크크크크크크크크 로드 브리티쉬가 이 블로그를 좋아합니다.

통계 죽어라!!!(..)

세이버매트릭스 만세!!

다이노스 데이터 팀은 오랜 기간 현장에서 축적된 경험도 매우 소중하게 여기거든요. ‘기존 방법은 무시하고 데이터 분석에만 올인하자.’ 하고 주장하는 사람은 없어요

이 문장이 핵심이네요.
현실야구랑 프야매를 구별못하는 통계 모르는 세이버쟁이들한테 하두 학을 많이 떼봐서;;;

‘데이터 분석 전문가’를 꿈꾸는 야구팬들도 많은데, 특별히 필요한 역량이 있을까요?
꼭 통계학을 전공할 필요는 없어요. 기계적인 분석은 누구나 할 수 있으니까요. 우선은 야구를 많이 보는 게 중요하고요(웃음), 수많은 데이터에서 유의미한 정보를 가려낼 수 있는 안목을 키워야죠. 또 안목을 갖춰도 다른 사람들을 설득시키지 못하면 의미가 없어요. 다른 어떤 능력보다도 커뮤니케이션 능력이 중요한 이유죠. 자기 생각을 논리적으로 표현하는 훈련도 필요하고요.


- 저는 여기에 감명을 받았습니다.

그래서 통계학과는 이과에 있으면 안된다고 강려크하게 주장하고 있습니다 ;-)
통계쟁이들 숫자 놀음 더이상은 Naver~

근데 저 분 말씀은 의학 분야에도 똑같이 적용이 될 것 같군요 덜덜..

아무리... 과학... 과학...해도 구라가 최고라는 말이지요.

킄킄킄...그거슨 사실입니다!

통계는 구라지만 타율/타점은 믿는다 vs 숫자가 야구다

둘 중에 하나만 배팅하신다면?

팔각도 좁히는 쪽으로 ;-)

농담이구요, 야구통계라는게 결국 더블 블라인드도 아니고 랜덤화도 아니고, 콘트롤드도 아닌 근거수준이 낮은 임상실험이라고 보고 있습니다.;;
잘봐줘야 케이스 시리즈? 코호트?

둘중에 하나를 고르라면 숫자쪽을 고르긴 하겠죠;
저도 태생은 공돌이니까요;;;;;

세이버는 현 상황을 보다 정밀하게 분석해서 문제를 알려주는 거지 답을 알려주는 건 아니라고 봐서 올드스쿨과 세이버가 공존하는 게 당연한 거란 생각이 드네요. 백날 분석해봤자 결국 선수의 폼과 스타일을 교정하고 문제를 해결하는 건 현장이니까요. 그 중간에 서로에 대해 어설프게 이해하고서 딴소리 하는 사람들이 문제죠.

빌 제임스가 위대한 것도 같은 이유에서. :)