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[分析] Díaz 四縫上飄倒數,為何還是如此難打？

看板MLB (美國職棒/大聯盟)作者 (Bob)時間1周前 (2026/06/29 11:36), 1周前編輯推噓15(15推 0噓 79→)
留言94則, 14人參與, 5天前最新討論串1/1
■ 一、問題 Edwin Díaz 的四縫線「上飄」(ride/carry)只有 12.7 吋, 全聯盟平均約 16 吋,他低到倒數第 7 百分位。 「不會竄」的速球照理較好打,但他的四縫線揮空率 36.3%、名列前茅。 一顆沒有上飄的速球,為什麼難打? ■ 二、資料與方法 ・來源:Baseball Savant (Statcast),MLB 官方公開數據。 ・樣本:236 位投手,2025+2026 兩季合計四縫線各 >=500 顆。 ・做法:把每個物理指標「各自」對該球種揮空率算相關係數 r (單變量逐一看;不放進同一模型,因為這些幾何指標彼此共線, 混在一起係數會互搶、難解讀)。 ■ 三、結果(各指標 vs 四縫線揮空率) 進壘角度 VAA ........ r +0.50 ← 最強 HAVAA(高度校正) .... r +0.42 球速 ............... r +0.40 上飄 IVB ........... r .05 ← 幾乎沒關係 反直覺的點:大家天天講的「上飄/carry」跟揮空幾乎無關; 真正讓四縫線難打的是 VAA(垂直進壘角)——球進壘時越「平」越難打。 (把落點高度校正掉的 HAVAA 仍有 +0.42,代表是「角度本身」有效, 不是單純把球丟高的假象。) ■ 四、機制:為什麼「平」難打 投手丘比本壘高 25 公分(10 吋),出手點又離地約 5~6 呎, 球幾乎都是「從高處往下」進好球帶,打者本來就預期球會往下掉。 一顆平 VAA 的球掉得比預期少、從鎖定的擊球點上緣溜過去, 棒子就揮在球的下面——這就是俗稱的「竄」(其實是沒照預期掉)。 ■ 五、案例:Díaz 怎麼做到「平」 讓 VAA 變平有兩條路:靠上飄(高出手),或靠出手位置。 Díaz 走後者:近乎側投的低出手(臂角 16.6°、全聯盟倒數第 3) + 大幅延伸(7.25 ft、第 94 百分位)→ 球路天生就平,不必靠上飄。 ■ 六、限制 ・這些是「跨投手」的相關,不是因果(不代表把某顆球壓平就多幾%揮空)。 ・分析的是「揮空」,不是被打結果(xwOBA);兩者不同。 完整圖表(VAA 側視示意圖 + 兩張對照散點)與方法細節: https://playcall.tv/lab/diaz-angle 非官方、純公開數據分析,歡迎指正。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.169.64.108 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MLB/M.1782704219.A.9CC.html ※ 編輯: hibob (1.169.64.108 臺灣), 06/29/2026 11:45:04 ※ 編輯: hibob (1.169.64.108 臺灣), 06/29/2026 11:45:32
推
06/29 11:49, 1周前 , 1F
推推
06/29 11:49, 1F
推
06/29 12:17, 1周前 , 2F
有趣
06/29 12:17, 2F
推
06/29 12:30, 1周前 , 3F
推 最近這類分析文好多 真好
06/29 12:30, 3F
推
06/29 15:53, 1周前 , 4F
推 不錯的文章
06/29 15:53, 4F
推
06/29 16:05, 1周前 , 5F
推
06/29 16:05, 5F
→
06/29 16:26, 1周前 , 6F
可是瑞凡，他的速球在數據面，是偏好打的球種，你這先射箭
06/29 16:26, 6F
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06/29 16:26, 1周前 , 7F
再畫靶的技術不行啊
06/29 16:26, 7F
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06/29 16:27, 1周前 , 8F
結論就錯的，你拿數據硬要掰還掰錯方向
06/29 16:27, 8F
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06/29 16:35, 1周前 , 9F
他就是一個速球很容易被尻爆的終結者
06/29 16:35, 9F
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06/29 16:39, 1周前 , 10F
相對於其他終結者
06/29 16:39, 10F
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06/29 17:06, 1周前 , 11F
可是老哥，VAA平揮空率高是因為越不容易跟打者揮棒
06/29 17:06, 11F
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06/29 17:07, 1周前 , 12F
路徑重疊
06/29 17:07, 12F
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06/29 17:07, 1周前 , 13F
球掉的比預期少反而是IVB的作用
06/29 17:07, 13F
