長打率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

預測未來的極簡統計學：眠れなくなるほど面白い 図解 統計学の話

為了解決長打率的問題，作者小宮山博仁 這樣論述：

　　大數據和人工智慧日漸受到關注， 　　我們如何根據報表數據，開發暢銷商品？ 　　運用統計學，才能精準解析過去、洞悉未來局勢！ 　　《哈佛商業評論》宣布21世紀最性感的職業非「Data Scientist」（數據科學家）莫屬。 　　Google首席經濟學家哈爾‧范里安強調，未來十年內最有吸引力的職業是統計學家。 　　微軟發表今後技術部門的熱門專長：人工智慧、競爭分析、A/B測試，無不與統計相關。 　　統計學為什麼會變得如此炙手可熱呢？ 　　追根究柢，統計學的目的，是基於樣本找出隱藏的規律，還原整體的真相。 　　我們中學的數學、自然科學、社會科學常見的長條圖、圓餅圖與折線圖， 　　都是

透過圖表掌握資料的分散情形，找出該群體的傾向與性質。 　　舉凡「全班身高」、「全校學生戶籍地分布」、「全國測驗平均分數」等等， 　　將這些龐大的訊息轉為視覺化資訊，變得淺顯易懂，就是傳統統計學的基本用途。 　　觀察現象、找出問題，進而思考如何解決問題，這才是統計學的核心。 　　長打率、上壘率、以最低成本交換成員組成最強隊伍，不只應用於體育領域， 　　統計學更廣泛投入醫療、教育領域、商業活動，國家施政更少不了其評估分析。 　　當代的統計學，更是在計算機強大運算能力的推波助瀾下，得以實現機器的深度學習。 　　物聯網、人工智慧、雲端計算、數據分析等新興名詞，預告了大數據時代的來臨， 　　而奠定上

述創新科技的統計學，自然可說是未來十年最夯的技能。 　　不過，統計學的兩大主軸「統計」和「機率」， 　　不僅牽涉大量的數字運算，當中包含的「局部糢糊」也往往令不擅長數學的人苦不堪言。 　　從零開始學習一門學科，關鍵不只在於累積扎實基礎，如何活用知識更不可少。 　　本書將從基本概念入門，引領各位掌握統計學的關鍵字【資料整理】➔【圖表分析】➔【散布圖】➔【變異數】➔【常態分布】➔【貝氏統計學】，結合生活應用、社會議題與統計名人的小故事，使冷冰冰的學科變得趣味性十足！ 　　□成功遏止19世紀的倫敦霍亂流行，背後推手其實是統計學？ 　　□新產品的開發，要如何配合流行週期，規劃行銷策略？ 　　□電視

節目的收視率，難道真的是調查全國家庭計算的嗎？ 　　□天氣預報的降雨機率，是根據什麼資訊來判斷未來會下雨？ 　　2011年上映的真人改編電影《魔球》，故事便是講述一支小球隊， 　　如何運用有限預算抗衡大球隊，成為大聯盟史上第一支連續20勝的球隊。 　　小蝦米究竟要如何對抗大鯨魚？決勝關鍵就是──統計，再加上數據量化研究！ 　　學習統計學，不只是為了統計過去、分析現在，最終目的還要預測未來趨勢。 　　尚待未來解決的問題，解題核心或許就掌握在你我手上，而統計學正是我們的絕佳利器。 本書特色 　　◎詳盡的圖表解析，從基本概念出發，繁雜的數據全部圖像化呈現！ 　　◎全書由６大章構成，區分［基本］

［使用］［分析］［理論］［活用］五個階段層層遞進，同時收錄〔統計名人〕，奠定統計觀念一本就夠用。 　　◎專章解說，從統計的觀點切入，解說７個日本現況與隱憂，以及８個日常生活的應用。

長打率進入發燒排行的影片

探討投打表現在勝敗之影響-以中華職棒2021年為例

為了解決長打率的問題，作者徐余偉 這樣論述：

中文摘要目的：本研究目的探討 2021 年中華職棒例行賽勝敗隊在攻擊型與防禦型指標之差異。方法：以中華職棒官網所提供 2021 中華職棒勝敗隊 300 場例行賽中有勝敗結果的 290 場賽事數據進行資料整理，標記每場勝敗隊、攻擊型指標（打數、得分、安打數、一壘安打數、二壘安打數、三壘安打數、全壘打數、被四壞與觸身球、被三振、打擊率、上壘率、長打率、攻擊指數）、防禦型指標（面對打席、投球數、好球數、被安打數、被全壘打數、四壞與觸身球、奪三振、失分、自責分），使用 SPSS 23.0 多變量變異數分析，檢驗勝敗隊在攻擊型與防禦型指標之差異。結果：本研究發現勝敗隊的攻擊型指標（打數、得分、一壘安打

