推 larry780109 : 太神啦...05/05 01:51
推 jay228 : 有些球員是投很多中距離，有些是切入+外線05/05 01:52
→ jay228 : 單純用出手距離來看，似乎不太精確?05/05 01:53
推 love1500274 : 其實有太多因素影響罰球05/05 01:57
→ love1500274 : 球員會不會惡意萊犯規 和團隊是否為加分狀態05/05 01:58
推 jay228 : 或許該用三種出手距離各自取得的罰球數來判斷球商 05/05 02:01
推 kasugamaru : 怎麼不把罰球數/出手數05/05 02:03
推 fish0414 : 不用理那個人浪費自己時間其實05/05 02:06
→ linchw : 他還能回你嗎 沒被水桶也太瞎05/05 02:06
推 darren2586 : 我大半夜看版不是為了看到統計課本的QAQ05/05 02:12
推 star1234 : 弱弱問,戰場是哪篇阿05/05 02:15
推 rayisgreat : 未看先推 戰起來戰起來05/05 02:18
推 allse1032 : 太神啦看NBA版學統計05/05 02:18
推 jgps61203 : 勇湖G2快開打了 這裡還在打G1 OT5 777777 05/05 02:21
推 obeyxxxx : 以後一定要讓孩子好好讀書再去網路筆戰05/05 02:26
推 abc32521 : 推統計學05/05 02:29
推 ccs100203 : 推統計05/05 02:32
推 willyhsuan : Y軸放罰球數/出手數 X軸放出手距離加權05/05 02:33
推 ymsc30102 : 推 戰場在前面同一個作者 跳投大隊vs切入大隊那篇05/05 02:33
推 DonDonFans : 推05/05 02:33
推 Liability : 推統計，比起只會留言跳針球商罰球好多了=_=05/05 02:33
推 romeomonkey : 超屌欸 課文應該寫這個有趣多了05/05 02:45
推 wpd : 他的前提是"場均罰球高的球員"05/05 02:51
推 e8e88 : MVP的球商好高05/05 02:51
→ wpd : 所以圖表裡不能列入場均低於大約3~4次的05/05 02:51
推 wpd : 你做的應該叫"出手數高的球員 出手距離跟罰球關係"05/05 02:54
→ wpd : 而不是"場均罰球高的球員 出手距離跟罰球關係"05/05 02:55
推 canlest : G1 OT打不完呀 05/05 02:57
→ wpd : 你好像有點刻意繞一圈用出手數高 罰球數高的"相關"05/05 02:57
→ wpd : 去把這兩個前提直接替代掉05/05 02:57
→ wpd : 你要有你自己的篩選標準可以 不過跟別人問的就有差05/05 02:59
推 Aether13 : 用腳想也知道有相關 重點是有沒有合理 公平吹判每個05/05 02:59
→ Aether13 : play05/05 02:59
→ wpd : 異05/05 02:59
→ wpd : 場均罰球數低於3.5/4/4.5的拿掉 看看趨勢線如何 05/05 03:02
推 wpd : 後來看到你在結論完以後補充地方才做 後面那圖可以05/05 03:14
→ wpd : 不過抓到TOP10 7.9罰 有點標準太高 多幾個篩選門檻05/05 03:17
→ wpd : 不如抓個5 剛好有Curry Poole 比較多人想看05/05 03:18
→ Delirious15 : 幫結論：nba捧77買飯 鉛筆罰球賺分洗到MVP05/05 03:27
噓 hschian : 結論，普爾今年領多少？05/05 03:37
→ hschian : 線上面那票領多少？05/05 03:38
→ hschian : 最靠近普爾那個是不是欠噴？05/05 03:38
推 w25707693 : 不用浪費時間理某小丑欸05/05 04:04
推 orthogonal : 推 其實我建議把 場均罰球次數/場均出手次數 當作05/05 04:46
→ orthogonal : 罰球比例 去和出手平均距離算相關性05/05 04:47
→ orthogonal : 精確地說是 (罰球+出手次數)/出手次數 因為會獲得05/05 04:47
