野球データにおける統計解析龍谷大学理工学部数理情報学科 T020009　乾　信太郎研究内容 ● 「メジャーリーグの数理科学　上・下」J.アルバート/J.ベネット著 (シュプリンガー・フェアラーク東京株式会社　出版) に書かれている概念に基づいて日本のプロ野球データについて統計解析を行った。 ● 統計解析によって得られる図をOpenGLで作成した。１．出塁率の予測選手個人の出塁率成績について解析する個人出塁率の散布図を作成最小２乗法で横軸に2003年の出塁率，最適な直線縦軸に2004年の出塁率を求める２００５年の予測出塁率最適な直線を推測式としてと実際の結果を比較，採用，2004年の出塁率か推測式を評価ら2005年の出塁率を予測出塁率散布図（横軸：２００３年，縦軸：２００４年） 2003年松中選手 0.429 城島選手 0.399 新井選手 0.299 2004年 0.464 0.432 0.340 出塁率最適直線（横軸：２００３年，縦軸：２００４年）２００５年の出塁率の予測（横軸：２００４年，縦軸：２００５年） 2004 2005 実績値　推定値小笠原選手　0.449　0.4258 多　村選手 0.363 0.3659 今　江選手 0.291 0.3185 ２００５年の出塁率の予測（横軸：２００４年，縦軸：２００５年） 2005 推定値小笠原選手　0.4258 多　村選手 0.3659 今　江選手 0.3185 2005 実績値 0.362 0.369 0.353 推測値の評価（横軸：２００４年，縦軸：２００５年）推測値が十分妥当であったか、そうでなかったかを判断するための基準として, RMSE(平均二乗平方根誤差)を求める。 RMSE = 0.0192 散布図上にプロットされている40名の選手の中で約半分の23名の選手が RMSE～-RMSEの範囲内にプロットされている。２．チーム打撃成績とチーム得点チーム打撃成績（出塁率，長打率打率）と平均得点から散布図作成横軸：それぞれの打撃成績縦軸：平均得点最小２乗法でそれぞれの最適な直線を求める推測式から得られる値と実際のデータを比較し，誤差を検討するチーム打率と平均得点（横軸：チーム打率，縦軸：平均得点）平均得点チーム打率チーム出塁率と平均得点（横軸：チーム出塁率，縦軸：平均得点）平均得点チーム出塁率チーム長打率と平均得点（横軸：チーム長打率，縦軸：平均得点）平均得点チーム長打率誤差を比較する（縦軸：誤差値）打率の箱ひげ図は他の箱ひげ図に比べて、最高値と最低値との差が大きく、箱が極端に大きい。 ● ● 出塁率と長打率の箱ひげ図では、若干出塁率のほうが最大値と最小値との差、箱が大きい。研究を終えて ● 野球のデータを統計学に用いることによって，統計学について学習することができた。 ● さまざまなグラフをつくることによってVisualC++、OpenGL の理解を深めることが出来た。 ● 統計データを用いた推測式として、ある程度の予測をたてることはできたが、優良と言える推測式は作ることはできなかった。