Win Shares 之台灣大聯盟篇
要將中華職棒與台灣大聯盟的 Win Shares 合在一起來幫選手排名, 主要有兩個問題, 一是兩聯盟的水準差距, 二是台灣大聯盟每年比賽場數相差甚多.
先來看第二個問題, 因為即使不合併排名, 光是用 Win Shares 來看台灣大聯盟的選手排名, 這個問題也仍舊存在. TML 歷年各隊比賽場數依序為 96, 108, 84, 84, 60, 72. 如果不作調整, 那麼很明顯地, 在前兩年出賽的球員很容易就拿到較多的 Win Shares, 只因為出賽場數比較多, 而 Win Shares 總數等於聯盟總比賽場數的三倍. 也就是說, 如果有兩個球員表現差不多, 但球員A在前四年出賽, 球員B在後四年出賽, 那麼球員A的Win Shares就會遠多於球員B, 這是非常不合理的.
為了解決這個問題, 最簡單的方法就是把歷年每個人的 Win Shares 數乘以 84/該年比賽場數, 讓每年的總 Win Shares 數一樣. 這裡我選擇 84 是因為這六年平均起來, 正好每年打了 84 場. 不過這樣做又會產生另一個問題, 那就是在替選手排名的時候, 有一項指數是年平均, 這個年平均是用出賽場數算出來的. 兩個 Win Shares 總數相同的野手, 出賽數較多的那個年平均就比較低. 若以之前的方法來調整, 則之前提到的選手A, B兩人經調整後雖然 Win Shares 總數會差不多, 但是選手A出賽場數多很多(假設兩人都是固定先發), 所以在算年平均的時候就吃虧了.
這樣看來, 用原始 Win Shares 算會對A不利, 而調整過後卻對B不利了. 經驗告訴我, Win Shares 數影響排名的程度, 比出賽場數影響的程度要大上一截. 所以我採取了一個折衷的辦法: 歷年場數不用84來調整, 而是用 84*0.75+原始場數*0.25. 換句話說, 就是以 84 為原點, 然後場數比 84 每多四場就加一, 每少四場就減一.
原始場數是 96, 108, 84, 84, 60, 72, 分別比 84 多了 12, 24, 0, 0, -24, -12 場, 所以在調整歷年 Win Shares 時, 使用的場數就是 87, 90, 84, 84, 78, 81. 比如說黃欽智2002年的 Win Shares 是 15.99, 那麼在排名時就用 15.95*81/72 來代替, 四捨五入後, 該年黃欽智 WS=18, 但是在排名時用的出賽場數仍然是原始場數.
這樣就解決了場數的問題. 接下來回到第一個問題, 如何適當地合併兩聯盟的Win Shares,
以作出合理的排名. 台灣大聯盟水準比中華職棒要低上一些, 所以直接合併 Win Shares
不甚合理. 事實上, 前一個步驟中已經把 TML 的水準視為較低一些了, 因為中職每一年出
賽場數都在90場以上, 所以若有兩個球員分別在兩聯盟中成績數據類似, 則在中職出賽的
那個球員 Win Shares 應該會略高一些. 不過我認為這還不夠表現出兩聯盟的差距. 我的
看法是, 在台灣大聯盟有機會爭奪MVP的球員, 到了中職會變成 all-star級, 原來是 all-
star 級的到了中職會是普通的固定先發, 普通的固定先發會變成替補球員或是不怎麼樣的先發, 而替補球員或是不怎麼樣的先發到了中職應該會找不到工作. 利用這個原則, 再觀察一些球員換聯盟之後的成績變化之後, 我決定將台灣大聯盟歷年調整過後的 Win Shares 再減掉四, 然後跟原來中職的排名合併一起看.
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Win Shares (暫譯為勝利貢獻指數) 是由專門研究棒球統計分析的 Bill James 所提
出用來衡量棒球選手整體價值的一套系統, 用來估算選手的攻守整體價值以及歷史排
名. 我將原公式作了些許的調整與取捨, 以用來計算中華職棒史的球員排名.
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