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這兩本書分別來自全華圖書 和碁峰所出版 。
國立臺北科技大學 經營管理系 蔡榮發所指導 林峻霆的 美國職棒球團與球員績效分析 （2021），提出mlb世界大賽戰績關鍵因素是什麼，來自於職業運動、球團效率、球員效率、差額變數模型分析、非意欲產出模型分析。
而第二篇論文中國文化大學 地學研究所地理組 陳致元所指導 蔡彥輝的 大聯盟先發投手投球數據時空分析 —以休士頓太空人隊為例 （2019），提出因為有 美國職棒大聯盟、配球模式、馬可夫鏈的重點而找出了 mlb世界大賽戰績的解答。
Word 2019實力養成暨評量解題秘笈
為了解決mlb世界大賽戰績 的問題，作者陳美玲 這樣論述：
本書特色 1.本書專為Word 2019實力養成暨評量的術科題庫所寫的解題技巧。 2.「Word 2019實力養成暨評量解題秘笈」需搭配「Word 2019實力養成暨評量」使用。 3.精選術科題庫5大類共50題，包含Word 2019「短篇文件編輯技能」、「表格設計技能」、「圖文編輯技能」、「長篇文件進階編輯技能」、「合併列印設計技能」等類別，使用者可自行指定題目進行練習，透過術科電腦自動評分系統，可立即評核學習成果。練習系統亦提供「使用者專區」功能，記錄並管理歷次練習的成績。 4.操作步驟詳細精解，圖文對照，編排方式清晰易讀，圖解標示操作先後順序，學習過程不致產生
錯誤。 5.讓讀者在極短的時間內，從學習運用軟體操作到考取證照，一氣呵成。
美國職棒球團與球員績效分析
為了解決mlb世界大賽戰績 的問題，作者林峻霆 這樣論述：
攤開近年來美國職棒大聯盟MLB(Major League Baseball)中30支球團的薪資花費，各球團為提升晉級到季後賽和問鼎世界大賽(World Series)冠軍機會，大市場球團不斷提高薪資政策在球員市場中網羅明星級球員，來提升整體團隊戰力，若球團的戰績表現不佳容易招致批評，其薪資政策過於浪費且無效率；相較之下小市場球團以有限的預算，對球員進行場上表現評估以及從球員市場中尋找潛力球員，組建出具經濟實惠的陣容，並在球季中創下佳績。本研究選取2021年球季30支球團與407球員作為評估對象，球團績效評估方面，以團隊薪資作為投入項，總上壘數、總得分、團隊勝率和團隊投手防禦率作為產出項，並以
差額變數模型分析歸納出具有效率和無效率之球團。球員績效評估方面區分為野手和三種類型投手，以年度薪資、出賽次數和打席數作為投入項，意欲產出項為球員賽場上正面評價之數據，球員賽場上負面評價之數據作為非意欲產出項，並且以非意欲產出模型分析歸納出具有效率和無效率之球員。研究結果發現30支球團中有6支球團具有效率，其餘的24支球團中除了多倫多藍鳥，其他球團在薪資方面均存在超額投入現象，存在超額投入現象的前五名球團皆為大市場球團，以費城費城人的超額投入幅度最高，而球團效率因資源集中而有顯著差異，亦即球團的薪資投入過於集中在明星球員上，未必能讓球團效率有所提升，相反的球團薪資的分散在潛力球員或其他球員上，能
讓球團效率表現較好，且更具經濟效益。球員分析方面共有48位野手、12位先發投手、22為中繼投手和19位救援投手的表現具有效率，球團經理人可以針對這些球員進行網羅來補強團隊陣容，特別是潛力球員們。另一方本研究歸納出無效率之球員，可能存在超額投入薪資與出賽次數，亦或是非意欲產出過多之現象，將球員的分析結果提供給球團經理人，讓經理人能夠考量球員狀況進行資源有效的配置。
Word 2019實力養成暨評量解題祕笈
為了解決mlb世界大賽戰績 的問題，作者陳美玲 這樣論述：
★本書專為Word 2019實力養成暨評量的術科題庫所寫的解題技巧。 ★「Word 2019實力養成暨評量解題秘笈」需搭配「Word 2019實力養成暨評量」使用。 ★精選術科題庫5大類共50題，包含Word 2019「短篇文件編輯技能」、「表格設計技能」、「圖文編輯技能」、「長篇文件進階編輯技能」、「合併列印設計技能」等類別，使用者可自行指定題目進行練習，透過術科電腦自動評分系統，可立即評核學習成果。練習系統亦提供「使用者專區」功能，記錄並管理歷次練習的成績。 ★操作步驟詳細精解，圖文對照，編排方式清晰易讀，圖解標示操作先後順序，
學習過程不致產生錯誤。 ★讓讀者在極短的時間內，從學習運用軟體操作到考取證照，一氣呵成。
大聯盟先發投手投球數據時空分析 —以休士頓太空人隊為例
為了解決mlb世界大賽戰績 的問題，作者蔡彥輝 這樣論述：
棒球自1871年首度職業化，發展至今已有一百多年的歷史。而棒球數據紀錄一直以來都是球隊用來評估以及選擇選手的依據。Bill James在1970年代開啟了賽伯計量學 (Sabermetrics)，棒球進階數據研究的熱潮，爾後也被許多球隊採納並證實可以改變比賽的勝負。美國職棒大聯盟自2006年引進PITCHf/x系統以來，關於投球資料的蒐集也越來越詳盡，更於2015年引進Statcast系統，導入全面性的空間資料收集。在過去的研究中，雖然有研究納入投手投球的空間位置資訊做為參考，但較少研究著重在投手配球的空間決策，因此本研究利用投手逐球紀錄之數據資料，以休士頓太空人隊五位先發投手為例，利用投手
面對同一位打者的每一顆投球為時間序列，配合馬可夫鏈狀態轉移的概念以及轉移矩陣的視覺化，探討投手前後投球在13格宮格之間的空間轉移情形。並加入簡化後之投球球種，利用馬可夫鏈轉移矩陣，找出投手最常使用的狀態轉移模式，並轉繪狀態轉移矩陣成進壘位置分區圖以利判讀，利用狀態轉移模式來歸納投手的配球模式，最後以配球模式示意圖展示。透過研究結果可以發現，五位投手在配球上有共同的模式：連續兩球使用相同區域的快速球或是非快速球、以及快速球轉變為非快速球的斜對角投球位置轉移。其餘不同的配球模式中，有幾種模式是只有少數投手會嘗試的，如Justin Verlander以及Dallas Keuchal 在連續兩球快速球
的配球上，會採用垂直縱向及斜對角方向位置轉移；Gerrit Cole不同於其他投手，常採用非快速球轉變為快速球的球種，搭配位置轉移的配球模式。在投球進壘位置部分，五位投手雖有不完全相同的進壘位置使用，但皆會將投球集中於較靠近好球帶邊緣，且打者較難揮擊的11-14宮格位置。藉由本研究的資料處理流程，可以將這些配球模式量化，並視覺化為圖表展示。用以作為擬訂投手訓練方法及攻擊策略的依據。