2021年度 千賀 滉大【ソフトバンク】投手成績詳細 個人タイトル部門別順位: 防御率: --- 位 勝利数: 43 位 セーブ: --- 位 奪三振: 124 位 HP: --- 位 防 御 率 勝 負 S 奪 三 振 試 合 数 投 球 回 奪 三 振 率 投 球 数 打 者 数 被 安 打 被 本 塁 打 与 四 球 与 死 球 敬 遠 失 点 自 責 点 完 投 完 封 無 四 球 被 打 率 Q S 率 援 護 点 援 護 率 W H I P U C 打 数 U C 被 安 打 U C 被 打 率 U C 被 本 塁 打 最 高 球 速 最 低 球 速 球 速 差 通算 NPB 10. 80 1 0 4 2 8 1/3 4. 32 158 41 12 10 0. 333 0. 00% 5 5. 00 1. 92 3 2. 667 159 128 31 リーグ パ リーグ戦 ソ 所属 ~交流戦 0. 00 5 2/3 6. 35 81 21 0. 150 7. 50 0. 71 0. 日職大聯盟級投手！千賀滉大！せんが こうだい - YouTube. 000 交流戦後~ 33. 75 2 2/3 77 20 9 0. 563 4. 50 131 27 ~AS ナイター ビジター 火曜 札幌ド ZOZ 3, 4月 7月 先発 日 ロ データで楽しむプロ野球について データで楽しむプロ野球は、NPBの試合データを独自集計したものが閲覧可能になっております。特にVDUCP(勝敗更新機会点)率という独自の指標を設け、選手の試合貢献度を図る検証をしています(UCと短縮しています。)。投手の最高球速や、犠打成功率、球種別成績、イニング別成績といった他にはない指標もございますのでぜひご覧ください。 データについて 当サイトはデータの正確性を保証していません。当サイトの情報を元に何かしらのデータを作成して損害が発生しても一切の責任を負いません。 当サイトの独自指標で、ホームランが出れば勝敗要素が変動する場面(広い意味での勝負どころ)においての打率、被打率を算出しています。 VDUCP(UC)算出方法 1. 打席に立った時点での得点差を算出し、 2. ホームランが出れば同点、勝ち越し、逆転となる場面ならVDUCP(UC)打数としてカウントします。 3. あとは通常通り安打数/打数で打率、被打率を計算します。 補足:リードしている(投手ならリードされている)場面ではいくら打っても(打たれても)勝敗要素は変動しないため、VDUCP(UC)にはカウントされません。
ど^^も。 今回は、 【プロスピA】〜リアルタイム対戦〜 千賀滉大投手の配球法 ツーシームはもはや打たれる!? について紹介していきます。 千賀投手はリアタイで多くのプレーヤーが使用しています。 その強さと言えば、やはり速くキレよく変化する ツーシーム 。 そしてめちゃくちゃ落ちる フォーク 。 その他の変化球もまぁまぁ使えます。 2019Series2と2020Series1では、千賀投手の能力は少し異なります 。 どちらのバージョンの千賀投手も紹介しています。 ただ4月現在では、2020Series1の千賀投手はCランクのみの排出となっていますので、特殊能力に関してはまだ未定です。 千賀投手の能力 まずは、千賀投手の能力から見ていきましょう。 基本的ステータス 球威・スタミナA はコンボに使えます。 制球がもう少し伸びて欲しいところですね・・・ 称号次第で、 球威・スタミナの同値 が狙えます。 特殊能力ですが、 2019Series2 では、 対ピンチ が付いていました。 2020Series1 ではどうなるでしょうか。 対ピンチ◎ が付いたらめちゃくちゃ強くなるんですがね。。。 第一球種 まずは 2019Series2 の千賀投手 続いて 2020Series1 の千賀投手 変化量MAXの フォーク お化けフォーク 。 2020Series1 では球威 A に落ちましたが、それでも尚変化量はMAX。 キレも抜群! カットボール は 2020Series1 から第一球種に。 また、球威 B から A に変化。 確かに実戦でもカットボールの方が使用している感ありますしね。 スラーブ は球威 E から D に変化。 ストレート は球威 B でMAX 161km 。 めっちゃ速い!! 出た最速161キロ！ソフトバンク千賀が２球連続で - プロ野球 : 日刊スポーツ. 第二球種 続いて2020Series1 の千賀投手 はい出ました。 問題の ツーシーム 。 これが無ければ、千賀投手は簡単に打たれます。 がしかし、この球があるから彼は本当強い投手。 2019Series2では球威がC 2020Series1では球威がD なので、変化量はやや落ちました。 それでもなお、使える球です。 マシソン投手のツーシームが球威D でしたので、あれくらいの変化量です。 スロースライダー が第二球種と変更しており、 球威が D から C へ変化しています。 縦スライダー は変わらずですね。 フォーク と混ぜ合わせるとGOOD!
