Re: Why Are Pitchers So Unpredictable?

看板CMWang (王建民 - 大樹哥)作者uranusjr (←這人是超級笨蛋)時間18年前 (2006/09/25 21:46)推噓7(7推 0噓 7→)

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成份性的投球比率當然 DIPS ERA 本身就是更基本成份：三振率、保送率、和被全壘打率的合成了。在投手擁有最大影響力的結果上，這三項比率可視為投手表現的基準。這是投手，以及他在比賽中能不受野手、攻擊支援、與密集安打等影響而控制之能力的最純正樣貌。但其實，我們還沒真正結束－還能再做一個小小的改進。投手的被全壘打率中也有一些外部因素。投手似乎可以控制球被打到地上或空中。但球會被打多遠，或者會直擊大牆還是場內落地，就取決於其他因素了。具優勢的天氣和風的狀況、球場的形狀、打擊者的力量、以及其他因素使被全壘打率會在年與年之間變動，而不如直接看投手的整體滾地球與飛球傾向。這個面向與我們已經看過的數據不同的地方在於，它並不反應球場上的真實事件－出局、安打、保送、和勝利－而是與這些事件中某些相關的一個特點或性質。滾地一壘安打與飛球一壘安打沒什麼不同。犧牲高飛與二壘滾地所造成的得分也價值相等。但在了解投手表現好壞方面，這是一個有用的差異，所以讓我們用滾地球比例來取代被全壘打率。這三個成份數據－三振率、保送率、以及滾地球比例－反應了投手工作中基本的重要能力：找到好球帶的能力、讓打者打不到球、以及把打者打到的球留在地面上。在這個層級，這些數字都與投手隊友們的進攻與防守表現獨立－投手必須負擔全部的責任。它們也是年與年之間最可靠且穩定的投球數據：事實上，這些成份數據和打擊數據一樣可靠。投球數據的可靠性對投球表現的傳統測量無法提供準確的描述。投手可能交出與前季同等質量的表現，但若身後的守備員變差、無法得到同等的進攻支援、或只是被打安打的時機不佳，這些傳統數字就會看起來不同。你必須看得更深，才能發現投手並未改變。其實，變的是環境。描繪這一點的另一個方法是看看年與年間不同投球數據的穩定性。說得更清楚點，我們可以看看某年與下一年同樣數據值的相關性。相關性的範圍是從 -1 到 +1。數值越靠近 +1，則該數據在年與年之間就更具穩定性與可預測性。接近零的相關性顯示年與年之間並沒有一致性。接近 -1 的相關性則顯示該數值會跳動－某年的高值暗示隔年會有低值。表 2.1 觀察從 1972 至 2004 之間所有在連續兩年面對 500 人次以上打者，並計算我們本章討論的不同投球數據在年與年之間的相關性。表 2-1.1 投球數據的年與年相關性 ================================ 年與年數據相關性 -------------------------------- 勝率 .204 場內球打擊率 (BABIP) .272 ERA .380 每打席被全壘打數 .470 每打席被安打數 .499 每打席保送數 .676 每打席三振數 .790 滾地球比例 .807 ================================ 保送、三振、和滾地球比例這些反應投手本身技巧的測量表現出高度相關性，因此在年與年之間很穩定且可被維持。另一方面，身後有許多其他因素影響的測量，例如勝率與 BABIP，就有著很低的相關性。表中相關性最高幾項的可預測性，與那些測量打者獨立於隊友之表現的打擊數據，例如上壘率（OBP）和長打率（SLG）足以相提並論。投手比其他球場上的球員更容易受傷或疲勞，因此難以預測。但若要以數字測量表現，只有有瑕疵、且看狀況而定的測量，例如勝投與 ERA，才會讓投手難以預測。正確地測量，投球表現就不會那麼神秘了。我們在 Baseball Prospectus 使用了不同的數據，例如中立支援價值和、週邊 ERA、以及成份性的投球比率來逐步撥開洋蔥的外皮，灌注我們的分析、改進我們的預測、接著了解投手事實上表現如何。藉著使用正確地工具，你也能對投手地價值得到更加地了解－且對他們未來地預測能夠更優良。全文完! 各位觀眾有其他特別想看的嘛? http://www.amazon.com/gp/reader/0465005969?ie=UTF8&p=S0DB 附上目錄, 按左邊的 Table of Contents 頁面的左右有箭頭可以翻頁XD -- 「我最想要的同伴嘛，首先是要笑口常開，其次是我們能永遠不會發生誤會。如果這些都能辦到的話，嗯，如果他是世界上第一流的橋手，也還不錯。」 -- 班尼多‧加羅素，前義大利藍隊成員 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 61.229.172.151