288 10HR OPS. 837を放つがその後は頭打ち。AAAでは好成績を残し、変化球対応に柔軟さも見せる好素材。今季PCLで大爆発も移籍後のILで苦戦中。巻き返しに期待したい。 — NPB外国人選手好きのtweet (@cpmmaff) August 26, 2019 カープファンの反応は? カープアカデミー以外からの外国人野手の補強をしてほしかったから素直に嬉しい。内外野守れるユーティリティ性もいい。 カープではサードが中心で、スタメンの左右の関係でレフトも守っていく感じかな? ドラフト、會澤野村長野の残留、外国人の補強と着々と来シーズンへの準備が進んできて、もう早くも来シーズンが楽しみになってきた! 広島は、来年に向けて結構動いていますね~! 広島の補強 2020年の最新状況！新外国人・FA・トレード | 関西エンタメ＆スポーツの穴. 外国人選手は、ふたを開けて見ないと分からない部分はありますが、球団幹部の本腰が伺えるます。リーグ優勝に向けて、力を入れているのでしょう! 待望の新外国人野手の獲得、とても嬉しいし期待したいです。メジャーもほどほどの成績で日本の野球にフィットし性格も良ければ即戦力になる可能性ありますね。来春のキャンプが楽しみ!内野も外野も守れるのも魅力ですね! ユーティリティというだけで期待が膨らむ 守備評価は高いみたいなので、日本の野球に早く対応出来ると嬉しい アツさん、ノムスケ、長野さんの残留 菊池も他球団移籍なしと嬉しいニュースが続く 来シーズンが楽しみ 映像見る限りは、全力でプレーするタイプやね。チームを明るく盛り上げてくれるキャラクターではなかろうか?必死で次の塁をねらう。打席もフルスイング。 セカンド守備もヘタではない。菊地が残留したらサードでいけるかも。いまのカープには合っている。 バティスタがどうなるかわからない。 メヒアはまだ、レギュラークラスではない。 上記の状態では、外国人野手が一人必要とは思っていたが 内外野を守れる万能タイプとは、打撃は置いといて 獲得できてよかった。使い勝手が良さそうですな。 背番号は、思い切って「9番」やりましょうよ。 カープはフランスアみたく、酷使しないでね!! 今季の不調は完全に勤続疲労でへバっちゃんだから! カープは「層の薄さ」が今季の致命傷になったから厚くすべし! 同じ選手に固執しないでローテで余裕に回せるようになれば 選手の負担も激減して、シーズン終盤でも優勝争いに負けない。 今日のあさに日本球界移籍かという報道の出ていた選手。どう言えば、先日のジョンソンもあさに報道が出ていたら夕方にはカープが獲得となっていた。これでバティスタは解雇かな。 なんと広島でしたか!
広島カープの2019年の新外国人助っ人、カイル・レグナルト投手。 広島カープの外国人投手と言えば、最近では優秀な投手が多いと思います。 〇クリス・ジョンソン 〇ジェイ・ジャクソン 〇ヘロニモ・フランスア 〇ジョニー・ヘルウェグ 新外国人助っ人のカイル・レグナルト投手にも期待が膨らみますね~! では、カイル・レグナルト投手の成績や2019年の年俸、背番号、年齢や球種、最高球速なども紹介します! 広島カープ レグナルトの年齢や年俸や背番号は? 広島カープの2019年の新外国人助っ人、カイル・レグナルト投手の年齢や身長、年俸や背番号などのプロフィールをチェックしましょう! 名前だけ見ると、ハリウッド俳優だったり、屈強なイケメン兵士を勝手に想像してしまってます(笑)。 レグナルト投手のプロフィール 日本語表記:カイル・レグナルト 英語表記:Kyle Regnault 国籍:アメリカ合衆国 今日の広島版1面は新助っ人のレグナルト投手です。来日後初のブルペン入り。どうやら、カーブがエグかったらしいとの情報をキャッチし取材を進めると、アメリカではそのカーブにニックネームが付いていたことが判明しました。中面はフランスア投手! (カープ 担当記者、河合洋介) #カープ #carp — スポニチ カープじゃけぇ (@Sponichi_Carp) 2019年1月30日 生年月日:1988年12月13日 2019開幕時年齢:30歳 身長:188センチ 体重:103キロ 利き手:左投げ左打ち メジャー経験:なし 2019年俸:4500万円 背番号:58 過去の経歴 ・ロードアイランド大学 ・カナディアンアメリカリーグ (2011~2014) ・米マイナーリーグ(2015~2018) ・広島カープ(2019~ ) レグナルト投手は、メジャーリーグの実績は無いようですね。 