オタクの数学/統計

皆さん、私は最近 r/baseball に同様の内容を投稿しましたが、反応は冷たかったです。 私はオタクなので、皆さんならその重要性を理解していただけると思うところをここで共有したいと思いました。 1998年（リーグが30チームに拡大したとき）以降の4つの変数を比較しました。 1) 市場順位 – ニールソンのデータ、ただし 1 ～ 29 位 (ごめんなさい、カナダ) 2) 出席者数 (野球参照) 3) 給与 (野球参照) 4) 勝率 (野球の合計勝敗から計算)参考） 相関係数とは、2 つのデータがどの程度密接に関連しているかを百分率で表した統計的な計算です。 たとえば、100% の相関係数は、1 つの変数が与えられた場合、対応する変数が何になるかを 100% の確実性で予測できることを意味します (変数 A が高くなるほど、変数 B も高くなります)。 相関係数 0% は、2 つの変数間に相関関係がまったくないことを意味します。 -100% の相関係数は、対応する変数が何であるかを 100% の確実性で予測できますが、それらは反対方向 (変数 A が低いほど、変数 B が高いほど) に動くことを意味します。 上記の各値を比較した相関係数は次のとおりです。 市場順位/出席率: -46.55% 市場順位/給与: -70.01% 市場順位/勝利率: -58.07% 出席率/給与: 85.78% 出席率/勝利% : 69.27% 給与/勝利%: 73.42% これは何を意味しますか? 統計的に、出席率を予測する最大の要因は給与計算です。 勝っても入場者数にはあまり影響しません。 相関関係が最も低いのは市場規模と来場者数の間です。 私は以前にこれを述べましたが、今では統計的に検証することができます。小規模な市場チームなどというものは存在しません。 ただの安いオーナー！ 自分の名簿にお金を費やすオーナーは、ファンを集めます。 80年代後半から90年代前半に見られたように。 ウォルター・ハースは、野球界の給与上位 3 位に 2 年間在籍し、その結果、入場者数トップ 5 に 4 年間在籍しました。 ご質問がございましたらお知らせください。