394に対し今季は. 267と、改善されている。同球種が千賀の投球の幅を広げ、相手打者にとってやっかいな球であったことは間違いない。 世界を舞台にどこまでやれるか 最速161kmの直球にお化けフォーク。そして、時折150kmを超えるカットボールなどを武器に、年々進化する千賀。育成から入り、今や日本を代表する右腕に成長した。2017年に開催されたワールド・ベースボール・クラシック(WBC)では準決勝のアメリカ戦で快投を見せ、世界を相手に存在感を示した。向上心が強く、2017年オフにポスティングシステムを利用してメジャー移籍を要望するなど、メジャーへの思いも抱き続けている。 千賀にとって、来年開催される東京五輪は特別な舞台であり大きなプレッシャー。先のプレミア12はシーズンの疲労を考慮して出場を辞退したが、先発の柱として活躍が期待されている五輪では、千賀の存在が必要不可欠だろう。 メジャーというもうひとつの夢を実現するためにも、世界の強打者達を相手にどれ程の投球を見せることができるのか。今から非常に楽しみだ。 おすすめの記事
650 141 510 116 58 163 57 55 3. 51 3. 70 10. 40 2. 81 1. 23 2019 24 0. 619 180 1/3 654 134 75 227 60 56 2. 79 3. 74 11. 33 3. 03 1. 16 2020 18 11 0. 647 121 435 90 149 37 29 2. 16 4. 24 11. 08 1. 21 通算 189 111 66 35 22. 653 860 1/3 3080 637 76 338 1006 38 283 257 2. 69 3. 54 10. 52 2. 98 1. 13 打撃成績 打 席 得 点 安 打 二 塁 打 三 塁 打 本 塁 打 塁 打 打 点 三 振 四 球 敬 遠 死 球 犠 打 犠 飛 盗 塁 盗 塁 刺 併 殺 打 失 策 打 率 長 打 率 出 塁 率 O P S 0. 000. 000 1. 200. 400 1. 500. 500 1. 000 4. 333. 833 7. 250. 313. 563 過去シーズン成績(ファーム) 0. 700 108 379 73 48 1. 33 4. 00 6. 92 1. 73 1. 12 0. 00 9. 00 2 1/3 11. 57 0. 818 85 2/3 306 54 96 2. 00 2. 94 10. 09 3. 43 0. 96 4. 50 5. 63 1. 25 0. 75 1. 80 5. 40 10. 80 1. 60 34 2. 70 5. 00 0. 70 45 31 1. 739 221 775 139 205 50 39 1. 59 3. 46 8. 35 2. 41 1. 01 1. 063. 118. 180 3. 180 ファームの成績は1991年以降 Game Logs 試 合 日 付 相 手 勝 敗 SH 打 者 7月 3勝1敗0S0H 23 2/3 101 4. 18 4. 94 9. 89 1. 35 7/7(火) E ○ 7. 20 1. 50 7/14(火) B 4. 09 5. 73 9. 82 1. 71 1. 36 7/21(火) F ● 6 2/3 3. 57 5. 09 7. 64 7/28(火) L 8月 2勝1敗0S0H 25 1/3 114 30 3.