「ハンマーカーブ」という愛称の魔球を球種に持っているようです! 広島カープでの背番号は「58」で、2019年の年俸は4500万円+出来高です。 スポンサーリンク カープのレグナルトのマイナー通算成績は? 【新外国人】ホセ・ピレラ外野手29歳をカープが獲得。ヤンキースで1年間黒田とプレーしたユーティリティープレーヤー | 広島カープネット. 広島カープの2019年の新外国人助っ人、カイル・レグナルト投手のこれまでの成績を振り返ってみましょう。 先ほども少し触れましたが、メジャーリーグの経験はないようですが、2018年はマイナーリーグ(ニューヨーク・メッツ)で投げていました。 マイナーリーグでの昨シーズンの成績と、通算成績は以下です。 年齢はシーズン開幕前の年齢です。 年 (年齢) 所属 登板 勝/敗 S 防御率 2018 (29歳) メッツ (3A) 48 4/1 3 4.
「ウエスタン、広島-中日」(13日、由宇球場) 広島の新外国人ドビーダス・ネバラスカス投手(28)=前パイレーツ=が日本でのデビュー戦で圧巻の投球を見せた。4回、45球を投げ、無安打4奪三振無四球無失点と一人の走者も出さなかった。 初回は伊藤を外角直球で見逃し三振。続く平田に対しても力勝負し、最後は空振り三振に仕留めた。二回以降も直球を軸にカーブやスライダーを織り交ぜて打者をねじ伏せた。四回、平田と2度目の対戦では直球で遊ゴロに打ち取った。 セットポジションからの投球では、打者のタイミングを外す狙いで、走者がいなくてもカウントによってクイックモーションで投げる場面があった。投球が単調にならないように工夫を凝らす投球が伺えた来日後、初登板だった。
日本プロ野球「我が心の最良助っ人」 第1回 ブラッド・エルドレッド(広島) 新型コロナウイルスの感染拡大の影響により、プロ野球はいまだ開幕が見えない。緊急事態宣言が発令されていた間、広島では4班制が敷かれ、完全分離での調整を続けていた。そんななか、今シーズンから広島でプレーする新外国人の3選手(テイラー・スコット、DJ・ジョンソン、ホセ・ピレラ)も、与えられたメニューに加え、個別メニューにも精力的に取り組んでいた。 広島に加入する外国人選手は日本野球に馴染もうとする選手が多い。なかでも特別な存在になった外国人選手といえば、2018年までプレーしたブラッド・エルドレッドだろう。 2014年に本塁打王のタイトルを獲得したブラッド・エルドレッド 現役引退を決めた2019年には、外国人選手では異例の引退セレモニーが行なわれた。在籍期間は、広島の外国人選手では最長となる7年。通算成績は577試合、496安打、打率. 259、133本塁打、370打点。だが、エルドレッドが特別な存在となったのは、在籍した年数でも、残した成績でもなく、彼の人間性だった。 米国では、ピッツバーグ・パイレーツでメジャーデビューした2005年に55試合の出場で12本塁打を叩き出すなど、大砲としての片鱗を見せたが、翌年は新戦力の加入と自身のケガもあり、出場機会は激減。その後、チームを転々としたエルドレッドが新たな活躍の場として選んだのが日本だった。 「初めて日本に来た時は、チャンスだと思ったし、長くプレーしたいと思っていた。だけど、日本で長くプレーすることは難しいと知っていた。いろんな国から選手が来るが、長くプレーできた選手は少ない。1年1年が勝負だと思って取り組んできた」
広島カープ新外国人・クロン獲得!! - YouTube
カープニュース 2020. 01. 28 この記事は 約5分 で読めます。 広島カープネットをご覧いただき誠にありがとうございます クリックいただけるとうれしいです♪ 🔽🔽🔽🔽🔽 昨日、カープの新外国人の記者会見がありました。 見るからに活躍しそうですね!?!? まあ開幕してみないとわかりませんが、期待しかありません。 まずはキャンプで日本の野球を教えてもらって頑張ってください!