→ orthogonal : 罰球那幾乎都是有要出手被犯掉05/05 04:48
→ orthogonal : 不過還有and 1跟三分罰球的問題...其實場均罰球次數05/05 04:48
→ orthogonal : 還真不好精算 05/05 04:49
推 badangel0000: 簡單的事實 本來就不用理那個悲憤宅 超逗05/05 05:43
推 Dino14124 : 請問龜龜在哪QQ05/05 06:03
→ ken720331 : 推 比什麼感覺文好太多了....05/05 06:10
推 ljk476820 : 好猛…05/05 06:10
→ NWAHSEF : 出手距離越近 防守球員越多 被犯規機會越高05/05 06:16
推 azlbf : 不想做就直說 大腸已經55505/05 06:24
推 xeriom22576 : 結論就是勇士罰球少到靠北不是？05/05 06:26
推 tim12345682 : 太神啦 大數據分析 05/05 06:39
推 SagaLin : 自己也是統計背景推一下。我對紀錄的記錄方式不太05/05 06:40
→ SagaLin : 熟，想問出手距離是不是只計算成功出手的球？如果05/05 06:40
→ SagaLin : 獲得罰球的回合沒有算出手的話，這裡也許有一點樣05/05 06:40
→ SagaLin : 本選擇的偏誤在（雖然影響可能不會太多）。如果有05/05 06:40
→ SagaLin : 獲得罰球該次的出手距離，也許可以嘗試用距離解釋05/05 06:40
→ SagaLin : 獲得罰球與否試試看。05/05 06:40
推 killuaz : Curry出手距離遠 防守球員有比較少嗎？XD05/05 06:54
推 palapalanhu : 推05/05 06:54
推 ic09410 : 所以結論是什麼？05/05 07:01
→ ken720331 : 掩護後三分出手 不就是抓瞬間空檔嘛 要什麼罰球05/05 07:05
→ ken720331 : 圓柱體?05/05 07:05
推 baller0allen: 結論就是沒有結論，數據太離散05/05 07:18
→ baller0allen: 我知道basketballstate 可以抓到 出手形態，可以以05/05 07:20
→ baller0allen: 出手形態為主做分析 可能比出手距離有用 05/05 07:20
推 baller0allen: 還可以加入柴犬的影響（每個柴犬整場比賽吹罰的數05/05 07:23
→ baller0allen: 量與平均吹罰的偏離正負差）05/05 07:23
推 kitoik5427 : 不要不要 我現在就想看太陽46罰05/05 07:25
推 ken720331 : 阿銀是有可能把柴犬亂吹數據化嘛 他不是不想公開05/05 07:25
推 Dickys200092: 有解決內生問題給推05/05 07:25
→ hschian : 聽君一席話，如同一席話～05/05 07:28
推 ChrisPaul03 : 相關係數0.1 就不要用統計學觀點了05/05 07:30
→ ChrisPaul03 : 很明顯不是這兩個變因在決定 05/05 07:31
推 edwinrw : 推05/05 07:33
噓 tasimichael : 好了啦老哥05/05 07:50
推 s8900117 : 專業推05/05 08:05
推 p890089 : 推上面 R平方0.1這篇直接end05/05 08:07
推 skywings1984: 認真！專業 ！05/05 08:11
推 BioJacob : 推大大分析，但怕有人看不懂只想吵XD05/05 08:11
推 y800122155 : 做出來結論跟想像不一樣就猛篩樣本數，那就不叫統計05/05 08:12
→ y800122155 : 欸05/05 08:12
噓 ScarYao : 不是 統計內容跟結論對不起來呀05/05 08:13
→ ScarYao : 就是一路解釋到自己要的結果05/05 08:14
推 rolandgjh : 相關係數只有0.1的統計結果可以說一點意義都沒有吧05/05 08:24
→ rolandgjh : …前面一堆推的可以說一下你們看懂了啥嗎05/05 08:24
推 heartbeaz : 推 但一大早起來看這個應該沒人看的下去05/05 08:26
