野球はラクロスよりも成功のためにあなたをよりよく準備する方法

スポーツと統計の結婚

2019年04月13日•5分読み取り

完全開示、私はラクロスファンです。 私はそれが野球よりも面白く、競争力があると感じています。 しかし、子供の頃、私は野球をしました。 ラクロスは私が育った場所では利用できませんでした。 物事は…私はおそらく運が良かったです。

ラクロス大好きです。 私は歴史が大好きです。 私はスポーツが大好きです。 私はそれについて書くのが大好きです。 しかし、あなた(またはあなたの子供)がラクロスや野球をすることを選択しようとしている場合…あなたは後者に固執したいかもしれません、少なくとも

これは奨学金率や卒業率に関する記事ではありません。 アナリストとして、私は確かに二つのスポーツの間のキャリアの成功の研究に興味があるでしょう。 しかし、人口統計学やその他の偏見を考えると、私はそのような研究が統計的に有効であるとは思わない。 これは、プレイヤーが各スポーツでさらされている論理的なプロセスと、その経験が将来的にあなたを準備することについての記事です。

完全な開示、特に新しい読者のために、私は”私たちの来るAI君主”のドラマと素朴さに包まれていません。 将来は人工知能に関するものではありません(ただし、拡張知能に関するものになる可能性があります)。 私が信じているのは、この世代の子供たちが主にデータ駆動型の経済で働くということです(自由市場経済はそれを保証します)。

子供の陸上競技は非効率的で恐ろしくバイアスの生態系です。 それは非常に主観的であり、それがあるべきであるよりもコーチの一握りの気まぐれにあまりにも前提とされています。 もちろん、自由市場経済学は子供の陸上競技とはほとんど関係がありません。 それはrec評議会、学区、大学システムのような政府と権威主義的な構造に埋め込まれています。 しかし、いくつかは他のものよりも優れています…

スポーツは能力主義であると考えられています。 いくつかのスポーツだけが他のスポーツよりもはるかに優れています。 具体的には、統計の高いレベルのスポーツは、単にスコアを維持するものよりも真の能力主義を好む傾向があります。 サッカー、野球、バスケットボール、ホッケーの四大スポーツも、最も統計的に測定された四つのゲームであることはまぐれではありません。 しかし、唯一の野球-そのように生まれました(他の人はファンタジーサッカー、NBA2K、スポーツギャンブルに感謝する必要があります…正しい方向に巨大な突進を与えるために…)。

ラクロスは、悲しいことに、私が前に書いたように、数字のないスポーツのようです。 この理由だけで、あなたは他のものよりもどちらかを選ぶ方が良いです…

この議論の野球側では、統計は早く始まります。 Tボール以降、選手たちはプレーやフィールディングが追跡されていることを知る。 彼らは打率と最終的にはベースパーセントのような概念を学びます。 彼らは、エラー、ボール、ストライキ、カウント、さらには稼いだラン平均について学びます。

野球の試合の終わりに、統計学者が眠りに落ちなかったと仮定すると、子供たちは彼らがどのように実行したかを見ることができます。 それは個人的な説明責任のレベル、個人的な競争のレベル、およびより少ないバイアスフィードバックを受け取る機会である。 言い換えれば、データ駆動型の組織の一部として同じ方法を学ぶ機会です。

ラクロスの試合の終わりに、みんなが応援して興奮しているとき、子供たちはチームが勝ったかどうか、そしてコーチがそれについてどのように”感じている”か以外は何も学びません。 非常に少数の統計があります。 次の日でさえ、古いプレイヤーが映画の研究をするかもしれない場所では、統計や結果ではなく、状況や行動に重点が置かれています。 その結果、すべてのフィードバックは本質的に主観的でバイアスです。

ああ、確かに、いくつかの選手はグラウンドボールやターンオーバーについて言われますが、これらの統計は経験的に使用されていません、彼らはゲームや特定の そして、公正であるために、我々はすべて同じように動作する企業の多くを知っている…はるかに少ないが、十年前よりも今日。 あなたの子供たちは、彼らが今まで存在していたショックを受けているかもしれません…

スポーツを悪化させるのは、上記の同じ理由でチームが責任を負 それは実際には、クラブとしてのチームの成功に関する統計が容易に入手できるにもかかわらずです。 データ駆動型ではないビジネスは、最終的には失敗し始め、すぐに変化したり消えたりします。 スポーツチームを失った学区は、何十年もの間兵士になります。 世界中のコーチングステーブの多くは、季節の長い文字列の上にひどい勝率を持っています。 少年は、どのような偉大な人生の教訓です! いいえ真剣に、その類推はちょうど与え続ける…しかし、私は脱線します。

明日の労働力のために息子や娘を準備したい場合は、データ駆動型のモデルを与えてください。 彼らに統計の収集と解釈を奨励するスポーツを与えてください。 それらに容易にそれらが彼ら自身に対して個人的に責任があり、競争であることを可能にする1つを与えなさい。 彼らはコーチの一握りの主観的な気まぐれの犠牲者になるか、少なくとも彼らは後であまりにも同様の仕事の状況を受け入れている場合は驚かない

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