ビッグデータから「相関関係」を見出すには?
[データ分析]をクリック Step2. 「回帰分析」を選択 Step3. ダイアログボックスでデータ範囲と出力場所を設定 以上です!5秒は言い過ぎかもしれませんが、この3ステップであっという間にExcelがすべて計算してくれます。一応それぞれの手順を説明します。出来そうな方は読み飛ばしていただいて構いません。 先に進む Step1. [データ分析]をクリック [データ]タブの分析グループから[データ分析]をクリックします。 Step2. 「回帰分析」を選択 [データ分析ダイアログボックス]から「回帰分析」を選択して「OK」をクリックします。 Step3. 回帰分析とは？ 単回帰分析・重回帰分析をExcelで実行する方法を解説！ – データのじかん. ダイアログボックスでデータ範囲と出力場所を設定 [回帰分析ダイアログボックス]が表示されるので「入力Y範囲」「入力X範囲」を指定します。 出力場所は、今回は「新規ワークシート」にしておきます。設定ができたら「OK」をクリックします。 新規ワークシートに回帰分析の結果が出力されました。 細かい数値や馴染みのない単語が並んでいます。 少し整理をして実際にどのような分析結果になったか見ていきましょう。 注目するのは 「重決定 R2」と「係数」の数値 新しく作成されたシートに回帰分析の結果が出力されました。 まずは数値を見やすくするため、小数点以下の桁数を「2」に変更しておきます。 いくつもの項目が並んでいますが、ここで注目したいのは5行目の 「重決定 R2」 の値と、 17,18行目の切片と最高気温(℃)に対する 「係数」 の値です。 「重決定 R2」とは、「R 2 」で表される決定係数のことです。 0から1までの値となるのですが、1に近いほど分析の精度が高いことを意味します。 今回は0. 63と出たので63%くらいは気温が売上個数に影響を与えていると説明できるといえそうです。 残りの37%は他の要因が売上に影響を及ぼしています。 次に、切片と最高気温(℃)の「係数」ですが、この数値に見覚えはありませんか? 実は先ほどデータを散布図で表した際に表示された式にあった数値です。 「y=ax+b」の式のaに最高気温(℃)の係数、bに切片の係数をそれぞれ代入すると、 y=2. 43x-47. 76 となります。 あとは、この式を使って未来の「予測」をしてみましょう! 回帰分析の醍醐味である 「予測」をしてみよう! 回帰分析で導き出された式のxに予想最高気温を代入すると、売上個数を予測することができます。 たとえば、明日の予想最高気温が30度だとすると、次のようにyの値が導き出されます。 すると、「明日はアイスクリームが25個売れそう!」という予測を立てられます。もちろん、売上には他の要因も関係してくるのでピッタリ予測することは難しいですが、データの関係性の高さを踏まえて対策をとることができます。 ここでひとつ注意したいのが、「じゃあ、気温が40度のときは49個売れるのか!」とぬか喜びしないことです。たしかに先ほどの式で計算すると、40度のときは49個売れるという結果が得られます。しかし、今回分析したデータの最高気温の範囲は29.