2 7. 8 8. 4 8. 5 8. 6 8. 3 8. 7 8. 9 9. 0 8. 2 8. 4 7. 0 9. 1 8. 3 7. 5 (1)次の度数分布表を完成させよ。 (2)(1)の度数分布表において1番度数が多いのはどの階級で何人か。 (3)12番目に足が速い人はどの階級に含まれるか。 (1)次の度数分布表を完成させよ。 (2)(1)の度数分布表において1番度数が多いのはどの階級で何人か。 (3)12番目に足が速い人はどの階級に含まれるか。 中学校数学の目次
度数分布表(間隔尺度変数・比尺度変数の場合) 度数分布表(名義尺度変数の場合) 度数分布表(順序尺度変数の場合) 度数分布 ( 度数分布表 から転送) 出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2017/03/01 04:53 UTC 版) 度数分布 (どすうぶんぷ、Frequency Distribution)は、 統計 において 標本 として得たある変量の値のリストである。量の大小の順で並べ、各数値が現われた個数を表示する表( 度数分布表 )で示す [1] 。日本工業規格では、「特性値と,その度数または相対度数との関係を観測したもの」と定義している [2] 。 度数分布表と同じ種類の言葉 度数分布表のページへのリンク
0」となっており、この階級まで(つまり、世帯年収が450万円まで)の世帯が全世帯の55%を占めている、ということがわかります。 同様に累積度数を見ると、世帯年収が900万円までの世帯が全世帯の83. 7%を占めていることや、逆を言えば900万円以上の世帯が16. 3%(100 – 83. 7)占めているといったこともわかります。 このように、度数分布表を見ることで、データ中にある偏りや散らばりといった特徴を掴むことができます。 まとめ 度数分布表とはデータを決められた範囲ごとに分割し集計したもの 度数分布表を見ることで、データ中にある偏りや散らばりといった特徴を掴むことができる 今回の記事で、度数分布表とは何かを理解し、データの特徴の把握の仕方を身に着けていただけたでしょうか?
度数分布とヒストグラム 2-1. 度数分布と累積度数分布 2-2. ヒストグラム 2-3. 階級幅の決め方 2-4. ローレンツ曲線 2-5. ジニ係数 2-6. ジニ係数の求め方 事前に読むと理解が深まる - 学習内容が難しかった方に - 統計解析事例 度数分布とヒストグラム─エクセル統計による解析事例
. ■ 例1 ■ 右のデータは,1学級40人分についてのある試験(100点満点)の得点であるとする. (数えやすくするために小さい順に並べてある.) このデータについて,度数分布表とヒストグラムを作りたい. 0, 2, 15, 15, 18, 19, 24, 26, 27, 32, 32, 33, 40, 40, 44, 44, 45, 49, 52, 54, 55, 55, 59, 61, 64, 64, 67, 69, 70, 71, 71, 77, 80, 82, 84, 84, 85, 86, 91, 100 【チェックポイント】 ○ 階級の個数 は少な過ぎても,多過ぎてもよくない. (グラフで考えてみる.) 右の 図1 が,40人の学級で100点満点の試験の得点を2つの階級に分けた場合であるとすると,階級の個数が少な過ぎて分布状況がよく分からない. また,右の 図2 のように細かく分け過ぎると,不規則に凸凹が現われて分布の特徴はつかみにくくなる. ○ 階級の個数 は,最大値と最小値の間を, 5~20個とか,10~15個程度に分けるのが目安 とされている.(書物によって示されている目安は異なるが,あくまで目安として記憶にとどめる.) 階級の個数 の 目安 として, スタージェスの公式 (※) n = 1 + log 2 N (n:階級の個数,N:データの総数) というものもある. 度数分布表とは エクセル. (右の表※参照) ○ 階級の幅は等間隔にとるのが普通. ○ 身長や体重のように連続的な値をとるデータを階級に分けるときは,ちょうど階級の境目となるデータが登場する場合があるので,0≦x 1 <10,10≦x 2 <20,・・・ のように境目のデータをどちらに入れるかをあらかじめ決めておく. ○ ヒストグラ ム (・・・グラ フ ではない) 度数分布を柱状のグラフで表わしたもの. 図1 図2 ※ スタージェス:人名 この公式で階級の個数を求めたときの例 N 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 n 4 5 6 7 9 10 11 12 例えば約50万人が受けるセンター試験の得点分布を考えると,この公式では 1 + log 2 500000 = 約20となるが,実際の資料では1点刻み(101階級)でも十分なめらかな分布となる.要するに,「目安」は参考程度と考える.