Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.1
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pp.8-17
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2014
In this research, we employed various data mining techniques to build predictive models for win-loss prediction in Korean professional baseball games. The historical data containing information about players and teams was obtained from the official materials that are provided by the KBO website. Using the collected raw data, we additionally prepared two more types of dataset, which are in ratio and binary format respectively. Dividing away-team's records by the records of the corresponding home-team generated the ratio dataset, while the binary dataset was obtained by comparing the record values. We applied seven classification techniques to three (raw, ratio, and binary) datasets. The employed data mining techniques are decision tree, random forest, logistic regression, neural network, support vector machine, linear discriminant analysis, and quadratic discriminant analysis. Among 21(= 3 datasets${\times}$7 techniques) prediction scenarios, the most accurate model was obtained from the random forest technique based on the binary dataset, which prediction accuracy was 84.14%. It was also observed that using the ratio and the binary dataset helped to build better prediction models than using the raw data. From the capability of variable selection in decision tree, random forest, and stepwise logistic regression, we found that annual salary, earned run, strikeout, pitcher's winning percentage, and four balls are important winning factors of a game. This research is distinct from existing studies in that we used three different types of data and various data mining techniques for win-loss prediction in Korean professional baseball games.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.3
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pp.653-659
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2015
The Pythagorean formula for baseball postulated by James (1982) indicates the winning percentage as a function of runs scored and runs allowed. However sometimes, the Pythagorean formula gives a less accurate estimate of winning percentage. We use the records of team vs team historic win loss records of Korean professional baseball clubs season from 2005 and 2014. Using assumption that the difference between winning percentage and pythagorean expectation are affected by unusual distribution of runs scored and allowed, we suppose that difference depends on mean, standard deviation, and coefficient of variation of runs scored per game and runs allowed per game, respectively. In conclusion, the discrepancy is mainly related to the coefficient of variation and standard deviation for run allowed per game regardless of run scored per game.
Based on the huge baseball game records, the steal plays an important role to affect the result of games. For the research about success or failure of the steal in baseball games, logistic regression models are developed based on 2007 Korean professional baseball games. The analyses of logistic regression models are compared of those of the discriminant models. It is found that the performance of the logistic regression analysis is more efficient than that of the discriminant analysis. Also, we consider an alternative logistic regression model based on categorical data which are transformed from uneasy obtainable continuous data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.3
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pp.653-661
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2016
In this paper, we provide a suitable optimal exponent in the generalized Pythagorean theorem and propose to use the logistic model & the probit model to estimate the winning rate in Korean professional baseball league. Under a criterion of root-mean-square-error (RMSE), the efficiencies of the proposed models have been compared with those of the Pythagorean theorem. We use the team historic win-loss records of Korean professional baseball league from 1982 to the first half of 2015, and the proposed methods show slight outperformances over the generalized Pythagorean method under the criterion of RMSE.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.119-126
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2023
In this paper, a new model was presented to objectively evaluate the defense ability of defenders in Korean professional baseball. In the proposed model, using Korean professional baseball game data from 2016 to 2019, a representative defender was selected for each team and defensive position to evaluate defensive ability. In order to evaluate the defense ability, a method of calculating the defense range for each position and dividing the calculated defense area was proposed. The defensive range for each position was calculated using the Convex Hull algorithm based on the point at which the defenders in the same position threw out the ball. The out conversion score and victory contribution score for both infielders and outfielders were calculated as basic scores using the defensive range for each position. In addition, double kill points for infielders and extra base points for outfielders were calculated separately and added together.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.3
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pp.625-633
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2017
Fielding Independent Pitching (FIP) is a statistic that measure pitcher performance by eliminating plate appearance outcomes that involve defensive play. FIP uses pitcher dependent outcomes such that walks, strikeouts, hit by pitches, and home runs allowed. The FIP equation derived from linear weights uses three coefficients 13, 3, -2 for evaluating Major League Baseball pitchers. However, these coefficients derived from run value of major league baseball are not suitable to Korea Baseball Organization pitchers due to baseball circumstances. In this study, new FIP called kFIP for Korea Baseball Organization pitchers are provided. We recalculate coefficients and get 14, 3, -1 for evaluating Korean Baseball pitchers. As a result, kFIP is statistically significantly better than FIP at predicting pitcher ERA in KBO League.
