大聯盟比賽分析

(不讓分) 9/15 = 60%

(讓分) 10/15 = 67%

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%

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)

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.

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

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)

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)

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.

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.

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.

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.

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:

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.

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.