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자료유형
학술저널
저자정보
박혜원 (서울시립대) 박건웅 (서울시립대)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제4호
발행연도
2019.7
수록면
873 - 884 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.4.873

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야구에서 단순 통계량을 가공하여 과학적으로 분석하는 세이버메트릭스 (sabermetrics) 분야의 중요성은 점차 강조되고 있다. 하지만 야구 통계량들이 이루는 인과 및 상관 관계 자체에 대한 연구는 상대적으로 많이 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 통계량들의 확률적 의존관계를 모델링할 수 있는 베이지안 네트워크 (bayesian network) 또는 방향성 비순환 그래피컬 모델 (directed acyclic graphical models; DAG models)을 이용하여, 타자 관련 통계의 직·간접적인 관계망을 찾는 데 초점을 맞추었다. 이를 위하여, 다변량 가산 자료의 인과관계망을 보여줄 수 있는 포아송 방향성 비순환 그래피컬 모델을 이용하였다. 이를 통해 지표간의 관계를 이용한 새로운 관점의 타자 능력 지수 혹은 세이버메트릭스 통계량을 찾기를 기대한다.
#다변량 가산 자료 #방향성 비순환 그래피컬 모델 #베이지안 네트워크 #세이버메트릭스 #Bayesian network #directed acyclic graphical models #multivariate count data #sabermetrics

목차

요약
1. 서문
2. 이론적 배경 및 연구방법
3. 데이터 분석
4. 결론 및 토의
References
Abstract

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Beneventano, P. / 2012 / Predicting run production and run prevention in baseball: The impact of sabermetrics / International Journal of Business, Humanities and Technology 2:67~75 google schola 최승희 / 2016 / 리팩토링을 위한 소프트웨어 메트릭의 베이지안 네트워크 기반 확률적 관리 / 정보과학회논문지 43(12):1334~1341 dbpia 홍종선 / 2016 / 한국프로야구에서 타자력 지수 제안 / 한국데이터정보과학회지 27(3):677~687 dbpia Lauritzen, S. L. / 1996 / Graphical models / Oxford University Press google schola 이장택 / 2014 / 한국프로야구에서 출루율 계수의 추정 / 한국데이터정보과학회지 25(2):357~363 dbpia

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