Analiza datelor din baseball cu R, ediția a doua

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit un amestec de recenzii pozitive și negative din partea utilizatorilor. În timp ce mulți cititori apreciază conținutul său captivant și aplicarea practică a abilităților R prin exemple din viața reală, există probleme tehnice semnificative observate, în special în ceea ce privește accesibilitatea sa pe anumite dispozitive.

** Vizual atrăgător și plăcut de citit. ** Bogat în cunoștințe și capitole bine structurate. ** Extinde abilitățile R într-un mod distractiv și captivant. ** Se concentrează pe exemple din viața reală, în special în statisticile din baseball. ** Foarte recomandat pentru învățarea practică.

** Se blochează frecvent pe iPad, provocând o experiență de lectură frustrantă. ** Nu există text ajustabil sau alte caracteristici Kindle, fiind o simplă conversie PDF. ** Unele cifre lipsesc. ** Dificultate în obținerea datelor necesare pentru a finaliza sarcinile.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Analyzing Baseball Data with R, Second Edition

Conținutul cărții:

Analyzing Baseball Data with R Second Edition prezintă R sabermetriștilor, pasionaților de baseball și studenților interesați să exploreze bogăția de date din baseball. Acesta vă echipează cu abilitățile și instrumentele software necesare pentru a efectua toate etapele de analiză, de la importul datelor, la transformarea lor într-un format adecvat, la vizualizarea datelor prin intermediul graficelor și la efectuarea unei analize statistice.

Autorii prezintă mai întâi o prezentare generală a seturilor de date publice privind baseball-ul și o introducere blândă în tipul de structuri de date și capacitățile exploratorii și de gestionare a datelor din R. De asemenea, ei acoperă funcțiile grafice ggplot2 și utilizează un flux de lucru prietenos cu tidyverse pe tot parcursul cărții. O mare parte a cărții ilustrează utilizarea R prin subiecte populare de sabermetrie, inclusiv formula pitagoreică, speranța de alergare, încadrarea prinzătorului, traiectoriile carierei, simularea jocurilor și a sezoanelor, modelele de comportament ciudat al jucătorilor și unghiurile de lansare și vitezele de ieșire. Toate seturile de date și codul R utilizate în text sunt disponibile online.

Noutățile celei de-a doua ediții sunt adoptarea sistematică a tidyverse și încorporarea datelor de urmărire a jucătorilor Statcast (puse la dispoziție de Baseball Savant). Toate codurile din prima ediție au fost revizuite în conformitate cu principiile tidyverse. Pachetele tidyverse, inclusiv dplyr, ggplot2, tidyr, purrr și broom sunt evidențiate în întreaga carte. Două capitole complet noi sunt posibile datorită disponibilității datelor Statcast: unul explorează noțiunea de capacitate de încadrare a prinzătorului, iar celălalt utilizează unghiul de lansare și viteza de ieșire pentru a estima probabilitatea unui home run. Prin intermediul diverselor exemple din carte, veți învăța despre sabermetria modernă și cum să vă realizați propriile analize de baseball.

Max Marchi este analist de analiză de baseball pentru Cleveland Indians. A colaborat în mod regulat la site-urile The Hardball Times și Baseball Prospectus și a fost anterior consultant pentru alte cluburi MLB.

Jim Albert este profesor universitar distins de statistică la Bowling Green State University. Este autor sau coautor al mai multor cărți, inclusiv Curve Ball și Visualizing Baseball și a fost editor al Journal of Quantitative Analysis of Sports.

Ben Baumer este profesor asistent de statistică și științe ale datelor la Smith College. Anterior analist statistic pentru New York Mets, este coautor al The Sabermetric Revolution și Modern Data Science with R.

　.