[プロ野球でわかる!]はじめての統計学

[表紙][プロ野球でわかる!]はじめての統計学

A5判/240ページ

定価(本体2,280円+税)

ISBN 978-4-7741-8727-3

電子版

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書籍の概要

この本の概要

統計分析の基本を,プロ野球の分析を通して学ぶ入門書です。多くの方がイメージしやすく,かつ分析に必要なデータを取得しやすいプロ野球の分析を題材にすることで,統計分析の手法や結果の考察方法を,初学者の方にもわかりやすく解説します。どのようにグラフ化すると傾向がつかみやすいのか,一見関連がわからない数値同士の相関をどのように見つけ出すのかなど,統計分析の基礎から実践までを,実際に分析を行いながら学びます。

こんな方におすすめ

  • 身近な野球のデータを利用してこれから統計学を学びたい方     

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プロ野球のデータで考えると統計学がわかりやすい!
統計学は,集めたデータの中の規則性や不規則性を見つけ出すための方法です。

目次

  • はじめに
  • 謝辞
  • サンプルデータのダウンロード

第1章 データ分析がなぜ必要なのか──客観的な分析がもたらすもの

1.1 はじめに

  • 本書の目的
  • 本書の使い方
  • ビッグデータ時代の到来と統計学との付き合い方
  • 必要なツール
  • アドインの設定

1.2 統計学の概要

  • 統計学とは
  • 統計学が可能にすること
    • 仮定が正しいかを検証する
    • データを予測する

1.3 セイバーメトリクス──野球に導入された統計学

    • [Column]早すぎたセイバーメトリシャン
  • 経験則から統計学へのシフト
  • 新しい指標
  • 究極の目標と現実的な運用
  • なぜ野球からイノベーションは起こったのか
    • ビル・ジェームズの存在
    • データが充実している
    • 野球のデータの性質が統計解析に向いている

1.4 多領域への汎用性

第2章 データ分析の基礎知識──野球にちりばめられた記録の意味

2.1 数値が表すもの──そもそもデータとは何か

  • データの種類
    • 名義データ
    • 順序データ
    • 間隔データ
    • 比率データ
    • コンピュータはわかってくれない
    • [Column]やってしまいがちな誤用──順位と勝率

2.2 記述統計

  • 2つの統計学──記述統計と推測統計
  • 代表値──データを要約する
    • 平均値(Mean)
    • 中央値(Median)
    • 最頻値(Mode)
    • 代表値の使い分け

2.3 データの散らばりをつかむ

  • 分散と標準偏差──データの散らばりを数値化する
  • 四分位偏差
  • 度数分布表──データの全体像をつかむ
  • 正規分布──データの分布のカタチ

2.4 傑出度──データを変換しわかりやすくする

  • 3割打者はなぜ優れているのか
  • データの標準化
  • 非線形変換

2.5 まとめ

第3章 グラフの作成──データの可視化で見えてくること

3.1 データを可視化するメリット

  • 直感的にわかりやすい情報を示すことができる
  • 自らの直観・気付き・ひらめきを導くのを助ける

3.2 各種グラフの作成

  • 棒グラフ1──データ間の大きさの違いを比較する
    • チームの勝率を比較する
    • 「縦棒」「横棒」どちらを使うべきか
  • 棒グラフ2──データの内訳を比較する
    • チームのヒットの内訳を比較する
    • グラフの複製
  • 棒グラフ3──積み上げ式のグラフで内訳を比較する
    • チームのヒット数を比較する
    • その他の棒グラフ
  • 折れ線グラフ1──データの推移を表現する
    • 勝率の浮き沈みを表現する
  • 折れ線グラフ2──内訳・積み上げ式の折れ線グラフ
  • 散布図──2つのデータ間の関係を理解する
    • 2つのデータに関係がある場合
    • 3次元の散布図
    • 散布図の応用──モザイク図的活用法
  • 円グラフ──データの内訳をつかむ
    • 球種の内訳をつかむ
  • レーダー──複数のデータを一覧する
  • 箱ひげ図──複数の情報を一度に表現する
    • 打率の分布を比較する
    • 箱ひげ図を作成する

3.3 データを視覚化する際に気を付けること

  • 詰め込みすぎ
  • 印象操作

3.4 まとめ

第4章 母集団と標本──データを取り巻く誤差との付き合い方

4.1 データが示すものとは

  • どこまでを母集団と考えるか
  • 母集団と標本の関係
  • 母集団と標本の平均と分散
    • 母集団と標本の平均
    • 母集団と標本の分散
    • 標本誤差を小さくするには
  • 信頼区間
  • 比率を使った信頼区間の計算

