Re: [戰況]一朗
看板MLB (美國職棒/大聯盟)作者morikawablue (morikawablue)時間18年前 (2006/06/10 23:44)推噓16(16推 0噓 30→)留言46則, 15人參與討論串6/9 (看更多)
※ 引述《tzaumin (.......)》之銘言：
: 我不懂的是，Ａ對Ｃ與Ｂ對Ｃ是一個相對性的比較是沒錯
: 但是拿Ａ對Ｃ與Ｂ對Ｃ比較的結果再做比較
: 卻是一個絕對性的比較了，不是嗎？
: 換一個說法好了，若有錯請指正
: Ａ演算法對Ｃ問題，得到了80%的增益
: Ｂ演算法對Ｃ問題，則得到了75%的增益
: 所以我們應該可以說在Ｃ問題上
: Ａ演算法"100％"比Ｂ演算法好，不是嗎？
: 請各位賜教
Ichiro 是一個統計上的 outlier，這一點 Nate Silver 在 04 年他破
Sisler 的單季安打紀錄時層經提過。
當時 Silver 計算了 04 年的 PA% resulting in BIP 與 BABIP 的
Leaders 與 Trailers，基本上 ML 打者的趨勢是 PA% resulting in BIP
如果為領先者，BABIP 就很可能是車尾者；反之，PA% resuling in BIP
若為車尾者，BABIP 則傾向領先者。
04 的 Ichiro 則是一個巨大的 outlier，他在 PA% resulting in BIP 是
Top 10，BABIP 也是 Top 10。換句話說，像 Ichiro 這種選手用 Nate 的
PECOTA 去 Figure 的話就不適用。
Nate 承認他懷疑 Ichiro 在 04 年的確是有點 lucky，但他表示他會利用
冬天來修改 PECOTA 的 approach 以 "對付" 像 Ichiro 這種人。這才是
統計學家應有的態度，而不是把 BABIP 完全推給運氣，而做出類似 "等到
BABIP 的 regression mean 出現，Ichiro 就會爛掉" 的奇怪結論。
話說回來，Ichiro 究竟有多好？如果你考慮他用掉的出局數加上他的 VORP，
他的確沒那麼 decent；如果考慮 Davenport 的 EQA (有點像 OPS 的修正量
再加以 scale)，去掉 Ichiro "幸運" 的 04 年，他仍然維持在 .280 以上
的水準，甚至比 Johny Damon 更好，與 Derek Jeter 相近；如果再加上守
備的因素考慮 WARP，那麼從 Ichiro debut 的 01 年起算，別說 Damon 和
Jeter 贏不了他，Manny Ramirez 和 Gary Sheffield 反而都沒他那麼好，
當然，A-Rod 是比他好，而這時候，我們已經用到全聯盟最好、最高薪的球
員的名字來 beat Ichiro 了。
Ichiro 是不是個好的第一棒？Bill James 告訴大家：棒次的安排沒有這麼
重要，重要的是你有沒有 "用對人" 而已；James Click 告訴大家，用 OBP
descending order 排棒次可以得到最高的得分，而用 ascending 得的分數
雖然最低，但兩者相差只有 20 分，然後你可以繼續用 Expected Runs
或 Runs Created 與 Win Expectancy 去做 clutch 方面的 argue，最後發
現毫無結論，因為這兩種東西不是同一個 base 下的產物。
統計學錯了嗎？當然不是這樣的，數字不是 zero-sum game，它不會騙人，
會騙人的是拿對自己有利的部份來証明自己的推論的人。不同的 base 做出來
的結論就是很可能產生平行線。
至於拿數字來說明誰該入選 ALL-Star，我認為這是不必要的行為。Dodgers 的
SS Izturis 在 05 年就有入選，他的 jersey 在 Dodger Stadium 還賣得不
錯，也是 LA 的 beloved player 之一，但身為 DePodesta 的擁護者，我
曉得 Izzy is MF suck！So what？Fans 想看到 Izzy 進 All-Star，而他
們也辦到了，事情就這麼簡單！All-Star 如果都只是選擇真正表現好的球員
，又何必開放 Fans 去投票呢？
也因此，我同意在 Fans 不能參與的部份、像是 MVP、Cy Young Award、HOF
等等應該由 sabermetric 介入，但是如果連 Fans 介入的 All-Star vote 都
要用 sabermetric 來衡量，那實在不很有意義。
Ichiro 究竟有多好？或者究竟有多爛？那些 Old School 的 manager 的 comments
或許不值得一提，但如果看數字，這問題就端看你用 "哪一種角度去檢視了"。
記住一點：數字不會騙人，騙人的是只找自己有利的部份去做推論的人；被騙的
則是不懂數字的人。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
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