Re: [情報] 一月號的HIT!
看板Cobras作者test123 (Schilling = Everything)時間21年前 (2004/01/08 20:07)推噓0(0推 0噓 0→)留言0則, 0人參與討論串1/3 (看更多)
在這一期的 Hit最後,有一篇談投手數據的,作者的說法是 WHIP 是評估投手的最
佳數據,老實說讓我有一點不服氣,感覺說的太武斷了。這個板上高手眾多,但是
我還是野人獻曝一下。
WHIP是一個很好用的數據沒有錯,但是他反應的東西少了一點,最基本的,投手的
被長打率就完全沒有辦法從這個數據裡面表現出來。投手的一些性質也沒有辦法從
這項數字中看出。舉例如能夠讓打者大量擊出滾地球製造雙殺的投手,他可能會讓
不少打者上壘,但也都可以讓他們回不來。或是有嚴重的所謂‵一局症′的投手,
他可能連續好幾局都讓對手三上三下,卻在一局中一口氣來個核爆(今年的許銘傑
就有這種味道)。此外,對於某些被稱為經驗豐富、危機處理能力極佳甚至運氣特
別好的投手來說,也會出現實際投球內容平平,WHIP不怎麼好看但是失分很少的情
況,這些也都是在用 WHIP 時比較可能出現的盲點。
在我的看法中,對於在同一層級下對戰的投手來說,ERA 還是比較好的評估數據。
最明顯的,他告訴了我們在同樣的環境下投手之間的綜合各方面能力所比較出的高
下。
當然,ERA 也同樣存在著盲點,比如說它對於擔任中繼後援的投手來說就相對的不
公平(只要爆個一次 ERA就狂升)而如上面提到的某投手運氣就是特別好的情況,
也不能夠完全的反應投手的實力。
在這種情況下,最簡單的方法就是多參考不同的數據。我在看投手的時候,通常會
看的幾個包括 G/F、BB/SO、WHIP、ERA、K/9 。而個人最看重的還是比較‵傳統′
的 ERA。
當然,如果真的要求精確,還有很多的數據可以參考,我比較喜歡的一個是 ERC。
ERC的公式如下︰
(CER) = {[(H - HR)*1.255 + HR*4]*0.89 + (BB + IBB + HB)*0 .56}
*{HB + H + BB}/(Total Batters Faced)
ERC = CER*9/IP - 0.56
這項數字是由 Bill James 統計計算出來的,的目的就在於希望能夠單純由投手的
投球內容來算出他去掉其他因素後‵應有′的 ERA數字,這個數字還有的另外一個
優點是,他對於先發跟後援投手都確實有效。就我所知,上面那個公式還有其他的
版本,一些參數有所調整。
因為這邊是太陽板,所以我把今年太陽投手的成績算了一下︰
球員 ERC ERA WHIP
楊 騏 嘉 4.82 5.19 1.60
豐 偌 暉 5.07 4.56 1.58
威 廉 斯 3.89 5.16 1.39
陳 誠 慶 4.40 4.19 1.60
莊 景 賀 8.30 7.71 2.08
李 明 進 3.80 3.73 1.33
黃 欽 智 2.28 3.54 1.13
蔡 士 勤 4.29 4.33 1.48
卡 馬 爾 5.53 4.91 1.91
賀 南 德 茲 8.86 8.78 2.25
凱 文 6.38 5.95 1.93
達 利 7.35 5.92 2.18
羅 培 茲 4.26 4.57 1.38
薛 伯 特 4.84 7.48 1.77
麥 克 5.17 3.86 1.75
巴 比 3.34 2.65 1.23
彼 得 4.52 3 1.5
崔 東 進 19.15 9 3.67
潘 尼 亞 2.49 2.29 1.07
金 京 泰 12.64 13.5 3.37
李 逸 楠 5.12 3.95 1.57
基本上除了少數幾人外,ERA 跟 ERC的差距都不大,這也反應這個公式本身確實有
一定的準確度。
當然,除了 ERC外,還有很多用來評估投手的統計數字,比如說 ERA+、BPV等等,
相關的統計公式可以參考以下的網站︰
http://www.netshrine.com/statglossary.html
http://www.baseballstuff.com/fraser/stats2000/stats.html
另外,在找這些東西的時候,看到了下面這個︰
http://www.baseballstuff.com/fraser/new/pera1.html
這邊是國外的討論區,有一些玩家自己計算出來屬於他們自己他們的公式(像是其
中 ERC的簡化版 (8HR+5H+3BB-2IP)/IP*0.81) ,也都可以拿來試試看。
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