Análisis de datos de béisbol con R, segunda edición

Opiniones de los lectores

El libro es bien recibido por su contenido atractivo y la aplicación práctica de las habilidades de R a través de las estadísticas de béisbol, aunque se enfrenta a críticas por problemas técnicos en ciertos dispositivos y algunos problemas de accesibilidad.

Los lectores aprecian la capacidad del libro para hacerles felices, sus capítulos informativos, el tema divertido que mejora las habilidades de R y su enfoque en ejemplos de la vida real, particularmente en estadísticas de béisbol.

Algunos usuarios experimentan frecuentes cuelgues en iPads, falta de funciones como el texto ajustable y dificultades para obtener los datos necesarios para completar los ejercicios.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Analyzing Baseball Data with R, Second Edition

Contenido del libro:

Analyzing Baseball Data with R Second Edition presenta R a los sabermetristas, entusiastas del béisbol y estudiantes interesados en explorar la riqueza de los datos del béisbol. Le dota de las habilidades y herramientas de software necesarias para realizar todos los pasos del análisis, desde la importación de los datos hasta su transformación a un formato adecuado, pasando por la visualización de los datos mediante gráficos y la realización de un análisis estadístico.

Los autores presentan primero una visión general de los conjuntos de datos de béisbol disponibles públicamente y una suave introducción al tipo de estructuras de datos y a las capacidades exploratorias y de gestión de datos de R. También cubren las funciones gráficas ggplot2 y emplean un flujo de trabajo amigable con tidyverse en todo el libro. Gran parte del libro ilustra el uso de R a través de temas populares de sabermetría, como la fórmula pitagórica, la esperanza de carreras, el encuadre del receptor, las trayectorias profesionales, la simulación de partidos y temporadas, los patrones de comportamiento de los jugadores, y los ángulos de lanzamiento y las velocidades de salida. Todos los conjuntos de datos y el código R utilizados en el texto están disponibles en línea.

Las novedades de la segunda edición son la adopción sistemática del tidyverse y la incorporación de los datos de seguimiento de jugadores de Statcast (puestos a disposición por Baseball Savant). Todo el código de la primera edición se ha revisado de acuerdo con los principios del tidyverse. En todo el libro se hace hincapié en los paquetes del tidyverse, incluidos dplyr, ggplot2, tidyr, purrr y broom. La disponibilidad de los datos de Statcast ha hecho posible dos capítulos completamente nuevos: uno explora la noción de la capacidad de encuadre del receptor, y el otro utiliza el ángulo de lanzamiento y la velocidad de salida para estimar la probabilidad de un home run. A través de los diversos ejemplos del libro, aprenderá acerca de la sabermetría moderna y cómo realizar sus propios análisis de béisbol.

Max Marchi es analista de béisbol de los Cleveland Indians. Fue colaborador habitual de los sitios web The Hardball Times y Baseball Prospectus y anteriormente fue consultor para otros clubes de la MLB.

Jim Albert es profesor universitario distinguido de estadística en la Bowling Green State University. Es autor o coautor de varios libros, entre ellos Curve Ball y Visualizing Baseball, y fue editor del Journal of Quantitative Analysis of Sports.

Ben Baumer es profesor adjunto de estadística y ciencias de datos en el Smith College. Anteriormente analista estadístico de los Mets de Nueva York, es coautor de The Sabermetric Revolution y Modern Data Science with R..