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야구 타격 성과 예측을 위한 배트 트래킹 및 타격 지표 기반 비선형 회귀분석 모델 적용과 분석
Application and Analysis of Nonlinear Regression Models Using Bat Tracking and Hitting Metrics for Baseball Batting Performance Prediction
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- 발행기관
- 국제차세대융합기술학회 바로가기
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- 간행물
- 차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제8권 12호 (2024.12)바로가기
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- 페이지
- pp.2881-2890
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A459184
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원문정보
초록
- 영어
- This study focuses on analyzing and interpreting the relationship between Bat Tracking metrics and traditional hitting metrics using non-linear regression analysis to predict baseball batter performance. Based on data provided by MLB Statcast, we analyzed the relationships between Average Bat Speed, Squared-up Rate, Blast, Swing Length, and key performance indicators such as Hits, Home Runs, Batting Average, Slugging Percentage, and OPS. The analysis revealed that Squared-up Rate had a significant positive impact on Hits, while Blast showed a substantial negative impact on both Hits and Slugging Percentage. In the case of Home Runs and OPS, the interaction between Blast and Squared-up Rate was crucial, showing positive effects. This study provides important insights into understanding the complex interactions between Bat Tracking metrics and hitting metrics to more accurately predict batter performance, offering practical contributions to baseball analytics and player evaluation.
- 한국어
- 본 연구는 야구에서 타자의 타격 성과를 예측하기 위한 배트 트래킹 지표와 기존 타격 지표 간의 상관관계를 비선형 회귀분석을 통해 분석하고 해석하는 데 중점을 두었다. MLB Statcast가 제공한 데이터를 바탕으로 평균 배트 스피드, 정타율, 블래스트, 스윙 길이와 타자의 주요 성과 지표인 안타 수, 홈런 수, 타율, 장타율, OPS 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 정타율은 안타 수에 대해 양의 영향을 미쳤으며, 블래스트는 안타 수와 장타율에 큰 음의 영향을 미쳤다. 특히 홈런 수와 OPS의 경우, 블래스트와 정타율 간의 상호작용이 매우 중요했으며, 이들의 결합은 홈런 수와 OPS에 각각 긍정적인 영향을 나타냈다. 본 연구는 배트 트래킹 지표와 타격 지표 간의 복잡한 상호작용을 명확히 이해 함으로써, 타자의 타격 성과를 보다 정확하게 예측하는 데 중요한 통찰을 제공하며, 이는 야구 분석 및 선수 평가에 실질적인 기여가 가능할 것이다. 또한, 이러한 분석을 통해 배트 트래킹 데이터가 기존 타격 지표와 어떻게 상호작용하 는지를 심층적으로 이해하는 데 중요한 기초 자료를 제공하고, 야구 선수의 평가에 새로운 시각을 제시할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 방법
3.1 데이터셋 구성
3.2 상관관계 분석
3.3 배트 트래킹 데이터와 기존 타격 지표간의 상관관계 분석
3.4 예측 모델 구축
Ⅳ. 연구결과
4.1 배트 트래킹 데이터간의 상관관계 분석
4.2 배트 트래킹 데이터와 기존 타격 지표간의 상관관계 분석
4.3 예측 모델 성능 비교
Ⅴ. 결론
REFERENCES
키워드
스포츠 데이터 분석 배트 트래킹 세이버메트릭스 타격 성과 지표 머신러닝 비선형 회귀분석 모델 Sports Data Analysis Bat Tracking Sabermetrics Hitting Performance Metrics Machine Learning Non-linear Regression Model저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
- 설립연도
- 2017
- 분야
- 복합학>기술정책
- 소개
- Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.
간행물
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- 간행물명
- 차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2508-8270
- 수록기간
- 2017~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 506 DDC 606
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