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마르코프 연쇄를 이용한 한국 프로야구 경기 분석
Analysis of the Korean Baseball League using a Markov Chain Model 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.26 no.4, 2013년, pp.649 - 659  

문형우 (창원대학교 컴퓨터공학과) ,  우용태 (창원대학교 컴퓨터공학과) ,  신양우 (창원대학교 통계학과)

초록
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본 논문에서는 마르코프 연쇄로 모형을 이용하여 한국프로야구의 경기결과를 예측하고 분석하였다. 타자의 타격결과와 주자상태를 나타내는 확률과정을 구체적으로 정의하여 경기진행 상황을 동적으로 반영한 프로야구 경기를 마르코프 연쇄를 구성하여 실제 데이터를 바탕으로 주자 상태를 고려한 진루행렬과 각 선수별 타격 확률을 구하여 경기당 득점 분포와 타석에 서는 타자 수의 분포를 구하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We use a Markov chain model to analyze the Korean Baseball League. We derive the distributions of the number of runs scored and the number of batters that complete their turn at bat in a baseball game using the time inhomogeneous Markov chain. The model is tested with real data produced from the 201...

주제어

#득점 분포   #마르코프 연쇄   #야구   #타자수 분포  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 마르코프 연쇄로 모형을 프로야구 경기에 적용하기 위해서는 타격 결과에 대해 주자상태의 변화를 나타내는 진루행렬과 타자의 타격확률의 계산에 실제 경기 상황이 정확하게 반영되어야 한다. 본 논문에서는 마르코프 연쇄를 이용하여 한국프로야구의 경기결과를 예측하고 분석하였다. 타자의 타격결과와 주자상태를 나타내는 확률과정을 구체적으로 정의하여 경기진행 상황을 동적으로 반영한 마르코프 연쇄를 구성하여 경기당 득점 분포와 타석에 서는 타자 수의 분포를 구하였다.
  • 본 논문에서는 타자의 타격결과와 주자상태를 나타내는 확률과정을 구체적으로 정의하여 경기진행 상황을 마르코프 연쇄로 나타내고 경기별 득점 분포와 타석에 서는 타자 수의 분포를 구하는 알고리즘을 제시하였다. 또한 한국프로야구 경기에서 발생한 실제 데이타를 이용한 진루규칙을 제시하고 그 결과를 프로야구경기에 적용하여 실제 경기결과와 비교하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
야구에서 진루규칙이란 무엇인가? 야구에서 진루규칙은 타격 결과에 대해 주자상태의 변화를 정의한 규칙이다. 이러한 진루규칙은 효율적인 타순을 결정하기 위한 모델이나 경기당 득점을 예측하기위한 마르코프 연쇄 모형 개발을 위해 중요하게 활용된다.
한 게임을 분석하기 위해서 i이닝 동안 타석에 서는 타자 수의 분포를 구할 필요가 있는 이유는 무엇인가? 첫 번째 이닝의 선두타자는 1번 타자이지만 그 이후 이닝의 선두타자는 직전 이닝의 마지막 타자에 따라 달라지게 된다. 따라서 한 게임을 분석하기 위해서는 i이닝 동안 타석에 서는 타자 수의 분포를 구할 필요가 있다.
야구 경기의 승패나 득점을 예측하는데 있어 마르코프 연쇄 모형이 가지는 장점은 무엇인가? 야구 경기에서 승패나 득점을 예측하기 위한 방법은 데이타마이닝 기법이나, 회귀분석, 판별분석 등과 같은 다양한 통계기법과 마르코프 연쇄를 이용하여 타율이나 득점과 같이 승패에 주된 영향을 주는 요인들을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이중에서 마르코프 연쇄 모형은 타율과 진루데이타로 구성한 진루 행렬을 이용하여 경기의 진행상황을 동적으로 반영할 수 있는 장점이 있다. 이에 따라 마르코프 연쇄 모형을 이용하여 야구경기의 승패나 득점을 예측하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다.
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참고문헌 (12)

  1. Bae, J. Y., Lee, J. M. and Lee, J. Y. (2012). Predicting Korea Pro-baseball rankings by principal component regression analysis, Communications of the Korean Statistical Society, 19, 367-379. 

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  2. Bukiet, B., Harold, E. R. and Palacios, J. L. (1997). A Markov chain approach to baseball, Operations Research, 45, 14-23. 

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  3. Cho, Y. S., Cho, Y. J. and Shin, S. G. (2007). A study on winning and losing in Korean professional baseball league, Journal of the Korean Data Analysis Society, 9, 501-510. 

  4. Choi, Y. G. and Kim, H. M. (2011). A statistical study on Korean baseball league games, The Korean Journal of Applied Statistics, 24, 915-930. 

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  9. Lee, J. T. and Cho, H. S. (2009). Win-loss models when two teams meet using data mining in the Korean pro-baseball, Journal of the Korean Data Analysis Society, 11, 3417-3426. 

  10. Shin, Y. W. (2011). Introduction to Stochastic Processes, Kyungmoon Publishers, Seoul. 

  11. Sokol, J. S. (2003). A robust heuristic for batting order optimization under uncertainty, Journal of Heuristics, 9, 353-370. 

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  12. Tesar, N. Estimating expected runs using a Markov model for baseball, https://www.edsolio.com/media/2/265/files/TesarFinal_Draft.pdf. 

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