Root MSE 25370019 R-Square 0.6516 Dependent Mean 107350845 Adj R-Sq 0.6110 Coeff Var 23.63281 Parameter Estimates Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t| Intercept 1 19136841 26210128 0.73 0.4693 GAM 1 -5058314 12642784 -0.40 0.6911 TML 1 18601455 14203029 1.31 0.1973 TPE 1 16349676 8375193 1.95 0.05 ATT 1 19278 4895.36909 3.94 0.0003 Wins 1 787449 499991 1.57 0.1226 很奇妙在CPBL球队赢多赢少跟获利没啥关系 至少统计上不显着；不过当解释变数换成「胜率」而非「胜场数」时就还可以 总之如果要直接用win shares换算而不牵扯到panel data与SUR model的问题的话 这应该是一个可以参考的指标。 球团样本：1997~2005共49队 一胜可以为球队带来787449的利润增加(如果想看特定一队，恐怕样本数不够) 以彭政闵为例，他的WS数2004为32，2005为20 则他2004的薪资应该是(32/3)*787449 = 8399456 (annual payroll) 8399456再去扣除兄弟球团的非球员支出平均每位球员为3294192 则他的predicted salary = 5105264；兄弟在2004年付给他的薪资约为300万 这当中就存在着200万的gap.因此我们说，他被underpay的额度为200万 不过他2005年的predicted salary = [(20/3)*787449]-3301247 = 1948413 但球团这一年给了他将近420万的年薪，只能说球团亏大了 与大家分享 -- 我的blog: http://www.wretch.cc/blog/seniorpastor 很阳春，主要是讨论棒球、音乐与经济的一个blog。 欢迎您的莅临! --

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