Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est bien accueilli pour son contenu attrayant et l'application pratique des compétences R à travers les statistiques de baseball, bien qu'il soit critiqué pour des problèmes techniques sur certains appareils et quelques défis d'accessibilité.
Avantages:Les lecteurs apprécient la capacité du livre à les rendre heureux, ses chapitres informatifs, le sujet amusant qui améliore les compétences R, et l'accent mis sur les exemples de la vie réelle, en particulier dans les statistiques de baseball.
Inconvénients:Certains utilisateurs sont confrontés à des plantages fréquents sur les iPads, à l'absence de fonctionnalités telles que le texte ajustable et à des difficultés pour obtenir les données nécessaires à la réalisation des exercices.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Analyzing Baseball Data with R, Second Edition
Contenu du livre :
L'analyse des données de baseball avec R, deuxième édition, présente R aux sabermétriciens, aux passionnés de baseball et aux étudiants intéressés par l'exploration de la richesse des données de baseball. Il vous fournit les compétences et les outils logiciels nécessaires pour réaliser toutes les étapes de l'analyse, de l'importation des données à leur transformation dans un format approprié, en passant par la visualisation des données sous forme de graphiques et la réalisation d'une analyse statistique.
Les auteurs présentent d'abord une vue d'ensemble des ensembles de données de baseball disponibles publiquement et une introduction douce au type de structures de données et aux capacités d'exploration et de gestion des données de R. Ils couvrent également les fonctions graphiques ggplot2 et emploient un flux de travail convivial tidyverse tout au long de l'ouvrage. Une grande partie du livre illustre l'utilisation de R à travers des sujets populaires de sabermétrie, y compris la formule de Pythagore, l'espérance de course, le cadrage du receveur, les trajectoires de carrière, la simulation de matchs et de saisons, les modèles de comportement irrégulier des joueurs, et les angles de lancement et les vitesses de sortie. Tous les ensembles de données et le code R utilisés dans le texte sont disponibles en ligne.
Les nouveautés de la deuxième édition sont l'adoption systématique du tidyverse et l'incorporation des données de suivi des joueurs Statcast (mises à disposition par Baseball Savant). Tout le code de la première édition a été révisé selon les principes du tidyverse. Les packages du Tidyverse, y compris dplyr, ggplot2, tidyr, purrr et broom sont mis en avant tout au long du livre. Deux chapitres entièrement nouveaux ont été rendus possibles par la disponibilité des données Statcast : l'un explore la notion de capacité de cadrage du receveur, et l'autre utilise l'angle de lancement et la vitesse de sortie pour estimer la probabilité d'un home run. À travers les différents exemples du livre, vous découvrirez la sabermétrie moderne et apprendrez à mener vos propres analyses de baseball.
Max Marchi est analyste de baseball pour les Cleveland Indians. Il a contribué régulièrement aux sites Internet The Hardball Times et Baseball Prospectus et a été consultant pour d'autres clubs de la MLB.
Jim Albert est professeur de statistiques à la Bowling Green State University. Il est l'auteur ou le coauteur de plusieurs ouvrages, dont Curve Ball et Visualizing Baseball, et a été rédacteur en chef du Journal of Quantitative Analysis of Sports.
Ben Baumer est professeur adjoint de statistiques et de sciences des données au Smith College. Précédemment analyste statistique pour les Mets de New York, il est coauteur de The Sabermetric Revolution et Modern Data Science with R..
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780367024864 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 342 |
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