Analizzare i dati del baseball con R, seconda edizione

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto un mix di recensioni positive e negative da parte degli utenti. Se da un lato molti lettori ne apprezzano il contenuto coinvolgente e l'applicazione pratica delle competenze di R attraverso esempi reali, dall'altro sono stati riscontrati problemi tecnici significativi, soprattutto per quanto riguarda l'accessibilità su alcuni dispositivi.

** Visivamente accattivante e piacevole da leggere. ** Ricco di nozioni e capitoli ben strutturati. ** Espande le competenze di R in modo divertente e coinvolgente. ** Si concentra su esempi di vita reale, in particolare sulle statistiche del baseball. ** Consigliato per l'apprendimento pratico.

** Frequenti crash su iPad, che causano un'esperienza di lettura frustrante. ** Nessun testo regolabile o altre funzioni Kindle, essendo una semplice conversione PDF. ** Mancano alcune figure. ** Difficoltà nell'ottenere i dati necessari per completare i compiti.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Analyzing Baseball Data with R, Second Edition

Contenuto del libro:

L'analisi dei dati del baseball con R, seconda edizione, introduce R ai sabermetrici, agli appassionati di baseball e agli studenti interessati a esplorare la ricchezza dei dati del baseball. Il testo fornisce le competenze e gli strumenti software necessari per eseguire tutte le fasi dell'analisi, dall'importazione dei dati alla loro trasformazione in un formato appropriato, dalla visualizzazione dei dati tramite grafici all'esecuzione di un'analisi statistica.

Gli autori presentano innanzitutto una panoramica dei set di dati sul baseball disponibili pubblicamente e una leggera introduzione al tipo di strutture di dati e alle capacità esplorative e di gestione dei dati di R. Inoltre, trattano le funzioni grafiche ggplot2 e utilizzano un flusso di lavoro tidyverse-friendly. Gran parte del libro illustra l'uso di R attraverso argomenti popolari di sabermetria, tra cui la formula pitagorica, l'aspettativa di corse, l'inquadratura del ricevitore, le traiettorie della carriera, la simulazione di partite e stagioni, i modelli di comportamento discontinuo dei giocatori, gli angoli di lancio e le velocità di uscita. Tutti i set di dati e il codice R utilizzati nel testo sono disponibili online.

Le novità della seconda edizione sono l'adozione sistematica del tidyverse e l'incorporazione dei dati di rilevamento dei giocatori di Statcast (resi disponibili da Baseball Savant). Tutto il codice della prima edizione è stato rivisto secondo i principi del tidyverse. I pacchetti del tidyverse, tra cui dplyr, ggplot2, tidyr, purrr e broom, sono enfatizzati in tutto il libro. Due capitoli completamente nuovi sono stati resi possibili dalla disponibilità dei dati Statcast: uno esplora la nozione di capacità di inquadramento del ricevitore e l'altro utilizza l'angolo di lancio e la velocità di uscita per stimare la probabilità di un home run. Attraverso i vari esempi del libro, imparerete a conoscere la moderna sabermetrica e a condurre le vostre analisi sul baseball.

Max Marchi è analista di baseball per i Cleveland Indians. Ha collaborato regolarmente con i siti web Hardball Times e Baseball Prospectus e in precedenza è stato consulente di altri club della MLB.

Jim Albert è professore universitario di statistica alla Bowling Green State University. È autore o coautore di diversi libri, tra cui Curve Ball e Visualizing Baseball, ed è stato redattore del Journal of Quantitative Analysis of Sports.

Ben Baumer è professore assistente di scienze statistiche e dati allo Smith College. Già analista statistico per i New York Mets, è coautore di The Sabermetric Revolution e Modern Data Science with R.

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