數、二壘安打數、三壘安打數、全壘打數、安打數、壘打數、被四壞球與觸身球、被三振數、打擊率、上壘率、長打率、攻擊指數）皆達顯著差異（ps < .05）。勝敗隊的防禦型指標（面對打席、投球數、被安打數、被全壘打數、四壞球與觸身球、奪三振、失分、自責分）皆達顯著差異（ps < .05）。討論：攻擊型指標中發現，每一個打擊表現都與比賽結果息息相關，若能在每場比賽提高有效的攻擊表現，就能增加贏球機會。防禦型指標發現，若能降低面對的打席就能減少被打擊者掌握策略，而投手的三振能力較好，守備考驗減少，就會增加贏球機會。本研究結果ii可提供教練與選手，在比賽中只要達到一定的安打數或得分，就會增加贏球機會。

95%勝率的「兩倍標準差」股票投資法則：最強基金操盤手的科學統計交易公式，學會「該買就買該賣就賣」不糾結

為了解決長打率的問題，作者陳曦 這樣論述：

股價什麼叫「便宜」？什麼叫「貴」？ 這是令許多新手投資人最頭痛的事！ 　　沒有錯，有一大堆指標可以評價股價，但是都有太多的灰色空間可以「調整」。 　　這讓許多人就處在猶豫當中，低了不敢買，高了捨不得賣！ 　　本書作者是有多年操盤經驗的基金經理人。在實務上他用一個簡單、沒有灰色空間的方法來挑選「便宜」的股票，並標示「貴」的股票，所以操作當中毫無懸念。 　　你只要克服人性的弱點，就能追求到最高的勝率。 　　股票買了就跌，賣了就漲！許多人經常會遇到這樣的情況。有沒有一個科學的方法可以避免這種情況呢？其實答案很簡單！那就是運用「兩倍標準差」投資法則。 　　多數股票有一種特性：《不會距離過

去股價的平均數太遠，95％的機率會在平均價的正負兩倍標準差內遊走。》因此，當你看中一檔股票，而它的價格又接近平均價的負兩倍標準差，那代表它下跌的空間有限，可以買進。你也許不會買到最低，但是再低的機會只有2.5％。 　　同樣地，如果你持有一檔股票，不管它再好，如果股價漲破平均價的正兩倍標準差，你其實可以考慮賣出，再找另外一檔股價處於低檔的股票。 　　另外，如果市場上同時有好幾檔股票都在低檔，如何挑出最有機會在短時間內上漲的股票？這就要配合量能和趨勢線等指標。 　　這樣的方法，無法處理一飛沖天的股票。如創新科技或是資金行情推動的股票。如果你懂得排除，可以讓你買得低，賣得高。 本書特色 　

　★買賣的點位用公式計算，容易維持操作的紀律 　　如果你買了股就放著，抱持「心中無股價」的心態那就罷了，如果你打算高出低進，那麼明確的買進賣出條件就很重要，否則你會一直擔心何時要買、何時要賣。本書用一個簡單的公式算出買賣的價格，該買就買、該賣就賣。維持固定的操作方法，長期下來，會提高你的勝率，帶給你豐厚的報酬。 　　★價格高或低，用常態分配來判斷，簡單明瞭 　　雖然可以用基本分析算出股票的合理價格，但實際市場的價格會不斷波動，時上時下。不過95％的時間，符合常態分配的原則，在平均價的正兩倍標準差與負兩倍標準差之間移動。因此任何價格偏離平均價兩倍標準差的資產，都有很大的機會進行反向修正。 　

　本書就是利用這個原理，找到價格偏低的股票。 　　★分享近期三大危機時刻的運用實績，讓你更能應付變局 　　作者接觸股票投資20年，幾次重大事件發生如金融海嘯時期、歐債危機／美債降評、新冠疫情等，他都在第一線，時時（不是天天，一個基金經理人這種時候是時時）緊盯全球金融市場變化。在本書中，他分享如何利用兩倍標準差這樣簡單的概念，來處理極度複雜的局面。

探討美國職棒紐約洋基隊勝負之影響因素-以2017至2019年例行賽為例

為了解決長打率的問題，作者劉晏志 這樣論述：

　　本研究以 2017-2019 年美國紐約洋基隊與其他球隊進行的 486 例行賽作為研 究樣本，利用 MLB 官方所統計的二十二個攻守數據，包括場地、地區、得分、敵 隊得分、打數、敵隊打數、安打、敵隊安打、四壞球保送、敵隊四壞球保送、三 振、敵隊三振、打席、敵隊打席、全壘打、敵隊全壘打、打擊率、敵隊打擊率、 上壘率、敵隊上壘率、長打率與敵隊長打率。本研究結果有以下五點，第一點為 2017-2019 賽季的洋基隊攻守數據優於敵隊攻守數據，第二點為 2017-2019 賽季 的主場優勢的表現是不穩定的狀態，和洋基隊與來自不同地區的職業棒球隊比賽， 洋基隊的平均攻守數據無顯著差異，而不同地區的職

業棒球隊的平均攻守數據也 無顯著差異，第三點為 2017-2019 賽季的攻守數據與得分差相關性是穩定的，和 洋基隊攻守數據與洋基隊得分相關性是穩定的，以及敵隊攻守數據與敵隊得分相 關性是穩定的，第四點為在得分差模型中，敵隊長打率、長打率與上壘率視為影 響洋基隊勝負的重要解釋變數，第五點為得分差模型的預測優於兩隊得分模型， 其正確率介於 50%至 70%，架構模型的資料越多，其正確率就越高。