There are a variety of methods to model game results and many methods exist for the case of paired comparison data. Among them, the Bradley-Terry model is the most widely used to derive a latent preference scale from paired comparison data. It has been applied in a variety of fields in psychology and related disciplines. We applied this model to the data of Korean Baseball League. It shows that the loglinear Bradley-Terry model of defensive rate and save is optimal in terms of AIC. Also some categorical characteristics, such as east team and west team, existence of golden glove winning players, team(s) with seasonal pitching leader, and team(s) with home advantage, influenced the game result significantly. As a result, the suggested models can be further utilized to predict future game results.
Based on the huge baseball game records, the steal plays an important role to affect the result of games. For the research about success or failure of the steal in baseball games, logistic regression models are developed based on 2007 Korean professional baseball games. The analyses of logistic regression models are compared of those of the discriminant models. It is found that the performance of the logistic regression analysis is more efficient than that of the discriminant analysis. Also, we consider an alternative logistic regression model based on categorical data which are transformed from uneasy obtainable continuous data.
Internal organs are in a game paduk[go] to play on a printing, and a poker, Korean playing cards having cards we. And I am with all kinds of electronic amusements to do a computer with a partner and baseball, soccer, golf, tennis, several hundred to enjoy in a stadium. Most games except a computer game are local, and a case to receive a courtship is in a game during this because I need time, personnel (the other party)? and a game tool. But a computer game is single, and a game is possible, and a number for the merit that can easily play a game by an offer of all tools is, and for this reason a lot of games to enjoy in a computer please be, and it has been transplanted. I do I in order to announce that interface of a game studied a problem and an improvement plan to have let there be a few I (to game interface) if a game is ported with a computer in this study by this.
Park, Jin-Young;Lee, Seung-Jun;Kim, Yong-Il;Heo, Gu-Yeon
Clinics in Shoulder and Elbow
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v.19
no.1
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pp.15-19
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2016
Background: To investigate how many rookie pitchers suffered from injuries while playing in the amateur league without guidelines for prevention of excessive pitching, we analyzed their amateur pitching patterns based on the pitch count, use of breaking balls, and pitches during winter camp. Methods: Forty-one rookie pitchers who graduated from high school or university in 2013 and joined professional baseball teams. Participants were interviewed by a trainer using our questionnaire. Injury inclusion criteria were 1) history of shoulder surgery, 2) history of elbow surgery, 3) shoulder pain requiring treatment, and 4) elbow pain requiring treatment. Results: Mean number of pitches per game and warm-up pitches for practice was 84.5 pitches (range, 15 to 130 pitches) and 16.4 pitches (range, 2 to 210 pitches), respectively. Mean number of pitches during the last year was 906.9 (range, 80 to 2,000). Mean number of maximal pitches was 127 pitches (range, 50 to 210 pitches). Fourteen pitchers had pitched over 150 pitches. Twenty-seven pitchers (65.9%) had pitched in spite of enduring pain. During winter training (mean 1.8 months), mean number of pitches per day was 162.5 pitches, and 20 pitchers (48.8%) had practiced pitching excessively despite the cold weather. Twenty-six rookies (63.4%) had shoulder pain or history of shoulder surgery, and 31 pitchers (75.6%) had elbow pain or history of elbow surgery. Only four participants (9.8%) did not have pain and history of surgery. Conclusions: For young baseball pitchers, guidelines for prevention of excessive pitching and for regulating the winter training program may be needed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.119-126
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2023
In this paper, a new model was presented to objectively evaluate the defense ability of defenders in Korean professional baseball. In the proposed model, using Korean professional baseball game data from 2016 to 2019, a representative defender was selected for each team and defensive position to evaluate defensive ability. In order to evaluate the defense ability, a method of calculating the defense range for each position and dividing the calculated defense area was proposed. The defensive range for each position was calculated using the Convex Hull algorithm based on the point at which the defenders in the same position threw out the ball. The out conversion score and victory contribution score for both infielders and outfielders were calculated as basic scores using the defensive range for each position. In addition, double kill points for infielders and extra base points for outfielders were calculated separately and added together.
We studied indices to explain runs lost for Korean professional baseball teams. Kim and Kim (2014) studied batting indices to explain run productivity of teams; subsequently, we studied fielding indices to explain runs lost. We considered several combined indices made by combining fielding indices closely connected with the runs lost of teams. Data analysis from all games in the regular seasons of 1982~2014 show that weighted WPH (defined as weighted average of WHIP and number of home runs allowed per game) best explain runs lost. Weighted WPH consisting of WHIP (with weight 81%) and number of home runs allowed per game (with weight 19%) was found optimal weighted WPH having correlation coefficient 0.95033 with average runs lost per game. Analysis by chronological periods gave results not much different.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.3
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pp.147-152
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2020
The baseball elimination problem(BEP) is eliminates teams that finishes the season in the early stage without play the remaining games because of the team never most wins even though all wins of remaining games. This problem solved by max-flow/min-cut theorem. But the max-flow/min-cut method has a shortcoming of iterative constructs the network for all of team and decides the min-cut for each network. This paper suggests ascending sort in wins game plus remaining games for each team, then the candidate eliminating team set K with lower 1/2 rank and most easy, simple, and fast computes the existence or not of subset R that a team elimination decision. As a result of various experimental data, this algorithm can be find all of elimination teams for whole data with fast and correct.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.6
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pp.1065-1074
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2012
The purpose of this paper is to statistically analyze the effects of on-base and slugging ability on the run productivity in Korean professional baseball. In Section 2, we have investigated the OPS (On-base percentage Plus Slugging average) and introduced new indices of batting ability by modifying the OPS. In Section 3, we have examined the correlation which the batting average, on-base percentage, slugging average, IsoP (Isolated Power), OPS and the indices introduced in Section 2 have with the average runs per game, using the data from all the games of the regular seasons in 2007~2011. In addition, by generalizing the OPS and the indices introduced in Section 2, we have analyzed the correlation of the indices with various weights between the average runs per game. As a result, the weighted OPS consisting of on-base percentage (with weight 57%) and slugging average (with weight 43%) has been found to give the best explanation of the run productivity.
Run expectancy (RE) is the mean number of runs scored from a specific base runner/outs situation of an inning to the end of the inning. Win expectancy (WE) is the probability that a particular team will win the game at a specific game state such as half-inning, score difference, outs, and/or runners on base. In this paper, we derive RE and WE for the Korea Baseball Organization (KBO) League based on six-year data from 2007 to 2012 using a Markov chain model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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