを確認します.
データとコード
集計の詳細は, ここに書いてあります.
RPubs - 三者凡退の後の援護
ソースコードはこちら.
analyze_mlbdata_with_R/batting_data/game_analysis/sanbon at master · gghatano/analyze_mlbdata_with_R · GitHub
投手が3人連続でアウトをとってチェンジになった直後の攻撃で, 何点取ったかを確認.
平均を調べて, 三者凡退後とそうでない場合で比較しました.
結果
三者凡退の直後の平均得点は, 0.447点でした.
三凡以外の場合の平均得点は, 0.454点でした.
...変わりませんね.
意味はありませんけど, 得点の分布を載せます.
右側が三者凡退直後, 左側がそうでない場合です.
よく分かりません.
結論
投手はとにかく抑えればいいのです. 三者凡退にこだわる必要一切なし.
今後も, 適当な事を言う野球解説者をやっつけていきます.
以上です.
打者1巡目は良い投手
打者1巡目はちゃんと抑えてくれる投手. いますね.
今回は, 打者1巡目と2巡目以降で成績が大きく変わる投手をピックアップしたいです.
いわゆる, 立ち上がりの悪さ...みたいなものを, 客観的に評価したいです.
MLBの試合結果に関するデータがあるので, さっそくチェックしてみます.
投手の成績を, 打順1巡目とそれ以降に分けて集計, 確認してみます.
打者1巡目とそれ以降の被打率比較
とりあえず投手全体の成績を見てみます.
100イニング以上投げた先発投手を抽出.
1巡目の被打率と2巡目以降の被打率を集計しました.
| onecycle | hit | atbat | average | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | TRUE | 7844 | 31712 | 0.2474 |
| 2 | FALSE | 15557 | 60325 | 0.2579 |
打順1巡目の場合, 被打率は.2474,
打順2巡目以降は, 被打率は.2579.
打者1巡すると, 被打率は1分くらい悪化しています.
要因はいろいろあるでしょうから, 特にコメントしません.
全体の成績の様子を見てみます.
打者1巡目とそれ以降の被打率比較
$x$軸が打者1巡目の被打率,
$y$軸が打者2巡目以降の被打率です.
100イニング以上投げた先発投手について, 被打率をプロットしました.
$y = x$ の線を引いています.
点が線より上側にいれば, 2巡目以降の方が打たれる, ということです.
線よりも上にいる投手のほうが多いですね.
2巡目以降の方が打たれる, ということでしょう.
次に, 個別の成績を確認します.
打者1巡すると, 被打率が悪くなる投手ランキング.
| name | not_first | first | diff | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Charlie Morton | 0.30 | 0.20 | -0.10 |
| 2 | A.J. Griffin | 0.26 | 0.17 | -0.09 |
| 3 | Jake Peavy | 0.27 | 0.18 | -0.09 |
| 4 | Zach McAllister | 0.29 | 0.20 | -0.08 |
| 5 | Matt Garza | 0.28 | 0.20 | -0.08 |
打者1巡すると, 被打率が良くなる投手ランキング
| name | not_first | first | diff | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Martin Perez | 0.24 | 0.32 | 0.08 |
| 2 | Gerrit Cole | 0.23 | 0.30 | 0.07 |
| 3 | Chris Tillman | 0.22 | 0.29 | 0.07 |
| 4 | Kevin Correia | 0.27 | 0.34 | 0.06 |
| 5 | Jacob Turner | 0.24 | 0.30 | 0.06 |
被打率. よく分かりません.
打者1巡目とそれ以降のK/BB比較
K/BBを見ればいい気がしました.
三振数/四球数で得られる指標です.
立ち上がりの悪さ, みたいなものが見えるかもしれません.
本場メジャーを唸らせた、田中将大投手の「Ｋ/ＢＢ」とは - NAVER まとめ
また集計してグラフにしました.
$x$軸が打者1巡目のK/BB,
$y$軸が打者1順目以降のK/BBです.
100イニング以上投げた先発投手について, K/BBをプロットしました.
$y = x$ の線を引いています.
点が線より上側にいれば, 2巡目以降の方がK/BBが悪くなる, ということです.
線よりも下にいる投手のほうが多いです.
打者1巡目の方が, 安定した投球ができる選手が多い, ということでしょう.
少し意外な結果です. 立ち上がりが悪い投手がもっと多いと思ってました.
次に, 個別の成績を確認します.
打者1巡すると, K/BBが悪くなる投手ランキング.
| name | not_first | first | diff | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Matt Harvey | 4.22 | 9.62 | 5.40 |
| 2 | Joe Blanton | 2.16 | 6.50 | 4.34 |
| 3 | Randall Delgado | 2.42 | 6.60 | 4.18 |
| 4 | Bruce Chen | 1.65 | 4.40 | 2.75 |
| 5 | Travis Wood | 1.42 | 4.00 | 2.58 |
打者1巡すると, K/BBが良くなる投手ランキング
| name | not_first | first | diff | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Chris Tillman | 3.29 | 1.64 | -1.65 |
| 2 | Cliff Lee | 6.77 | 5.21 | -1.56 |
| 3 | Corey Kluber | 4.13 | 2.73 | -1.40 |
| 4 | Stephen Strasburg | 3.51 | 2.12 | -1.39 |
| 5 | Anibal Sanchez | 4.06 | 2.86 | -1.20 |
ストラスバーグの立ち上がりが悪い, というのは, なんとなく分かる気がします.
感想
よく分からん.
日本の投手のデータを使って集計してみたい
ソースコード
ここにあります.
analyze_mlbdata_with_R/pitching_data/one_cycle at master · gghatano/analyze_mlbdata_with_R · GitHub
pitch_cycle_check.Rを実行すればOKです.
