カテゴリー： セイバーメトリクス
2020年09月21日超私的な考察 ロジカルに上達したいならば、パット数よりもショット数を記録すること！！
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4連休の初日、千葉市民ゴルフ場で18ホールプレーしてきました。プレースタイルはいつも通りの担ぎセルフの7本縛り。キャディバッグを担いで18ホールプレーすると結構な運動量になり、約1万6000歩ほど歩けます。改めて、ゴルフはボールを打つ時間よりも歩く時間の方が長いことを思い知ることができます。
千葉市民は癒やし系のレイアウトで距離もそれほど長くなりません。青ティで3055ヤード、白ティで2702ヤード、赤ティで2365ヤード。ベントのワングリーンでいいスコアが出やすい条件が揃っています。逆に言うと、ここでいいスコアが出ない人は、他でも良いスコアが出る確率は低いと言えます。
昨日のスコアは39、36の75ストローク。スタッツはこんな感じでした。
前半
1番 △△△ 2パット ボギー
2番 △△△2パット ボギー
3番 ○ 2パット パー
4番 △○△ 2パット パー
5番 ○△ 3パット ボギー
6番 △○ 2パット パー
7番 ○× 2パット パー
8番 ○ 2パット パー
9番 ○○△ 2パット パー
39ストローク 19パット 20ショット
○が8個で10 △が11個で8.25 ペケが1個で－1.5 ストロークのはみ出しが２
スコア期待値が0.737
後半
1番 ○△ 2パット パー
2番 △△2パット パー
3番 △ 2パット パー
4番 ○○ 2パット バーディー
5番 △○ 2パット
6番 ○○ 2パット パー
7番 △△ 2パット パー
8番 △× 3パット ダボ
9番 ○△△ 1パット バーディー
36ストローク 18パット 18ショット
○が7個で8.75 △が10個で7.5 ×が1個で－1.5 ストロークのはみ出しは0
スコア期待値が0.819
パット数は後半の方が1打良いですが、パープレーが出たのはショットが安定してことがショット分析からも明らかです。前半と後半とでショット数が2つ違うわけですし、スコア期待値も後半方が良くなっています。
ちなみに、同伴プレーヤーのショット分析をしてみると、、
1番 △△ 2パット パー
2番 △△ 2パット パー
3番 △ 2パット パー
4番 △△△ 3パット ボギー
5番 ○△△△ 1パット ボギー
6番 ○△ 2パット パー
7番 ×△ 2パット パー
8番 △ 2パット パー
9番 △○×△△ 2パット ダボ
40ストローク 17パット 23ショット
○が4個で5 △が17個で12.75 ×が2個で－3 ストロークのはみ出しは5
スコア期待値は0.42
マーク金井の前半のスコアは39なのに対して同伴プレーヤーのスコアは40。1打しかスコアは変わらないのにも関わらず、スコア期待値は大きく異なっています。なぜそんなに数値が変わるのかと言うと、ショット数が大きく変わるからです。
マーク金井のショット数は20(スコアは39）
同伴者のショット数は23（スコアは40）
ゴルフはショットだけではスコアは変わりませんが、ショット数というのはゴルフの内容に大きく変わります。ショット数が平均して少ない人はパットが悪くても大崩れしませんが、ショット数が多くていいスコアが出でている人というのは、パット次第で大きくスコアが変わります。実際、この時の同伴プレーヤーも後半は42でショット数は23でした。
では、どうすればショット数を減らせるのか？
ショット数を減らすために必要なことはナイスショットを増やすことではありません。
・致命的なミス（アンフォースドエラー）を減らすこと
・やさしい局面でミスをしないこと
・そしてナイスショットとミスショットの差を小さくすること
ゴルフは確率のゲームです。
ナイスショットとミスショットの差を小さくする方法については次回書きます。
（▼▼）b
2020年09月09日超私的なロジゴル 1打におけるスコア期待値とは！？
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韓国ドラマ「ストーブリーグ」を観てて初めて耳にした専門用語、セイバーメトリクス。
セイバーメトリクスとは、
野球においてデータを統計学的見地から客観的に分析し、選手の評価や戦略を考える分析手法である。野球ライターで野球史研究家・野球統計の専門家でもあるビル・ジェームズ（George William “Bill” James, 1949年 – ）によって1970年代に提唱されたもので、アメリカ野球学会の略称SABR (Society for American Baseball Research) と測定基準 (metrics) を組み合わせた造語である。（以上、Wikipediaから引用）
Wikipediaで調べた後、購入したのが、、
セイバーメトリクスではかなり複雑な式が出てきますが、要するに、選手やチームのパフォーマンスを新たな指標と統計学を用いて、選手やチームの能力を計測しています。例えば、1点以上が取れる確率の指標としては、得点確率表というのがあります。
ノーアウトで無走者ならば25.2％
ノーアウト一塁ならば40.2％
ノーアウト二塁ならば60.3%
ノーアウト三塁ならば78.9%
ワンアウトで無走者ならば14.7％
ワンアウト一塁ならば26.1％
ワンアウト二塁ならば39.4％
ワンアウト三塁ならば62.4%
（セイバーメトリクス入門より引用）
さて、この得点確率表はゴルフに置き換えると、1打におけるスコア期待値を数値化できるのではないかと超私的に思い、現在、色々と試行錯誤をしています。
前回のブログでは、パーが取れる期待値を1とした場合、
○（ナイスショット）は1.25
△（致命的なミスショット以上、ナイスショット以下）は0.75
×（致命的なミスショット）－1.5
10番 ×△ 2パット ボギー
11番 △○ 1パット バーディー
12番 △○△ 2パット パー
13番 △△ 2パット パー
14番 △1パット パー
15番 ○○△ 2パット パー
16番 ○×× 3パット ダボ
17番 △△△ 3パット ダボ
18番 ○△ 2パット パー
ショット数が21
○が6個で1.25×6＝7.5
△が12個で0.75×12＝9.0
×が3個で－1.5×3＝－4.5
集計すると（7.5＋9.0ー4.5）÷21＝0.57
という風になりましたが、実は、これだと合計ストローク数というのがスコア期待値にまったく反映されていません。当たり前ですが、合計ストローク数がスコア期待に反映されていないと、実際のスコアとスコア期待値に多きな隔たりが生まれてしまいます。
そこで考えた新たな仮定は、○△×の点数にストローク数の係数を加味することです。
例えば、前述した9ホールのショット数は21ストローク。すべてのホールをパーオンすれば18ストロークですので、、、
パーオンに対して3ストロークはみ出しています。このはみ出したストロークを総得点から引くのです。
今回の場合だと、18ー21＝－3
○の得点（7.5）＋△の得点（9.0）＋×の得点（－4.5）－3＝9
9÷21＝0.428
1ショットの期待値は0.428ですから、パー率は50％弱となります。実際のスコアもハーフで40ストロークですが、これはバーディーがひとつ出てくれたから。バーディーが取れていなければほぼイメージどおりの相関関係ではないかと思っています。超私的には、1ショットの期待値が0.75を上回ればハーフ30台のスコア、パットが良ければパープレー以上のスコアが出せるのではないかと思っています。
（▼▼）b
