メジャーリーグのピッチャーは、戦略、策略、スキル、そして実行力の組み合わせによって成功を収めます。彼らの唯一の仕事は、対戦する打者をアウトにすることです。
そのために、彼らは各投球の状況を分析し、「ボールとストライクは何個あるか？塁上に走者はいるか？スコアはどうか？」といった質問を自問します。また、「どの球種をどこに投げるべきか？どのくらいの速さで投げるべきか？」といった決断も検討します。
これらの質問への答えに基づいて、投手はどのアプローチが最も打者をダッグアウトに送り返す可能性が高いかを慎重に判断します。ボールのリリースポイント、回転数、そしてブレーキの量はすべて、各投球を自分の能力を最大限に発揮するために物理的に作用します。
ほとんどの投手は自分の最大の強みを認識しているでしょう。しかし、その潜在能力を十分に発揮できていない隠れた強みはあるのでしょうか？投手の実際の成功率と潜在的な成功率は、他の投手と比べてどうなのでしょうか？
これらの質問への回答は、JMP 16 Pro の新しく強化されたログおよびモデル スクリーニング機能、MLB.com の Baseball Savant にある Bill Petti の「baseballr」パッケージにアクセスするための JMP の R 関数などを使用して得られます。
重要な注意事項
-概要（および動画の1:28）で、JMPのR関数を使用して「baseballr」パッケージにアクセスする方法について言及しています。このデータは数年前にJMPとRの異なるバージョンでアクセスしたもので、残念ながら現在は互換性がありません。プレゼンテーションで使用したデータにアクセスするための2つの方法を以下に示します。
- オプション 1 : 「baseballr_2018_season_accumulation_script.txt」の内容を R スクリプトにコピーし、R Studio で実行します。
- オプション 2 : 次のリンクから「MLB 2018 Regular Season.csv」をダウンロードします。
拡張ログスクリプトを実行するには
- JMP 16 Proで「MLB 2018 Regular Season.csv」を開きます（数分かかる場合があります）
-「enhanced_log_script.jsl」を実行して、プレゼンテーションで説明したデータ操作とモデルスクリーニングのアクションを実行します。
