[Meisyo]育成方針の不均衡を減らすための分析

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

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。

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

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。

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

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

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。

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。

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！