##以 R 處理 CPBL 比賽 log 檔 目標是計算得分矩陣與 Extra Base Running，以下為作業重點：

• 處理 log 檔中沒有統一的各種敘述
• 可讀性與重複利用，將判斷作為命名清楚的函數
• 將結果儲存為 Data Frame ，便於計算

###得分矩陣

進攻方每種情境 (壘包 / 出局數) 下的得分期望值，例： 一壘有人零出局下的得分期望值為 0.8，在該局結束時期望能得到 0.8 分。 為了計算 cpbl 整個賽季的得分矩陣，我們必須記錄賽季所有比賽的各項資料：

| bases / outs | 0 | 1 | 2 | |----------------|----|----|----| | empty | 1 | 2 | 3 | | 1B | 4 | 5 | 6 | | 2B | 7 | 8 | 9 | | 3B | 10 | 11 | 12 | | 1B_2B | 13 | 14 | 15 | | 1B_3B | 16 | 17 | 18 | | 2B_3B | 19 | 20 | 21 | | 1B_2B_3B | 22 | 23 | 24 |

共有 24 種情境，包含：

• 每一次情境出現後，在該局結束時的得分
• 每一種情境的出現次數

###待完成

• Extra Base Running
• 預期表格

###參考資料 得分期望值與得分機率矩陣 得分機率、得分期望值，以及與戰術使用的關聯