Por ejemplo, si quieres ver como se distribuyen exactamente todos los jugadores, porque prefieres observar claramente las diferencias relativas, escoges la de Derriger-Suich.

Si quieres contratar a alguien que esté en la zona media de la estadística, pues puedes seleccionar la MS.

Si quieres seleccionar a alguien evitando la cola izquierda, puedes escoger la gaussiana.

Una de las que no incluí por falta de tiempo es la logarítmica:

Aquí, si S>1 se da énfasis a la cola derecha y si S<1 se da énfasis a la izquierda. Con “énfasis” quiero decir que la pendiente en esa zona es más pronunciada que en el resto de la curva.

Para que sirve esto? Bueno, puede ser que quieras un jugador de poco sueldo (cola izquierda) pero que tenga un buen OPS (cola derecha). Utilizas las funciones adecuadas y esto dramatiza o atenúa las diferencias entre jugadores. Por lo general yo suelo utilizar la de Derringer-Suich, porque mantiene la esturctura de los datos, pero a veces se puede requerir información diferente.

En el próximo artículo les muestro las gráficas de la logarítimica y les introduzco a la comparación borrosa.

Ha quedado claro?