もともと問題視していた育成方針の選択数の不均衡。
なぜそれが起こるのかというと・・・、
使えない（と思いやすい）育成方針があるってことなんですよね。
詳しく見ていきましょう。
各方針の能力上昇（2019.02.23）
◎＝上昇大、○＝上昇小、無印＝上昇微小
| 略称 | 速 | 制 | 体 | 変 | ミ | パ | 走 | 肩 | 守 | E避 | 反 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 速・肩 | ◎ | ◎ | |||||||||
| 投球技術 | ◎ | ◎ | |||||||||
| 巧打 | ◎ | ○ | ◎ | ||||||||
| 長打 | ○ | ◎ | ○ | ||||||||
| 走・体 | ○ | ◎ | ◎ | ○ | |||||||
| 守備 | ○ | ○ | ◎ | ◎ | |||||||
| バランス |
投手では、投球技術が圧倒的に有利に見えます。
以前の分析で制球（と変化量）が、防御率・WHIPを下げるためにはとても良いという結果が出ていました。
それがどっちも◎です。
そうなれば速・肩とか選ばないですよね。
投手に関係あるのが◎1つって・・・。
その不均衡がどのような状態にあるのかを調査し、
それをどう軽減できるのか方法を考えます。
分析方法
対象：すべての選手。ただし、バランス型を無視。
解析方法：SQLでの抽出 → Excel（ピボットテーブル）での分析
全体
巧打と投球技術が多いですね。
この集計には投手、野手が混ざっているので分けて考えます。
投手
やはり投球技術が圧倒しています。
魅力度（比率）では以下の通り。
投球技術（p）：70.16908213
速・肩（sp）：15.70048309
走・体（st）14.13043478
野手
巧打が圧倒しています。意外と守備が選ばれていますね。
魅力度（比率）では以下の通り。
巧打（mt）：50.61728395
守備（df）：20.59483726
長打（pw）：16.89113356
走・体（st）：8.978675645
速・肩（sp）：2.918069585
仮説構築
能力値上昇の◎を2、〇を1、無印を0とした場合、
能力値ごとにそれぞれ異なった重み（判断を上昇させる効果）があるのではないか？
ということを考えました。
ちょっと分かり辛いので噛み砕いて、どうぞ・・・。
投手で言うならば、
データから見て、速球上げるより制球上げたほうが良くね？
という考えを拡大解釈したものです。
速・肩は速球1個しか◎ついてないし、制球◎変化量◎がついてる投球技術選ぶよな！
という判断基準を数値に落とし込む考え方ですね。
ゲームやってる以上負けたい人はいないだろうし、あくまで理性的に行動するだろう、ということを前提にしています。
そのため今回は無選択（バランス型）は抜いています。ノイズになりやすいので。
それを踏まえて重回帰分析を行います。
Excelでの重回帰分析
投手成績を重回帰分析を行いました。
・・・いかん。
なぜダメかというと、
X4（変化量）への相関が0のためです。
つまり、投球技術は制球◎変化量増加なしでも、制球◎変化量◎でも選ばれる率は変わらない。
んーだったら、X2とX4の相関は同等とします。
仮定（偏回帰係数）：
X1：7.85
X2：17.5
X3：7.05
X4：17.5
こんな感じで調整して、と。
野手も調整しました。
こうすればかなりまともになるのでは？と思います。
なぜ調整したのか？
Meisyoは、
「どうすれば勝てるのか？」を考えるゲームです。
どうすれば勝てるのか？は育成から始まります。
育成方針の選択肢が少なければ、まったく選択肢はなくなります。
この調整でどの方向でも進めるし、自分が考えた戦略を実現しやすくなった、ということですね。
では！
