Central Limit Theorem(2)

大量のデータにより特徴量が埋没してしまうことがあります。


では特徴量の少ない分布からどうやって情報を得るのでしょうか。


一見すると分布の加法性によって、特徴が消え去った分布となっても条件付けによって場合分けの特徴量を取得することも出来ます。


例えば、ある野球選手の投球を速度による分布を形成した際には全てのデータの合算により、下限の速度と上限の速度を広がりとおおよそ幾つかの山を構成する分布となるでしょう。


しかしそれだけでは傾向は読めません。なので球種毎に区分しそれらの分布を構成します。すると、おのおの球種の分布が異なる平均や分散を構成します。


カーブやスライダーなら、全体の平均より下回る平均速度となるでしょうし、ストレートなら分散の小さい分布となると思います。


これらの特徴を知ることにより、投げる際のフォームにより戦略をスイッチすればいいのです。


全体の分布では分布の加法性により、特徴が消えてしまうことも多いのですがしっかりユニバースを選定することにより新たな特徴を掴めるかも知れませんね^^


マーケットの特徴をしっかり捉えてトレーディングに活かしましょう!




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ヒストグラム(球速)
某所のデータを加工し、ある有名投手の投球データによりヒストグラムを作成させて頂きました。目安としてご覧下さい。

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