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Enregistrement W3120470644

Applications of Discrete Markov Chains to Baseball Analysis

2018· article· en· W3120470644 sur OpenAlexaff
Leif Eliasson

Notice bibliographique

RevueURSCA Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarkov chainStochastic matrixSequence (biology)Mathematical economicsStatement (logic)State (computer science)Matrix (chemical analysis)Computer scienceTransition (genetics)Field (mathematics)Markov processMathematicsAlgorithmPure mathematicsEpistemologyStatisticsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are two fundamental notions which justify the use of Markov chains in the analysis of baseball game outcomes. The first is simply a statement of the consequences of the rules of Baseball itself-- namely that for any batter, exactly one of three possible outcomes will have occurred by the time their turn at bat is finished. They will have scored a run, or they will find themselves on base, or they will be “out”. As a consequence, the evolving state of a game of baseball can be entirely characterized in terms of batters in sequence moving from their turn at bat into the appropriate variation of one of these three foundational “states”. In particular, from the beginning of a half-inning to its conclusion, every single possible configuration of bases occupied, number of outs, and number of points scored can therefore be arranged sequentially and, as I will demonstrate, the discrete Markov chain is the perhaps the most natural framework in which to do this. The second fundamental notion is the justification for why, if we create a matrix of transition probabilities representing the transition from one “state of the field”, or “arrangement of players on bases” to the next, this matrix should in fact be a Markov chain. The key is this: since the states being transitioned through in this proposed matrix are exactly the state of the field of play at the time a given batter takes their turn at the mound, and the subsequent state after a batter has taken his turn depends solely upon the performance characteristics of that batter (this is a crucial point, as indeed the next state de facto depends upon the performance of the defenders in the field, but statistically their effects and any others may be aggregated into some “average” performance of the batter), it is logically equivalent then to say that the past states of the game have no bearing on what state will be reached next. The Markov property is satisfied precisely because the state of the game after a batter has taken their turn rests entirely on the shoulders of that batter, without regard to what the batters before have done. Taken together, these two notions suggest a way to construct a Markov chain which will model each state of play which the game passes through from the start of a half-inning to its conclusion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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