[Meisyo]左投右打が出過ぎで気持ち悪い件の分析

本日フリーゲーム夢現に初コメントが付いたのでワクワクして見ました。

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フリーゲーム夢現の’名将と呼ばれた者達’にコメントが投稿されました。
運営が公開処理するまでこのコメントは表示されません。（※投稿されてから約1日程度）

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[コメント投稿者] 匿名

■ コメント内容 ■
左投げ右打ちの選手が出過ぎでちょっと気持ち悪いです

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【投稿されたページを見る】
https://freegame-mugen.jp/simulation/game_7374.html
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お・・・おう・・・。そうか。

というわけで、どれくらい気持ち悪いのか数値化してみます。

やること

コード確認
データ把握
あるべき姿（論文等）の調査
現状とあるべき姿の比較
改善点
まとめ

コード確認

選手生成のコードを確認。

// 投
if(mt_rand(1, 1000) >= 115){ $CD['side_p'] = 'R'; }else{ $CD['side_p'] = 'L'; }
 
// 打
if(mt_rand(1, 100) >= 35){ $CD['side_b'] = 'R'; }else{ $CD['side_b'] = 'L'; }

投、打はどちらも独立に判定される。
投：88.5(=100-11.5)%で右投、その他（11.5%）で左投
打：65(=100-35)%で右打、その他（35%）で左打

このコードから、それぞれが起こる可能性は以下の通りです。
（全体合計は1。ただかけ合わせるだけです。）

	右投	左投
右打	0.57525	0.07475
左打	0.30975	0.04025

※検算済み

約7.5%で左投右打ちが出てくる計算です。

データ把握

実際データはどうなってるの？ということで計算してみました。
データセットは[Meisyo]ビッグデータから学ぶ試合の基礎設計4のモノを使用しています。
*このデータで注意すべきは2点。成績準拠なので、「試合に出場した選手のみのデータが記録されていること」「任意でデータを削除できること」ですね。

データセット結果：
Total:6558
RR:3778（0.576）
RL:1991（0.304）
LR:527（0.080）
LL:262（0.040）

コードでの指定：

	右投	左投
右打	0.57525	0.07475
左打	0.30975	0.04025

0.005分LRが上に、RLが下にぶれています。
6.7%程度の変動ですね。
~~これ分散値とか計算できるのか？~~
おおよそコードとデータは違っていないと判断します。（判断基準があいまい）
計算には実データを使っていきます。

計算コード：

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import os, sys, csv
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 基礎設定
file_name = 'meisyo_b 20181217.csv'
 
# CSV読み込み
df = pd.read_csv(file_name, encoding='utf-8')
 
# 基礎設定
an = pd.DataFrame(index=[], columns=[])
 
# 投/打把握
an['side_p'] = df['side_p']
an['side_b'] = df['side_b']
 
# print(an)
 
# 集計
date = {'RR':0, 'RL':0, 'LR':0, 'LL':0}
for index, row in df.iterrows():
    key = row['side_p'] + row['side_b']
    date[key]+=1
 
# 表示
print("Total:" + str(len(an)))
for key in date.keys():
    print(str(key) + ":" + str(date[key]))

あるべき姿（論文等）の調査

野球の右投左投等のデータがありそうな論文と言えば、セイバーメトリクス関係か右/左打でどれだけ成績が変わるのか的な論文だと思いました。ということで調べました。

The Success of Sinister Right-Handers in Baseball（October 26, 2017）
超日本語訳：野球で成功したいなら右打ちはやめとけ

Abstract：
This new analysis of data on 17,564 professional baseball players shows a distinct advantage in hitting for those who bat left-handed but throw right-handed. The findings argue against any advantage due to hemispheric lateralization.
Abstract超日本語訳：
17,564人ものプロ野球選手のデータから分析した結果は、左バッターが右バッターに比べて優位（有意）なアドバンテージを持っていることを示した。この発見は他の全てのアドバンテージを跳ね返す力を持っている。

わースポーツ医学の論文カナー・・・

Table1に結果が載ってました。

結果：
All recorder major league players(N=5663)
Percent of Players
RR:63.2%
RL:19.0%
LL:12.3%
RB:4.7%
LR:0.5%
LB:0.3%
（B＝両打ち）

現状とあるべき姿の比較

現状とあるべき姿のデータが取れたので比較し、相関関係を確認します。

データセット結果：
Total:6558
RR:57.6%
RL:30.4%
LR:8.0%
LL:4.0%

あるべき姿の結果：
All recorder major league players(N=5663)
Percent of Players
RR:63.2%
RL:19.0%
LL:12.3%
RB:4.7%
LR:0.5%
LB:0.3%
（B＝両打ち）

0.5%であるべきところが、8.0%って・・・。差が大きくないか・・・？たしかに気持ち悪い。
以下、両打を無視して計算します。

あるべき姿：
右投：
　右打：左打＝63.2：19.0（ALL82.2）
　＝77：23

左投：
　右打：左打＝0.5：12.3（ALL12.8）
　＝4：96

現状は投げ・打ちは互いに独立ですが、あるべき姿では関連性ありですねー。

改善点

コードはこんな感じかなと。

if(mt_rand(1, 100) >= 13){
    $CD['side_p'] = 'R';
    if(mt_rand(1, 100) >= 23){ $CD['side_b'] = 'R'; }else{ $CD['side_b'] = 'L'; }
}else{
    $CD['side_p'] = 'L';
    if(mt_rand(1, 100) >= 96){ $CD['side_b'] = 'R'; }else{ $CD['side_b'] = 'L'; }
}

まとめ

確かに気持ち悪い量の左投げ右打ちの選手が生成されていました。

よく考えてみると、プロ野球選手でも左投げ右打ちの選手いないですね。
野球エリートだと幼い内に左投右打なら左打に矯正されるし、そっちのほうが結果もいいみたいだし。
まあ生涯打率で1割違ったらねえ・・・。

今回MLBのデータを使いましたが、それでもLL＞＞LRなのでそういうものなんですね。
諸説では「あちら（米国）のほうが個人の意思を優先する」とのことですが、ここまではっきりとした差（LL24:LR1）ならしょうがないね。

コメントありがとうございました！