噓 Presentation: 你的相關係數0.1太低，表示兩個變數是低度線性相關05/05 08:29
→ Presentation: ，另外xy的比例差異過大，導致你覺得線畫起來很有05/05 08:29
→ Presentation: 相關，實際上兩個軸的scale拉到一樣的話，回歸線應05/05 08:29
→ Presentation: 該幾乎是水平線了05/05 08:29
受教了，沒有考慮到XY軸Scale的問題，所以圖誤導性太強了。我補個內文
推 ruokcnn : R方0.1連社科院的論文都不會過啦XD05/05 08:37
※ 編輯: henry87927 (14.0.157.122 香港), 05/05/2023 08:37:39
噓 ruokcnn : 你商科484沒修過統計 補噓 05/05 08:39
噓 hschian : 刪文算了～ 獻醜而已～ 05/05 08:41
→ MK47 : BioJacob : 推大大分析，但怕有人看不懂只想吵XD 05/05 08:42
→ MK47 : 這個就是看不懂相關係數0.1的人吧 05/05 08:42
推 wainkid : 有p先給推 但R沒有0.995的話... 05/05 08:43
※ 編輯: henry87927 (14.0.157.122 香港), 05/05/2023 08:47:54
推 JH4748 : 這幾篇知識含量有點高餒 05/05 08:49
※ 編輯: henry87927 (14.0.157.122 香港), 05/05/2023 08:49:34
噓 hschian : 出手距離/進攻方式 是兩馬子事 硬要綁在一起 05/05 08:49
→ hschian : 攻擊籃框 容易獲得罰球 這基本常識 05/05 08:49
→ hschian : 你要硬把出手距離拉近來講 05/05 08:50
→ hschian : 就莫名其妙而已 05/05 08:50
→ hschian : 最蠢就是那球星去套 05/05 08:51
→ hschian : 每個球星有不同的攻擊方式 05/05 08:51
→ hschian : 硬要抓球星來完美你的說法 05/05 08:52
推 Billbehappy : 給牡蠣 05/05 08:52
→ hschian : 你怎麼不去查，發生犯規的區域在那邊最多？ 05/05 08:53
→ hschian : 硬要套欸～ 笑死～ 05/05 08:53
→ chordate : 你可以參考一下那些做進階數據的怎麼做 05/05 08:57
→ chordate : 通常是分切入跳投去看，參考人家已經有的作法 05/05 08:57
→ chordate : 可以少很多冤枉路 05/05 08:58
→ chordate : 不是單純的用距離 05/05 08:59
推 Larry0806 : 他這麼認真, 怎麼噓的這麼兇, 這要給鼓勵阿!! 05/05 09:15
→ Presentation: 這種大學基礎統計學的回歸章節功課，圖跟數據解釋 05/05 09:18
→ Presentation: 成這樣，要怎麼給推？ 05/05 09:18
推 Larry0806 : 有做功課就給推了~ 不滿意可以另闢新文推翻他阿 05/05 09:21
推 a12124477 : 你要國中小看懂這個太強人所難了吧 05/05 09:22
→ MK47 : 確實 國中小看圖多就推了 根本沒在管你推導過程、相 05/05 09:29
→ MK47 : 關係數跟結論的關係 05/05 09:29
→ Presentation: 推文不就說了，結論的正相關（出手距離、罰球數） 05/05 09:32
→ Presentation: 數據的相關係數只有0.1，表示低度線性相關，至於圖 05/05 09:32
→ Presentation: 為什麼看起來正相關是因為xy 軸的scale 差異過大， 05/05 09:32
→ Presentation: 如果調整scale,圖看起來應該會接近水平線，就不會 05/05 09:33
→ Presentation: 覺得很正相關了 05/05 09:33
推 Larry0806 : 來來來 你各位專業的學碩博 生一篇讓我增長見聞 05/05 09:33
