2021年個人成績予測-野球の分析と製作物のブログ

先日の2021年の順位予測に使用した個人成績データを掲載します。

全体の順位予測についてはシーズンが終わってからまとめて振り返るつもりですが、こちらくらいは先に出しておかないと良くないので（元々は個人成績を予測するために作ったもので、これを順位予測に使うというのはあまり乗り気ではなかったりするんですが）

https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vR1gvisES8Af3yQU4B7U_im3LHl6-b9c2ue3bPVX_Dzl6raGFIXskE1DobCPmYhQm2FEJ--qFv3dws-/pubhtml#

選手個人の成績予測ロジック自体はほとんど手を加えていません。実はオフにがっつり変えたい部分があったのですが、Twitterでも言った通り時間が全然取れなくて……。

一番右に「○○MM」という謎の欄が追加されています。これは過去の選手を同様の手法で成績予測した場合にその8割以上がこの範囲に収まっているという値。

つまり、2021年も8割はこの範囲に収まる、かも。という数字だとも言いかえられます。

例えば鈴木誠也はAVGMM.254/.324となっていますが、8割くらいはAVG（=打率）が.254～.324の間を記録するんじゃないか、みたいな。現段階ではお遊び要素に近いですね。

初見だと打率や失点率(RA)の振れ幅の大きさに驚くかもしれません。特に失点率は、去年最優秀防御率を獲得したソフトバンク千賀でも2.22～4.58と実に2.36点もの差が付いています。

これは打率や失点率(・防御率)という成績の再現性の低さによるもので、同選手のFIPMMに目を向けると1.95/3.35とかなり差が狭まっているのがわかるかと思います。それでも野手の成績予測に比べるとかなり広い印象を受けますが。

あとは足切りの打席数が少ないのも原因でしょうか。現在は予測対象年が100打席以上の選手を対象に80%を超えるかどうかでパラメータを設定していますが、300打席に増やすとRAMMの範囲は20%、FIPMMの範囲は10%減らすことができます。

今のシステムの出来には満足していないのでまた来年度の予測の完成度を高めたいです。

2021年個人成績予測