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06/29 17:09, 1周前 , 14F
而且VAA本身就是受IVB、出手角度、放球點還有球速
06/29 17:09, 14F
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06/29 17:09, 1周前 , 15F
啥的影響的數據吧
06/29 17:09, 15F
推
06/29 17:28, 1周前 , 16F
我也覺得他速球其實很抖欸，不是因為滑球共軌很強
06/29 17:28, 16F
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06/29 17:28, 1周前 , 17F
嗎？
06/29 17:28, 17F
推
06/29 17:35, 1周前 , 18F
Diaz出手點低有點向上丟趨勢，靠球往下掉合力形成較平的VAA
06/29 17:35, 18F
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06/29 17:35, 1周前 , 19F
，但是他這種出球不敢丟在好球帶上緣，一失敗會掉進紅中變
06/29 17:35, 19F
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06/29 17:35, 1周前 , 20F
自殺球，只能丟在好球帶下半，效果就很差 ，所以他的速球只
06/29 17:35, 20F
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06/29 17:35, 1周前 , 21F
能靠球速、球種保護
06/29 17:35, 21F
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06/29 17:36, 1周前 , 22F
效果實際上在三位數裡是不好的
06/29 17:36, 22F
推
06/29 17:49, 1周前 , 23F
紅人那個新秀就很極品
06/29 17:49, 23F
推
06/29 19:19, 1周前 , 24F
出手點跟平常人不同的,有部分是為了藏球,以前紡織弟就很會
06/29 19:19, 24F
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06/29 22:18, 1周前 , 25F
Diaz 2026 確實普通，但只有 70 顆 FF、樣本太小
06/29 22:18, 25F
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06/29 22:20, 1周前 , 26F
他的四縫線揮空率第 8、被打 wOBA .257（第 25）
06/29 22:20, 26F
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06/29 22:21, 1周前 , 27F
談不上被尻爆。
06/29 22:21, 27F
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06/29 22:23, 1周前 , 28F
以上數據是 2025~2026 的合併統計結果
06/29 22:23, 28F
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06/29 23:16, 1周前 , 29F
他生涯速球丟到很殺的又沒幾年，偏偏就包含2025，你撿2025
06/29 23:16, 29F
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06/29 23:17, 1周前 , 30F
說他丟的好不好，本身意義就很薄弱
06/29 23:17, 30F
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06/29 23:19, 1周前 , 31F
生涯速球wOBA 0.3,在擁有三位數終結者裡，絕對稱不上好的那
06/29 23:19, 31F
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06/29 23:19, 1周前 , 32F
邊，評價中~中下，我都覺得保守
06/29 23:19, 32F
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06/29 23:20, 1周前 , 33F
這算難打，標準我就不知道怎麼評了
06/29 23:20, 33F
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06/29 23:28, 1周前 , 34F
暫且不論沒有排除運氣成分，說到底wOBA只計算「造
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06/29 23:28, 1周前 , 35F
成結果」的球，也就是大約會放掉投手75%的投球內容
06/29 23:28, 35F
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06/29 23:28, 1周前 , 36F
，不能說沒有價值但不是衡量球種表現的最佳選擇吧？
06/29 23:28, 36F
