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運用職棒打擊者表現績效探討金融戰略王桌遊-GM5競賽計分之數學模型

為了解決mlb巨人戰績的問題，作者江昌澤 這樣論述：

本研究的目的在找出「金融戰略王」桌遊WALEX-GM5競賽計分之最佳適配模型。研究對象為107年8月2日至9月29日在北部舉辦WALEX-GM5示範賽的參賽者資料，一共有172位來自臺北市與新北市的國小三年級至國中二年級的學生擔任參賽者，此為立意抽樣。先以模擬資料進行模型分析，建構數學模型，再對數學結論進行分析，並加以修改，進行最優化處理，最後以實際參賽資料代入模型比較。一、本研究的主要研究結果：（一）最優模型：本研究的模型三考慮勝率（w）及二元信賴區間長度之指數轉換（e^(-B)），將加權積分公式訂為S_3=1000×w×e^(-B)。此模型的優點是：1.在同樣的出賽數中，勝率愈高的選手，

則積分愈高；2.對於表現穩定的選手，具有加分的效益；3.能快速拉近選手的積分差距，並拉開不同勝率選手的積分差距，當選手的出賽數愈多，愈能鼓勵選手參與更多比賽。（二）進階模型：考慮以模型三為基礎，再加上心像指數M，促使選手能勇於挑戰問題，以及能有策略性的解決問題，並鍛鍊選手具有結構性思考的能力。二、根據研究結果，本研究之具體建議如下：（一）建議加權積分模型可進一步探討如何訂定擔任攻擊方之選手的最佳出牌指數，以及不同的賽事等級之賽事指數；若加權積分相同時，建議應依序以依出賽數、勝率、心像指數等數值大小進行排名。（二）建議未來能進一步探究選手的出牌策略或資產配置策略，預期能使孩子更能自我了解與探索興

趣，亦能幫助家長和教育工作者了解孩子的個人特質。（三）建議參賽選手多觀戰，吸取他人的出牌或配置經驗，並且能多參賽、取得首勝後，即能啟動加權計分機制。（四）建議家長和教育工作者鼓勵選手去享受遊戲的樂趣和人際互動的溫度，也能增進金融相關知識及對金融市場浮動的敏感度。

以類神經網路實作職業棒球隊在單一對戰組合的戰績預測--以美國職棒洛杉磯道奇隊與舊金山巨人隊為例

為了解決mlb巨人戰績的問題，作者江維德 這樣論述：

本研究是要找出影響棒球比賽勝負之關鍵要素，並以美國職棒(MLB)洛杉磯道奇隊(LAD)與舊金山巨人隊(SF)在2008年至2011年例行賽為例，每年18場，總計共72場，以其中54場為類神經網路模型訓練對象，來預測2011年的後18場比賽，以及2012年5月份8、9、10日進行的3場，共21場為主要實測對象。本研究以道奇與巨人每場例行賽賽後記錄的資料加以分析、整合，並建立影響勝負之關鍵要素，利用類神經網路技術加以預測勝隊。影響勝負之關鍵要素，在攻擊的部分主要為：全壘打、打點、打擊率、上壘率，等4個部分，在投手的部分主要的有：先發投手局數、被全壘打、被打擊率、每局被上壘率(WHIP)共計4個。

類神經網路的模型採用逆差回溯類神經網路模型，以其穩定，容易收斂，簡單易學為考量，本研究並與其它採用統計方法的模型比較，其結果顯示，類經網路模型對於非線性模型的預測確實可行，且可以了解這些關鍵因素對賽事的實質影響程度。