Park, Jin-Young;Lee, Seung-Jun;Kim, Yong-Il;Heo, Gu-Yeon
Clinics in Shoulder and Elbow
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v.19
no.1
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pp.15-19
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2016
Background: To investigate how many rookie pitchers suffered from injuries while playing in the amateur league without guidelines for prevention of excessive pitching, we analyzed their amateur pitching patterns based on the pitch count, use of breaking balls, and pitches during winter camp. Methods: Forty-one rookie pitchers who graduated from high school or university in 2013 and joined professional baseball teams. Participants were interviewed by a trainer using our questionnaire. Injury inclusion criteria were 1) history of shoulder surgery, 2) history of elbow surgery, 3) shoulder pain requiring treatment, and 4) elbow pain requiring treatment. Results: Mean number of pitches per game and warm-up pitches for practice was 84.5 pitches (range, 15 to 130 pitches) and 16.4 pitches (range, 2 to 210 pitches), respectively. Mean number of pitches during the last year was 906.9 (range, 80 to 2,000). Mean number of maximal pitches was 127 pitches (range, 50 to 210 pitches). Fourteen pitchers had pitched over 150 pitches. Twenty-seven pitchers (65.9%) had pitched in spite of enduring pain. During winter training (mean 1.8 months), mean number of pitches per day was 162.5 pitches, and 20 pitchers (48.8%) had practiced pitching excessively despite the cold weather. Twenty-six rookies (63.4%) had shoulder pain or history of shoulder surgery, and 31 pitchers (75.6%) had elbow pain or history of elbow surgery. Only four participants (9.8%) did not have pain and history of surgery. Conclusions: For young baseball pitchers, guidelines for prevention of excessive pitching and for regulating the winter training program may be needed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.3
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pp.1238-1245
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2012
The main purpose of this study was to identify the current awareness and preference on the promotions of products in Korean professional baseball teams. For this study, the subjects were randomly selected where they have experienced purchasing any products in the Korean professional baseball stadium. Totally, 520 subjects were asked to answer the questionnaire relevant to the current awareness and preference of promotion of products. There were 11 questions for the current awareness and 14 questions for the preference on the promotion of products. The data gathered was determined within a frequency analysis, an independent sample T-test and one-way ANOVA tests. The results were discussed when the p-value were lest than .05. There were a couple of results found throughout this study. Firstly, there were no significant differences of the current awareness between gender. Secondly, there were significant differences of the preference on the promotion between age(p<.05). Especially, there were significant differences on the value of products and price between 20's, 30's and 40's groups. Thirdly, there were significant differences of the preference on the promotion between level of earing per year statistically(p<.05). In addition, there were significant differences on the price of products between 2000-2500 million won, 2500-3000 million won and 4000 million won groups. Consequently, the product promotion by the Korean professional baseball teams has to be more variety and structured.
Every baseball game generates various records and on the basis of those records, win/lose prediction about the next game is carried out. Researches on win/lose predictions of professional baseball games have been carried out, but there are not so good results yet. Win/lose prediction is very difficult because the choice of features on win/lose predictions among many records is difficult and because the complexity of a learning model is increased due to overlapping factors among the data used in prediction. In this paper, learning features were chosen by opinions of baseball experts and a heuristic function was formed using the chosen features. We propose a hybrid model by creating a new value which can affect predictions by combining multiple features, and thus reducing a dimension of input value which will be used for backpropagation learning algorithm. As the experimental results show, the complexity of backpropagation was reduced and the accuracy of win/lose predictions on professional baseball games was improved.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.2
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pp.285-298
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2012
This research deals with a relationship between the performance of Korean professional baseball players and their annual salaries. It is based on the sabermetrics, which measures the performance of baseball batters in a refined way. We collect the records of batters of eight professional baseball clubs during the season 2009 and 2010. Then, we calculate every index of the sabermetrics. Principal component analysis is used for examining the relationship between those indexes of sabermetrics and annual salary for the next year. In general, batters who show higher performance get more salary. The result of this research can be useful in order to reach an agreement on salary between a player and his club partner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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