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PR神奈川大学 吉田研究室 卒業研究。数値的手法 (ruptures PELT) による 選手のパフォーマンス変化点の自動検出と、リーグ全体トレンドと個人変化の分離。
ERA 時系列のみに PELT を適用。最もシンプル、解釈容易。
(ERA, FIP, K/9, BB/9, HR/9, WHIP) の結合信号に PELT。 単変量では見えない識別変化を検出。
年次リーグ平均を除いた残差に PELT。ルール変更・ボール変動の影響を除外。
2026 NPB Hawk-Eye データで 100 球ウィンドウ単位の球質変化を検出。 シーズン進行中にリアルタイム追跡。
打者の生存率が低いのは、ボール変動・シフト禁止・DH拡張など 打撃の全選手に一律に影響するルール変更が多いため。
生の検出器は 2011 と 2017 を CP として flag したが、どちらもリーグ全体の変動期に同時発生した現象で、リーグ除去後には消失。一方 2024 は両検出器で一致して検出 — これが腰痛由来の真の衰退。
生の検出器では見えなかった 2014 と 2019 の個人変化がリーグ除去後に浮上。チームの世代交代とリーグの打高傾向で相殺されていた信号。
2017 はMLB juiced ball、2022 は sticky-stuff 取締後の影響が全選手に波及した年。Quintana 個人の衰退ではなく、リーグ全体の動きだった。
1,783 投手 × 9,916 年次サンプル、正例率 2.1%。 過去 3 年の軌跡から「来年変化点が起きるか」を予測。
過去の CP が来年の CP を予測する — 自己励起的構造を示唆。Hawkes 過程 (§6.5) との接続は次ステップ。