白爛永遠都在...

轉引自http://onnetea.myweb.hinet.net/database/diary.htm#060405

就是那個說「相關係數不是0代表不是沒有 相關！」的白爛...這傢伙的統計老師是誰？真該去切腹自殺，怎麼教出這種連by chance都不知道的腦殘學生的啊。

因為他支持的赤襪隊大將去年沒拿到ＭＶＰ，然後有人告訴他「算VORP的話，Orz確實是比不過A-ROD...」

於是這傢伙就開始高喊「VORP無用論」，近日一篇則是說：「VORP 是不是必要？創造 replacement level的好處在哪裡？直接用平均或零可以比的，有必要再去算replacement level 嗎？」

(轉這種腦殘文字過來很對不起各位，請多包涵)

這個人對統計數字的迷信到一種很誇張的地步，完全忘記統計解釋的最多祇是相關，而不是因果推論(那要用實驗法)，因此他會認為：「像樣的統計，要有假設、有模型。在合理的假設下，推導出的模型與公式」

我看了是差點沒翻桌.....

這種人最恐怖的地方就是他們如小黃所說的：「玩統計的人老是把每個自 變項都當成各自獨立的，這樣建立出來的模型根本沒有實際上的意義！因為世界上沒有不受其他變項干擾的自變項！」

就我的瞭解來說，在棒球統計(sabermetrics)裡面要使用統計技術建立一套模型非常困難，因為各自變項之間的相關頗高(例如OBP跟SLG，算 過就知道這東西多麻煩)，這樣子用Multiple Regression跑出來一套很漂亮的model，內容是大有問題的。

不然以美國那邊玩sabermetrics的那麼多，怎麼可能還沒有人用到SEM之類的東西跑出一套超級漂亮的Model？

非不能也，不為也。因為這樣跑出來的公式其實質內容是很糟糕的。

公式這東西更會給人強烈"因果推論"的印象，但我要再重申一次，統計技術祇能給你「相關」，不能給你「因果」。

更不用說沒有理論哪來的模型了，學SEM的老師一再重申的「要跑這些 技術，一定要有深厚的理論基礎，才能夠根據理論來建立MODEL，不然祇是垃圾進垃圾出(GIGO)」。

而B*****這個腦殘傢伙居然想不根據理論(也沒有理論)，直接生出假設(怎麼來的？)然後靠統計建立MODEL？

喵的這傢伙統計老師是誰啊！？

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更重要的是sabermetrics不是要解釋因果(也不可能)，也不是要預測未來，最重要的目的在於「評估」。

例如什麼是選手的能力，什麼又是他的貢獻(注意，能力跟貢獻是分開的，貢獻方面還可以再加進不小的運氣)。哪些能力會是選手穩定的，而趨勢又多半是如何。

最有名的就是BABIP理論，他告訴全世界一個嚇死人的事情「投手對被打出去的球是否成為安打，並沒有控制能力」。

這個理論是可以被反證的，BP那邊三千多的人搞了半天卻是無法反證它，於是祇好接受(保留)這個BABIP理論。

PS.
若光是推導出一個公式或MODEL？我拿SPSS跑兩下也跑出來了，這有什麼難啊....我連係數都可以很漂亮的給你，但這些係數背後的意義呢？任我掰 啊....操，這樣的統計有個鳥用...