BABIP

看板RedSox作者時間9年前 (2016/05/31 19:41), 9年前編輯推噓9(9019)
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前幾篇討論XB的打擊,扯到BABIP,來看看那些因素會影響BABIP, 我抓的樣本是2006~2016年間至少有3000個打席以上的打者,共196個選手, 可能有選手一整年因為運氣好,BABIP高,但是如果有3000個打席,運氣影響到 的部分就微乎其微,而且有196個選手,我想得到的結論是OK的 BABIP的一般會落在.290~.310之間LD%則是20%,HD%跟PULL%平均值,我就查不到了 故我直接用這196個選手的中位數來代替我想應該差不了多少 中位數 LD% 20% BABIP .307 HD% 31% Pull% 40.4% Cent 34.6% Oppo% 25.1% LD%我去查一般選手平均值也是20%,所以我想用中位數當平均值OK的 Pull% Cent% Oppo%這三個取中位數,所以加起來不會剛好100%,但差不了多少 來看BABIP前30高的打擊內容 # Name BABIP LD% Pull% Cent% Oppo% Soft% Med% Hard% 1 M. Trout .357 22.3 % 35.2 % 35.9 % 28.9 % 14.1 % 49.0 % 36.9 % 2 J. Votto .354 25.1 % 35.1 % 34.4 % 30.6 % 11.3 % 51.7 % 37.0 % 3 A. Jackson .350 24.1 % 34.9 % 36.2 % 29.0 % 12.2 % 57.9 % 29.9 % 4 M. Cabrera .349 22.1 % 38.4 % 33.3 % 28.3 % 11.7 % 48.4 % 39.9 % 5 J. Mauer .346 24.2 % 28.6 % 37.5 % 33.9 % 10.3 % 55.7 % 33.9 % 6 S. Choo .345 21.6 % 39.2 % 34.9 % 25.9 % 11.6 % 54.6 % 33.8 % 7 D. Fowler .344 22.4 % 39.7 % 35.0 % 25.3 % 17.3 % 52.8 % 29.9 % 8 D. Jeter .341 19.5 % 30.6 % 36.5 % 32.9 % 15.6 % 57.7 % 26.8 % 9 D. Wright .341 22.5 % 37.5 % 33.9 % 28.6 % 13.8 % 51.4 % 34.8 % 10 M. Kemp .341 22.1 % 42.0 % 34.8 % 23.2 % 11.8 % 52.8 % 35.4 % 11 M. Bourn .340 21.6 % 34.8 % 37.3 % 27.9 % 16.7 % 60.0 % 23.3 % 12 H. Kendrick .339 20.5 % 31.9 % 38.0 % 30.1 % 13.0 % 55.9 % 31.1 % 13 M. Holliday .337 19.1 % 34.6 % 36.0 % 29.4 % 14.4 % 49.9 % 35.8 % 14 R. Braun .336 18.5 % 37.4 % 35.5 % 27.1 % 16.8 % 47.2 % 36.0 % 15 M. Young .335 23.5 % 27.9 % 38.6 % 33.5 % 11.5 % 57.2 % 31.3 % 16 C. Gonzalez .335 19.5 % 40.4 % 35.1 % 24.5 % 18.5 % 46.9 % 34.6 % 17 D. Stubbs .335 18.1 % 42.0 % 34.6 % 23.4 % 18.7 % 51.4 % 29.9 % 18 F. Freeman .335 26.9 % 39.7 % 34.7 % 25.6 % 12.2 % 50.6 % 37.2 % 19 A. McCutchen.335 21.0 % 42.9 % 35.1 % 22.0 % 13.9 % 48.8 % 37.3 % 20 I. Suzuki .333 20.3 % 29.6 % 38.0 % 32.4 % 23.0 % 57.4 % 19.6 % 21 M. Ordonez .332 20.3 % 36.5 % 32.9 % 30.6 % 13.7 % 56.6 % 29.8 % 22 J. Hamilton .331 21.9 % 38.1 % 34.2 % 27.7 % 13.5 % 54.0 % 32.5 % 23 J. Altuve .330 21.6 % 39.9 % 37.6 % 22.5 % 17.1 % 58.3 % 24.6 % 24 D. Lee .330 21.2 % 38.0 % 33.7 % 28.3 % 11.5 % 52.1 % 36.5 % 25 J. Upton .329 19.5 % 36.9 % 35.7 % 27.4 % 17.5 % 48.1 % 34.4 % 26 C. Crawford .329 20.3 % 34.4 % 36.1 % 29.5 % 16.4 % 57.0 % 26.6 % 27 F. Sanchez .329 23.7 % 35.8 % 34.2 % 30.0 % 15.0 % 62.2 % 22.8 % 28 H. Ramirez .328 18.9 % 39.8 % 34.8 % 25.5 % 17.4 % 49.5 % 33.1 % 29 C. Headley .326 21.7 % 44.7 % 33.5 % 21.7 % 15.0 % 54.2 % 30.8 % 30 B. Abreu .325 21.2 % 34.7 % 36.0 % 29.3 % 12.1 % 56.2 % 31.8 % 1. 打擊太偏PULL%是否會降低BABIP 從上面30個來看,PULL%高於平均(40.4%)的只有4個,Matt Kemp,Carlos Gonzalez, Andrew McCutchen,Chase Headley我想這樣假設是道理的,畢竟太偏哪個方向, 對面防守肯定會佈陣,對吧? 而PULL%過高的是否BABIP低呢?