※ 引述《Ajax3 (prototype)》之銘言： : 各位先進好，小弟接觸sabermetrics有一段時間了，一直對XR(Extrapolated Runs) : 的公式有所存疑，斗膽在此發問。 : http://atlyankees.blogspot.com/2005/05/7xr-vorp-and-ws.html : nickyang的這篇大作提到XR是利用統計學中的回歸分析(regression)得到公式的， : 但是regression的使用限制之一是「自變數彼此不能有(強烈)相關」。我想batter : 的2B、3B、HR應該會有強烈相關吧，但這三個變數都放在XR公式中的自變數裡面， : 如此一來XR公式不就有問題了？ : 另外請教一下，VORP的公式是否也跟regression有關？ : 問了很細節的問題，請各位先進不吝指教。 對不起亂入 我認為這跟共線性(你提到的自我相關)關係不大 首先當樣本夠大時顯著性仍然會存在 再者我猜Bill James應該是將所有data作成pooling或是panel 單純去看一支安打會對得分造成什麼要的影響 所以它不是一個分層的樣本 碰碰槍和大砲是被放在一起考慮的 你做分群時 或許大砲的二安跟全壘打會有共線性的問題 但是碰碰槍的全壘打或二安應該就跟大砲的長打沒啥大關係了 重點還是在於樣本數夠大夠多 迴歸分析最怕樣本不夠 另外即便存在一些共線性也無妨 Krautmann提出過在棒球當中變數間存在一點共線性反而可以讓我們 不至於overstate其中任一個變數的點估計量 我們可以得到它的lower bound overestimation要比underestimation來的嚴重 XR與RC的問題還是在於他沒有考量到另一面的價值(也就是它的殘差項會與投手的ERA 高度相關),所以綜合面向的數據 像是WIN SHARES 是現在運動經濟學中(當然我指的是 棒球)衡量選手指標很重要的一項指標 沒有底八格我的論文就難做了 XD 等到論文的結果跑出來 再來這邊獻醜與大家分享! -- 我的blog: http://www.wretch.cc/blog/seniorpastor 很陽春，主要是討論棒球、音樂與經濟的一個blog。 歡迎您的蒞臨! --

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