→ Presentation: 我還正好真的是統計碩士呢，已經回覆的推文我想不 05/05 09:35
→ Presentation: 必再爭論下去，原po 也已經知道自己的結論過於粗糙 05/05 09:35
→ Presentation: ，等看看他修正後的文再說吧 05/05 09:35
推 jk10134 : 看完就覺得難怪我薪水漲很慢QQ 05/05 09:57
→ DonDonFans : 結果兩天過去了 也只有原po在分析 05/05 10:07
推 DonDonFans : 老哥辛苦了== 05/05 10:11
推 eugene7983 : 樣本數篩成這樣結果相關.1老實說啥都沒證明到…… 05/05 10:29
→ e2167471 : 因為認真的誤導沒什麼好推的 這麼愛看認真製圖 05/05 11:51
→ e2167471 : 外面有很多地方都有在做這種製圖工程 專門把數據弄 05/05 11:51
推 a4326981 : 好猛 05/05 11:52
→ e2167471 : 得好像很顯著一樣 是哪些我就不說了 05/05 11:52
→ e2167471 : 座標軸比例就一個最基本的玩法 05/05 11:53
→ e2167471 : 或是改變座標軸起點 讓只差平移的看起來像倍數差的 05/05 11:54
→ e2167471 : 如果是在這種地方認真 不值得給予掌聲吧(非指本文) 05/05 11:55
推 gamania11234: 嗯，看不懂。有沒有大神認真解釋一下這篇的名詞跟 05/05 12:31
→ gamania11234: 重點QQ 05/05 12:31
推 duck329 : 反駁的要不要把你想要的條件直接用數據算出來 05/05 12:47
→ duck329 : 起碼人家有算出東西給你看，別又在那憑感覺在討論 05/05 12:47
→ Presentation: 統計數據圖表不是已經說明原po 解釋的問題點了，哪 05/05 13:12
→ Presentation: 裡看不懂？ 05/05 13:12
推 TheOneisNEO : 上面講的製圖工程哈哈哈 05/05 13:29
推 y800122155 : 上面提scale的論述，我認為也是錯誤的，因為XY軸的 05/05 19:18
→ y800122155 : 單位根本不一樣，就沒有所謂哪一種scale才是正確的 05/05 19:19
→ y800122155 : 畫法，還是要回到回歸分析本身來評判解釋力夠不夠、 05/05 19:19
→ y800122155 : 相關性高不高 05/05 19:19
推 TheOneisNEO : 上面講的應該是同樣的數據 分不同的球員群體(CFG) 05/05 21:48
→ TheOneisNEO : 圖的長寬就不一樣 顯得好像某球員特別離群 05/05 21:49
→ TheOneisNEO : 不是單純的xy長度比 05/05 21:49
→ Presentation: 你都知道scale 單位不一樣，不就是我說的不能直接 05/06 09:24
→ Presentation: 畫出來看起來是正的斜率就說正相關嗎？哪裡論述有 05/06 09:25
→ Presentation: 問題 05/06 09:25
→ y800122155 : 你用錯誤的論述去批評另一個錯誤的論述，就會變成一 05/06 10:56
→ y800122155 : 個無毫意義的討論 05/06 10:56
推 Presentation: 笑了，我說原po沒考慮到兩軸的scale不一樣，所以畫 05/06 13:05
→ Presentation: 出來的圖才會像是很有正相關的回歸線，如果兩軸調 05/06 13:05
→ Presentation: 整，可能就不會覺得很有正相關，這句話根本跟你說 05/06 13:05
→ Presentation: 的單位毫無關係 05/06 13:05
→ Presentation: btw,通常這種scale 差異過大的狀況，會透過標準化 05/06 13:17
→ Presentation: 等方式來讓不同單位的資料可以盡量的比較，所以也 05/06 13:17
→ Presentation: 不是沒有方法可以來觀察 05/06 13:17
推 womanloveme : 邏輯、條件都合理～給推 05/06 20:39