4.2 幅をもってデータを見る

  • 打撃成績の信頼区間
  • 二項分布による成績の幅

4.3 誤差を評価する

    • [Column]1点差勝利の反動

4.4 まとめ

第5章 相関分析──2つのデータの関係性を数値化する

5.1 相関分析とは

5.2 相関関係とは

  • 相関係数の計算
  • 共分散
  • 共分散から相関係数へ
  • 順位相関
    • スピアマンの順位相関係数

5.3 相関係数の解釈

  • 相関係数から見る関係の強さ
  • 相関係数と散布図
  • 相関関係ではないが関連はあるケース
  • サンプルが少ないケースとはずれ値

5.4 野球における相関分析の適用例

  • 年度間相関
    • データの作成方法と情報源
  • 相関係数から見る勝利のために重要な指標
    • フォアボール
    • 送りバント

5.5 相関分析を行う際に気を付けること

  • 擬似相関
  • 相関関係が示すもの──因果関係と共変関係
  • データ分析の手始めとしての相関分析

5.6 まとめ

    • [Column]相関関係がなかったとき

第6章 統計検定──データの差に意味があるのかを調べる

6.1 統計検定とは何か

  • 統計検定の考え方──仮説検定
  • 有意水準(危険率)
    • 片側検定と両側検定
  • 判断を誤るリスク

6.2 t検定──2つのグループの平均値の比較

  • 分析のための準備──データの並び替え
  • t検定の実施
    • 等分散性の検定(F検定)
    • 等分散の場合のt検定
    • 不等分散の場合のt検定
  • t検定の計算方法
    • F検定
    • 等分散のt検定
    • 不等分散のt検定
  • 対応のあるt検定
    • 対応のあるt検定とは
    • 対応のあるt検定の計算

6.3 χ二乗検定──2つのグループの比率の比較

  • χ二乗検定の計算方法の解説と実施
  • CHISQ.TEST関数における計算

6.4 無相関検定──相関係数の有意性を調べる

  • 無相関検定を行う方法
  • 無相関検定の計算方法

6.5 まとめ

    • [Column]これからの統計検定──アメリカ統計学会からの提言

第7章 分散分析──より複雑な関係を分析する

7.1 分散分析とは

  • 分散分析のポイントと用語
    • 要因と水準
    • 独立変数と従属変数
  • 分散分析の実施
    • 分析ツールを使った分散分析
    • 分散分析の計算
    • 分散分析の計算過程
    • 繰り返し分散分析を行う場合
    • 多重比較

7.2 2要因の分散分析

  • 2要因の分散分析の手順
  • 交互作用
  • 2要因の分散分析のしくみと計算
  • 2要因の分散分析の実施
    • 主効果の検定
    • 交互作用の検定
    • 個々の水準の差の検定
  • 結果の表記

7.3 まとめ

    • [Column]常識や先入観にとらわれないために

第8章 回帰分析──あるデータから別のデータを予測する

8.1 回帰分析とは

  • 予知ではなく予測
  • 回帰分析のポイント
    • 説明変数と目的変数
    • [Column]予測的中の落とし穴
    • 予測式の計算──最小二乗法
    • 決定係数
  • 回帰分析の実施
    • 分析ツールを使った回帰分析
    • 回帰分析の計算

8.2 重回帰分析

  • 重回帰分析のポイント
    • 分析の前に
    • 偏回帰係数と標準回帰係数
    • 分析ツールを使った重回帰分析
    • 重回帰分析の計算
    • 説明変数の有意性の検定
  • 重回帰分析の目的と予測式
    • 多重共線性の問題
    • 交互作用

8.3 説明変数が質的データの場合の回帰分析,重回帰分析

  • 質的データが2つの場合
  • 質的データが3つ以上の場合

8.4 まとめ

Appendix 野球における未解決問題

A.1 より高度な評価指標を求めて

  • 打撃指標
  • 運の影響

A.2 数値化が難しいテーマ

  • 勝負強さ
  • 捕手のリード
  • 監督の采配

A.3 環境の変化

A.4 最新のデータが正解ではない

  • おわりに
  • 索引
  • プロフィール

著者プロフィール

佐藤文彦(さとうふみひこ)/student

株式会社DELTA
ブログ『野球いじり‐野球データの分析・解析』で分析・執筆活動を行うほか,DELTAが配信するメールマガジンにレギュラーで分析記事を提供。バレーボールの分析にも取り組んでいる。
ブログ:野球いじり‐野球データの分析・解析


岡田友輔(おかだゆうすけ)

株式会社DELTA代表取締役
2002~2007年日本テレビ放送網㈱のプロ野球中継用データ担当。その後,データ配信会社を経て,2011年スポーツデータの分析を手掛ける合同会社DELTAを設立。統計的な見地から選手の評価や戦略を分析するセイバーメトリクスをはじめ,スポーツにデータ分析が取り入れられる環境づくりに取り組む。
『プロ野球を統計学と客観分析で考える セイバーメトリクス・リポート1~5』(水曜社),『日本ハムに学ぶ 勝てる組織づくりの教科書』(講談社)など