重回帰分析とは 単回帰分析が、1つの目的変数を1つの説明変数で予測したのに対し、重回帰分析は1つの目的変数を複数の説明変数で予測しようというものです。多変量解析の目的のところで述べた、身長から体重を予測するのが単回帰分析で、身長と腹囲と胸囲から体重を予測するのが重回帰分析です。式で表すと以下のようになります。 ここで、Xの前についている定数b 1, b 2 ・・・を「偏回帰係数」といいますが、偏回帰係数は、どの説明変数がどの程度目的変数に影響を与えているかを直接的には表していません。身長を(cm)で計算した場合と(m)で計算した場合とでは全く影響度の値が異なってしまうことからも明らかです。各変数を平均 0,分散 1 に標準化して求めた「標準偏回帰係数」を用いれば、各説明変数のばらつきの違いによる影響を除去されるので、影響度が算出されます。また偏回帰係数に効用値のレンジ(最大値−最小値)を乗じて影響度とする簡易的方法もありますが、一般に影響度は「t値」を用います。 では実際のデータで見てみましょう。身長と腹囲と胸囲から体重を予測する式を求め、それぞれの説明変数がどの程度影響しているかを考えます。回帰式は以下のようなイメージとなります。 図31. 体重予測の回帰式イメージ データは、「※AIST人体寸法データベース」から20代男性47名を抽出し用いました。 図32. 単回帰分析 重回帰分析 わかりやすく. 人体寸法データ エクセルの「分析ツール」から「回帰分析」を用いると表9のような結果が簡単に出力されます。 表9. 重回帰分析の結果 体重を予測する回帰式は、表9の係数の数値を当てはめ、図33のようになります。 図33. 体重予測の回帰式 体重に与える身長、腹囲、胸囲の影響度は以下の通りとなり、腹囲が最も体重への影響が大きいことがわかります。 図34. 各変数の影響度 多重共線性(マルチコ) 重回帰分析で最も悩ましいのが、多重共線性といわれるものです。マルチコともいわれますが、これはマルチコリニアリティ(multicollinearity)の略です。 多重共線性とは、説明変数(ここでは身長と体重と胸囲)の中に、相関係数が高い組み合わせがあることをいい、もし腹囲と胸囲の相関係数が極めて高かったら、説明変数として両方を使う必要がなく、連立方程式を解くのに式が足りないというような事態になってしまうのです。連立方程式は変数と同じ数だけ独立した式がないと解けないということを中学生の時に習ったと思いますが、同じような現象です。 マルチコを回避するには変数の2変量解析を行ない相関係数を確認したり、偏回帰係数の符号を見たりすることで発見し、相関係数の高いどちらかの変数を除外して分析するなどの対策を打ちます。 数量化Ⅰ類 今まで説明した重回帰分析は複数の量的変数から1つの量的目的変数を予測しましたが、複数の質的変数から1つの量的目的変数を予測する手法を数量化Ⅰ類といいます。 ALBERT では広告クリエイティブの最適化ソリューションを提供していますが、まさにこれは重回帰分析の考え方を応用しており、目的変数である「クリック率Y」をいくつかの「質的説明変数X」で予測しようとするものです。 図35.
文字が多くなるので少し休憩してから読んでみてください。 まず手順としては、仮にいい感じの$\beta$を求めることができたときにそれが本当にいい感じなのか評価する必要があります。それを評価する方法として 最小二乗法 という方法があります。先ほどの単回帰分析のときurlを読まれた方は理解できたかもしれませんがここでも簡単に説明します。 最小二乗法とは・・・ 以下の画像のように何個かのデータからいい感じの線を引いたとします。するとそれぞれの点と線には誤差があります。(画像中の赤線が誤差です。)すべての点と線の誤差を足してその誤差の合計が小さいとその分だけいい感じの直線がひけた!ということになります。 ですが、誤差には線の下に点(誤差がマイナス)があったり、線の上に点(誤差がプラス)があったり符号が違うことがあります。そのまま誤差を足していくと、たまたまプラマイ0みたいな感じでホントは誤差が大きのに誤差が少ないと評価されてしまう可能せいがあります。それは避けたい。 とうことで符号を統一したい!