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Covariate Balancing Propensity Scoreを用いた，スクイズ作戦の有効性の解析

机译：使用协变量平衡倾向得分的挤压操作效果分析

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近年，スポーツではデータの取得が盛んに行われており，特にアメリガの大リーグの試合 データは全打席一球ごとの記録が公開されている.本論文では，このデータを用いて野球に おけるスクイズ作戦が得点する確率にあたえる影響についてCovariate Balancing Propensity Score(CBPS, Imai and Ratkovic, 2014)を用いて解析を行った結果を報告する.特に，本解析 においては，どうしても1点が欲しい状況である得点差が0点または1点の場合のスクイズ 作戦の有効性に焦点を当てる（ただし満塁の場合は除く）.スクイズ作戦が得点する確率にあた える影響を推定するためには，スクイズ作戦をとつた場面と，とらなかった場面を比較すると いうのが簡単な方法である.しかし，スクイズ作戦をとるかとらないかはランダムではなく， 打者や投手の情報といった共変量に依存して決定されるのが一般的であるため，単純な2群の 比較を行ってしまうと，推定されたスクイズ作戦の影響に共変量の影響が含まれてしまい，適 切に推定を行うことができない.そこで，本論文では傾向スコアを用いて共変量調整を行った 上で，スクイズ作戦が得点する確率に与える影響を推定した.さらに傾向スコアの推定を口 ジスティック回帰モデルを用いてスクイズ作戦の影響を推定した場合と，Covariate Balancing Propensity Scoreを用いてスクイズ作戦の影響を推定した場合の結果を比較した.その結果， CBPSを用いて影響を推定する方が，ロジスティック回帰モデルを用いて傾向スコアを推定し た場合に比べて，比較する2つの群の共変量の分布の平均がよく釣り合い，スクイズ作戦が得 点する確率に与える影響を安定して推定できることがわかった.また，CBPSを用いた解析か らスクイズ作戦は平均の意味で18.2%得点する確率を上昇させることがわかった.%Major League Baseball (MLB) has collected play-by-play data for the past 20 years. This data is available to the public. In this paper, we estimate the effect of a squeeze play on scoring using the covariate balancing propensity score (CBPS, Imai and Ratkovic, 2014) method. We focus on the case where the score difference is 0 or 1，except when the bases are loaded. A simple method is used to estimate the effect of a squeeze play on scoring. Specifically, sample averages are compared between two groups (attempting and not attempting a squeeze play). However, the decision to attempt a squeeze play is not random; it depends on the batter, pitcher, inning, etc. If these confounding variables are not considered, the estimated result will not represent the true effect of a squeeze play. In this paper, we estimate the effect of a squeeze play using a propensity score approach to adjust the effect of other variables. In the analysis, two types of estimation procedures for the propensity score are compared: the logistic regression model and the CBPS method. squeeze play becomes more stable than using the logistic regression model to estimate the propensity score. CBPS indicates that a squeeze play has a positive effect on the scoring probability and increases the probability of scoring by 18.2%.
机译：近年来，体育方面的数据得到了积极的获取，尤其是针对每个蝙蝠公开了美洲大联盟的比赛数据，在本文中，我们将其用于挤压棒球。我们使用协变量均衡倾向得分（CBPS，Imai和Ratkovic，2014）报告了该策略对计分概率的影响的分析结果，尤其是在这一分析中，当绝对需要一个点时。当差异为0或1点（基数除外）时，着重于挤压操作的有效性，为了评估挤压操作对得分概率的影响，挤压操作为一种简单的方法是比较记录的场景和未捕获的场景，但是是否进行挤压操作不是随机的，而是取决于击球员和投手信息等协变量。因此，如果进行两组的简单比较，则将协变量的影响包括在所估计的挤压操作的影响中，并且不可能进行适当的估计。在本文中，我们使用倾向性得分调整协变量后估计挤压操作对得分概率的影响，并使用口头回归模型通过评估倾向得分来估计挤压操作的效果。将结果与使用协变量平衡倾向得分估计挤压操作的影响进行比较，结果，使用CBPS估计影响的过程使用逻辑回归模型估计趋势得分。结果发现，比较两组的协变量分布的平均值具有更好的平衡性，并且可以更加稳定地评估挤压操作对得分概率的影响。挤压操作提高了平均得分可能性18.2％。％美国职业棒球大联盟（MLB）在过去20年中收集了逐场比赛数据，该数据可供公众使用。在本文中，我们估计了挤打对使用协变量平衡倾向得分（CBPS，Imai and Ratkovic，2014）方法进行计分，我们着眼于得分差异为0或1的情况（除了加载基数时），使用一种简单的方法来估算得分比赛中的挤压比赛具体是在两组之间进行比较（尝试和不尝试挤压比赛），但是，尝试挤压比赛的决定不是随机的;它取决于击球手，投手，局等。不考虑这些混杂变量，估计结果将不能代表挤压游戏的真实效果。在本文中，我们使用倾向评分法来调整其他变量的效果来评估挤压游戏的效果。比较了倾向得分的两种估计程序：逻辑回归模型和CBPS方法。挤压游玩比使用逻辑回归模型估计倾向得分变得更加稳定。认为挤打对得分概率有积极影响，得分概率增加了18.2％。

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