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平成２６年度は野球選手の勝つ確率（定義については下記※）に対する貢献度を測るために行ったモデル化の定式化を行った．具体的には，例えば一死一塁において打者が二塁ゴロを放った場合について，過去数年分の記録（日本のプロ野球における全記録）から４０％が二死一塁に遷移，３０％が二死二塁，２９％が併殺により三死（攻撃終了），１％が二塁手のエラーによりアウトカウントが増えない状況（一死一二塁など）に遷移したとすると，各遷移後の状況から計算により得られる勝つ確率を４０％等の各遷移確率で重み付け平均した値が「日本のプロ野球における平均的な一死一塁で二塁ゴロを打者が放った後の勝つ確率」となる．この値と打者が二塁ゴロを放つ前の一死一塁における勝つ確率との差分を取れば二塁ゴロによる守備側の勝つ確率の平均的な利得（攻撃側は損失）となり，これを投手の勝つ確率に対する貢献度とする（実際にどの状況に遷移したかは問わない）．ゴロを処理した二塁手は一塁走者を二塁で封殺，または打者走者を一塁で封殺するというプレーのいずれかを選択することになり，前述の勝つ確率を重み付け平均する方法を用いて同様に「走者が一塁にいる状況で二塁手がゴロを処理した後の平均的な勝つ確率」と「同状況で二塁手が実際に選択したプレー後の状況から計算で得られる勝つ確率」との差分が二塁手の勝つ確率に対する貢献度（二塁手がエラーした場合はマイナス）とする．以下同様にして他の野手の貢献度も算出できる．以上のような勝つ確率に対する貢献度を測る方法の提案を行った．
※野球の試合中にとり得る状態（無死一塁や一死二塁，二死満塁など）を定義した上で打撃成績，走塁成績，相手の守備成績を考慮に入れて状態間の遷移行列を選手ごとに定義し，マルコフ連鎖を用いて９イニングに挙げる得点の確率分布を計算し，それに基づきチームの勝つ確率を計算する．
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