Razonando con Sabermetría: Aplicando la Ciencia Estadística a las Difíciles Cuestiones del Béisbol

Opiniones de los lectores

El libro es la última entrega de una serie sobre sabermetría, en la que se aplican técnicas a casos interesantes al tiempo que resulta más accesible que sus predecesores. Sigue teniendo problemas de repeticiones y errores tipográficos, pero se considera ameno y bien razonado.

⬤ Atractivo y agradable de leer
⬤ aplica técnicas sabermétricas a casos interesantes
⬤ accesible y menos técnico que los libros anteriores de la serie
⬤ proporciona respuestas bien razonadas utilizando la sabermétrica.

⬤ Contiene repeticiones de libros anteriores
⬤ incluye muchos errores tipográficos
⬤ no es adecuado para principiantes, ya que está orientado a quienes se interesan seriamente por la sabermetría.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Reasoning with Sabermetrics: Applying Statistical Science to Baseball's Tough Questions

Contenido del libro:

La sabermetría, el análisis especializado del béisbol a través de pruebas empíricas, ofrece una perspectiva imparcial desde la que explorar el juego.

En esta obra, la tercera de una serie, tres matemáticos emplean la ciencia estadística en un intento de responder a algunas de las preguntas más difíciles del béisbol. Por ejemplo, ¿cómo de buenos eran los New York Yankees de 1961? ¿Cómo de malos eran los Mets de 1962? ¿Qué equipo fue el mejor de la Era Deadball? También se esfuerzan por determinar cuál es el mejor jugador de béisbol en varias posiciones.

En todo momento, las pruebas objetivas permiten un debate desprovisto de emoción y prejuicios personales, proporcionando una evaluación fresca y equilibrada de estas y muchas otras preguntas desafiantes. Los profesores que deseen utilizar este libro en un curso pueden solicitar un ejemplar de examen aquí.