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06/29 23:54, 1周前 , 37F
我自己是比較偏好看球員的高光時刻
06/29 23:54, 37F
→
06/29 23:54, 1周前 , 38F
但若論整個生涯、對比聯盟平均，他的四縫線也算中間偏上
06/29 23:54, 38F
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06/29 23:55, 1周前 , 39F
生涯被打 wOBA .297（聯盟約 .34）
06/29 23:55, 39F
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06/29 23:55, 1周前 , 40F
生涯 RV +22（每百球 +0.6），都優於平均
06/29 23:55, 40F
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06/29 23:55, 1周前 , 41F
而 2025 單年 RV/100 +1.6，在合格四縫線裡約 PR 91
06/29 23:55, 41F
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06/29 23:56, 1周前 , 42F
所以鎖定 2025~2026 沒問題；真要算生涯，也談不上中下
06/29 23:56, 42F
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06/30 00:01, 1周前 , 43F
補充：RV 是「每一顆球都算」的指標
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→
06/30 00:02, 1周前 , 44F
搶好球、逼壞球、揮空、被打擊都會算進去
06/30 00:02, 44F
→
06/30 00:02, 1周前 , 45F
每一球按它改變的「得分期望」給分，正值＝替球隊省分
06/30 00:02, 45F
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06/30 00:05, 1周前 , 46F
難打你不挑頂尖RP ，比什麼聯盟、不覺得很好笑嗎？
06/30 00:05, 46F
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06/30 00:05, 1周前 , 47F
一堆免洗仔在充數
06/30 00:05, 47F
→
06/30 00:09, 1周前 , 48F
這是你想像中的頂尖？那30隊的終結者，從第一個數到最後一
06/30 00:09, 48F
→
06/30 00:09, 1周前 , 49F
個，有幾個不符合你難打的定義
06/30 00:09, 49F
推
06/30 00:35, 1周前 , 50F
樓主的分析主題我覺得還是很有意思的，只是如果要
06/30 00:35, 50F
→
06/30 00:35, 1周前 , 51F
做量化那在數據的選擇和解讀或許可以再更嚴謹一些？
06/30 00:35, 51F
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06/30 07:24, 1周前 , 52F
選擇分析哪些數據是我的自由
06/30 07:24, 52F
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06/30 07:24, 1周前 , 53F
設定研究範圍本來就是分析的前提
06/30 07:24, 53F
→
06/30 07:25, 1周前 , 54F
有意見歡迎拿數據出來討論
06/30 07:25, 54F
→
06/30 09:22, 1周前 , 55F
你當然有選擇數據的自由，但如果要用數據說服人，
06/30 09:22, 55F
→
06/30 09:23, 1周前 , 56F
首先你採用的數據和分析方式得有說服力，要說為啥因
06/30 09:23, 56F
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06/30 09:23, 1周前 , 57F
為數據分析就是這麼運作的
06/30 09:23, 57F
→
06/30 09:23, 1周前 , 58F
比方stuff那篇你把速差這個相對數據當作最高權重，
06/30 09:23, 58F
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06/30 09:23, 1周前 , 59F
那會不會導致你的分析結果比起球種本身更偏向一個
06/30 09:23, 59F
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06/30 09:23, 1周前 , 60F
投手的武器庫整體？
06/30 09:23, 60F
→
06/30 09:24, 1周前 , 61F
比方Mo那篇你有沒有做過同質性檢定或標準化再把跨年
06/30 09:24, 61F
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06/30 09:24, 1周前 , 62F
度的數據視為同一組樣本？
06/30 09:24, 62F
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06/30 09:24, 1周前 , 63F
