テスト記事：バットスピード分布の可視化

はじめに

新しいQuartoブログの動作確認用の記事。Noto Sans JPフォント、#073170カラー、showtextによるggplot日本語表示が問題なく動くかを試す。

サンプルデータ生成

source(here::here("_setup.R"))

library(tidyverse)

set.seed(42)

# 打者100名のバットスピード平均値（mph）をシミュレーション
bat_speed_data <- tibble(
  player_id = 1:100,
  bat_speed = rnorm(100, mean = 71.5, sd = 2.8)
)

summary(bat_speed_data$bat_speed)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  63.12   69.77   71.75   71.59   73.35   77.90 

分布の可視化

ggplot(bat_speed_data, aes(x = bat_speed)) +
  geom_histogram(
    binwidth = 0.5,
    fill = SB_BLUE,
    color = "white",
    alpha = 0.85
  ) +
  geom_vline(
    aes(xintercept = mean(bat_speed)),
    color = "#d4a574",
    linetype = "dashed",
    linewidth = 1
  ) +
  annotate(
    "text",
    x = mean(bat_speed_data$bat_speed) + 0.3,
    y = 12,
    label = paste0("平均: ", round(mean(bat_speed_data$bat_speed), 2), " mph"),
    color = "#d4a574",
    family = "Noto Sans JP",
    hjust = 0
  ) +
  labs(
    title = "バットスピード分布",
    subtitle = "サンプル100名のシミュレーションデータ",
    x = "バットスピード平均値 (mph)",
    y = "選手数",
    caption = "データ：シミュレーション生成"
  ) +
  theme_solving_baseball()

バットスピード平均値の分布（100名のシミュレーション）

数式表示テスト

KaTeXによる数式表示も確認しておく。例として、Spearman-Brown公式：

r_{xx'} = \frac{n \cdot r}{1 + (n-1) \cdot r}

ここで r は半分テストの相関、n は分割係数、r_{xx'} は信頼性係数。

まとめ

• 日本語フォント：問題なし
• ggplot軸ラベル日本語：問題なし
• #073170基調のカラーリング：問題なし
• KaTeX数式：問題なし

これで本格運用の準備が整った。