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有網友問到程式的問題,因此,再次公開說明,讓更多有興趣的網友一起討論.

因為必須每天下午去下載最新的大聯盟網站的各項球員資料,然而球員資料網頁可以點選但是沒有可以一次完全下載,所有30隊每隊40人的球員資料有上千人,不可能人工下載,因此,我是已經將下載的工作以程式完成.作業方式如下:

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(不讓分) 9/15 = 60%

(讓分) 10/15 = 67%

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此次預測品質: 準確度  (不讓分)>(大小分)>(受讓分)

 (不讓分) 7/8 = 87.5%

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本次程式重新修正後, 結果算是成功的,只有大小分有些誤差,不過整體上已經有足夠的信度,可以作為評估比賽勝負的參考依據,後續是否仍可以有效的模擬出比賽可能之結果, 仍須長期的觀察與修正!(目前還無法論斷本程式屬於長期的可靠,因此,將繼續發展與修改)

未命名.JPG 

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這次模式又展現出大好與大壞的情形,本次是大好,巨人真的前幾局得分,藍鳥也領先了(先前運彩賠率高,評估藍鳥敗,今早更改賠率為低),紅雀也贏水手,而且第一局上水首先得分,以為預測可能失準,但一局下紅雀灌三分,也顯示出紅雀前幾局得分之預測,但本場是開大分(預測是小分),本處有誤差.

後續會持續模擬與修正程式的開發, 希望預測準度能到八成.

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06/14 清晨1點(台灣時間)

今天程式有做大幅度修正測試,模擬預測 洋基(休斯)勝率76%,小分(9.5分)機率52%,  比數6:3

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本次預設4場,2場符合預測(洋基VS太空人,老虎VS海盜);,2場不符合(紅襪VS費城人,道奇VS天使),不正確的2場,基本上都屬於被打爆的場,因此,不列入程式修正的檢討對象,但對於其他場次則加強滾飛比的修正(運算函式),以確實反應滾地球投手的特性(滾地球有可能會犧牲觸擊或是雙殺打,飛球也可能有推進壘包的效果)


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目前周邊程式仍在加緊趕工開發,數據的下載已經完成,可以下載大聯盟所有球員之數據資料,主體程式則希望能模擬預測所有場次,以便篩選預測結果,來押注與合牌.

有鑒於最近幾場比賽的預測都大起大落,今天已經在修正投手與打者之間的AVG(安打率),SO(三振率),BB(保送率),期望能更正確反映出打者對於不同能力投手的現實狀況.(修正之基準以大聯盟歷年所有投手之數據做統計)

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2000~2010.6 先發投手與後援投手之各項數據平均值,作為本模擬評估投手的基準值.

先發與後援平均.JPG 

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今天都在寫程式,目標是將大聯盟各球隊與球員數據,經由程式每日下午進行更新,因為我們下午時間是美國深夜,當日所有比賽都已完成,且大聯盟資料也都UPDate,因此,目前將花時間寫此部份程式,否則先前為了輸入資料,到完成模擬,都已經接近深夜,貼上部落格時,根本彩卷行都休息了.

大聯盟資料庫並無法直接去連接,只能由各球隊網頁去下載,這是比較不方便的地方,目前已經初步寫出可以收集這些網頁資料的程式,但還在設計,以後希望收集資料就由程式代勞了,每日中午電腦自行跑程式,下午就能開始跑模擬.

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前幾場次大小分設定均為9.5分,目前已修正設定跟每場次運彩之大小分相同.


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根據本日的實際比賽情形:

白襪VS遊騎兵 ,結果4:3白襪(勝),與預估遊騎兵(勝)結果不符,檢視比賽得分過程1~6局遊騎兵3:2領先,但在第七局遭逆轉.

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根據本程式,推估各球隊先發打線1000場次的模擬平均得分能力,與本季目前各隊實際的平均得分相互比較:

球隊 模擬 實際 差距
洋基 4.50 5.70 1.20
光芒 4.38 5.19 0.81
紅襪 4.24 5.31 1.07
藍鳥 4.18 5.15 0.97
遊騎兵 4.03 4.81 0.78
老虎 3.86 4.49 0.63
天使 3.73 4.52 0.79
雙城 3.72 4.77 1.05
白襪 3.48 4.25 0.77
水手 3.39 3.69 0.30
金鶯 3.19 3.33 0.14
印地安人 3.16 3.88 0.72
運動家 3.15 4.04 0.89
皇家 3.15 4.31 1.16

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參考大聯盟網站之各隊球員基本資料,將所需要之數據建檔,作為電腦模擬之資料庫.

基本數據建檔情形.JPG 

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根據每支球隊1~9棒次之球員基本數據,模擬場上之狀況,經由電腦重複且快速的運算,可以模擬出球隊基本打擊得分能力.

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