比方為什麼用wOBA而不是排除掉運氣成分的xwOBA？再
06/30 09:24, 63F
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06/30 09:24, 1周前 , 64F
者明明有RunValue這個數據，你為什麼反而偏好用放
06/30 09:24, 64F
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06/30 09:24, 1周前 , 65F
掉75%樣本而且本質是打者用的wOBA來衡量投手的成績
06/30 09:24, 65F
→
06/30 09:24, 1周前 , 66F
？
06/30 09:24, 66F
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06/30 09:25, 1周前 , 67F
然後回到這篇，你把這些變數各自做單邊量分析然後
06/30 09:25, 67F
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06/30 09:25, 1周前 , 68F
比較相關係數，但這要如何排除交互作用？就好像分析
06/30 09:25, 68F
→
06/30 09:25, 1周前 , 69F
人口成長率拿新婚人數、人均gdp、生育補助和生育率
06/30 09:25, 69F
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06/30 09:25, 1周前 , 70F
來當變數，啊廢話一定是生育率最重要啊
06/30 09:25, 70F
推
06/30 09:31, 1周前 , 71F
當然很有可能你的結論沒有錯的，但數據分析不是結果
06/30 09:31, 71F
→
06/30 09:31, 1周前 , 72F
好一切就好
06/30 09:31, 72F
→
06/30 09:32, 1周前 , 73F
你要讓數據說話首先那些數據說話要有份量吧？
06/30 09:32, 73F
推
06/30 14:28, 1周前 , 74F
推個
06/30 14:28, 74F
→
06/30 17:27, 1周前 , 75F
謝謝你看這麼多篇、也回得這麼仔細
06/30 17:27, 75F
→
06/30 17:27, 1周前 , 76F
多變數、交互、標準化這些方法我會找時間參考
06/30 17:27, 76F
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06/30 17:28, 1周前 , 77F
但「生育率→人口成長」這類比不太貼切
06/30 17:28, 77F
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06/30 17:28, 1周前 , 78F
生育率本來就是人口成長的一部分，
06/30 17:28, 78F
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06/30 17:28, 1周前 , 79F
VAA 跟揮空率卻是兩回事
06/30 17:28, 79F
→
06/30 17:28, 1周前 , 80F
進壘角會不會造成揮空並不直觀
06/30 17:28, 80F
→
06/30 17:29, 1周前 , 81F
是靠數據才看得出的「發現」，不是「廢話」
06/30 17:29, 81F
→
06/30 17:29, 1周前 , 82F
我寫的是科普＋介紹球員、給一般球迷
06/30 17:29, 82F
→
06/30 17:29, 1周前 , 83F
本就難完全滿足數據派的資深球迷
06/30 17:29, 83F
→
06/30 17:30, 1周前 , 84F
但從推文和後台看，仍有不少人
06/30 17:30, 84F
→
06/30 17:31, 1周前 , 85F
認識了原本不知道的統計數據，這樣也不錯。謝謝指教
06/30 17:31, 85F
→
06/30 18:07, 1周前 , 86F
印象派想找數據印證，亂湊一通，Garbage in garbage out
06/30 18:07, 86F
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06/30 18:09, 1周前 , 87F
有沒有人告訴過你成線性相關不代表有因果相關
06/30 18:09, 87F
→
06/30 18:15, 1周前 , 88F
反之r~0也不代表沒有因果相關，單純拿r比來比去，實際上就
06/30 18:15, 88F
→
06/30 18:15, 1周前 , 89F
是在亂湊
06/30 18:15, 89F
推
06/30 23:46, 1周前 , 90F
我記得我聽過 很平 沒有如預期往下的趨勢 會讓打者視
06/30 23:46, 90F
→
06/30 23:46, 1周前 , 91F
覺有上竄效果 再加上他是偏側投 然後我記得他的出手點
06/30 23:46, 91F
→
06/30 23:47, 1周前 , 92F
非常往前 距離顯得短
06/30 23:47, 92F
推
06/30 23:48, 1周前 , 93F
同樣類型的投手 日職可以參考翁田大勢
06/30 23:48, 93F
推
07/02 11:05, 5天前 , 94F
推
07/02 11:05, 94F
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