這個要另一個圖表,而上面的圖表還會用到,故 這個問題我留到最後 2. LD%跟HD%是否會影響BABIP? LD%大部分選手都不會比平均20%多太多,HD%(31%)則會比較明顯,故我直接看HD%,上面4個 偏拉打的HD%都不低,Matt Kemp(35.4%),Carlos Gonzalez(34.6%), Andrew McCutchen(37.3%),Chase Headley(30.8%),有三個遠高於平均, Chase Headley比較特別,他偏拉打,且HD%略低於平均,且速度也不快,但我想整體而言, HD%高會影響BABIP是肯定的,畢竟打得越強勁當然越可能穿越防線 3. 速度是否會影響BABIP? 幾個高BABIP而HD%卻低於平均的打者,Austin Jackson(29.9%), Dexter Fowler(29.9%), Derek Jeter(26.8%), Michael Bourn(23.3%), Drew Stubbs(29.9%), Ichiro Suzuki(19.6%), Magglio Ordonez(29.8%), Jose Altuve(24.6%), Carl Crawford(26.6%),Freddy Sanchez(22.8%), Chase Headley(30.8%) 除了Chase Headley(30.8%)的HD%跟平均差不多,Ordonez略低平均,其他的都是快腿, 鈴木一朗HD%低得誇張,可見他的速度跟邊打邊跑的打擊真的完全顛覆傳統棒球的打法 最後回到剛剛的問題,而PULL%過高的是否BABIP低呢? 請看下表,PULL%前30高的選手只有Jason Bay .302(低於平均)跟Chris Davis (.319)高於 3成,Davis我想是因為他打的LD很多又強勁吧 (LD%: 23.3%, HD%: 36.6% ) # Name Team BABIP LD% Pull% Cent% Oppo% Soft% Med% Hard% 1 C. Pena .266 17.7 % 53.2 % 29.0 % 17.8 % 15.8 % 44.7 % 39.5 % 2. C. Santana .267 18.6 % 53.1 % 29.6 % 17.3 % 19.1 % 48.5 % 32.5 % 3 C. Young .274 18.7 % 52.4 % 30.6 % 17.0 % 21.1 % 47.4 % 31.4 % 4 M. Teixeira .279 19.8 % 51.7 % 30.8 % 17.4 % 15.1 % 48.9 % 36.0 % 5 J. Rollins .272 20.0 % 50.5 % 31.1 % 18.4 % 17.7 % 53.5 % 28.9 % 6 E. Encarnacion.272 18.8 % 50.4 % 31.3 % 18.4 % 19.1 % 48.7 % 32.2 % 7 C. Beltran .295 20.2 % 49.8 % 31.8 % 18.4 % 14.9 % 49.9 % 35.2 % 8 J. Willinghan .291 18.7 % 49.7 % 31.2 % 19.1 % 15.7 % 48.7 % 35.6 % 9 R. Doumit .298 20.0 % 49.4 % 32.8 % 17.8 % 15.1 % 52.3 % 32.6 % 10 C. Granderson .298 21.2 % 49.4 % 30.0 % 20.7 % 15.0 % 51.6 % 33.4 % 11 J. Bay .302 17.0 % 49.3 % 32.0 % 18.7 % 13.3 % 54.3 % 32.4 % 12 J. Lopez .277 18.6 % 48.9 % 30.0 % 21.1 % 17.5 % 57.9 % 24.7 % 13 D. Uggla .283 16.6 % 48.8 % 32.0 % 19.2 % 16.8 % 51.1 % 32.1 % 14 P. Konerko .290 21.4 % 48.1 % 29.6 % 22.3 % 14.2 % 53.1 % 32.8 % 15 C. Quentin .255 15.8 % 47.6 % 31.7 % 20.7 % 17.6 % 49.3 % 33.1 % 16 A. Dunn .283 20.4 % 47.2 % 30.8 % 22.0 % 15.5 % 46.5 % 38.1 % 17 J. Bautista .265 15.5 % 47.2 % 31.8 % 21.0 % 17.2 % 48.1 % 34.7 % 18 N. McLouth .277 19.1 % 47.0 % 32.4 % 20.7 % 18.2 % 53.7 % 28.1 % 19 A. Pujols .282 18.1 % 46.9 % 34.8 % 18.3 % 14.9 % 48.3 % 36.9 % 20 N. Swisher .290 20.3 % 46.8 % 30.2 % 23.0 % 14.4 % 51.7 % 33.9 % 21 G. Jones .284 19.2 % 46.7 % 31.8 % 21.5 % 16.4 % 50.5 % 33.2 % 22 C. Rasmus .297 20.1 % 46.5 % 30.2 % 23.3 % 16.6 % 47.9 % 35.5 % 23 M. Reynolds .299 17.5 % 46.5 % 31.6 % 22.0 % 19.1 % 46.2 % 34.7 % 24 C. Davis .319 23.3 % 46.3 % 29.3 % 24.4 % 11.8 % 51.6 % 36.6 % 25 A. Ramirez .290 19.5 % 46.2 % 33.0 % 20.8 % 22.9 % 54.0 % 23.1 % 26 A. Huff .286 17.0 % 46.2 % 33.1 % 20.8 % 18.1 % 51.6 % 30.3 % 27 I. Kinsler .288 20.6 % 46.2 % 32.7 % 21.2 % 18.0 % 53.6 % 28.4 % 28 B. Zobrist .295 19.6 % 46.1 % 33.5 % 20.3 % 16.3 % 54.2 % 29.4 % 29 M. Olivo .298 17.2 % 46.0 % 32.7 % 21.3 % 21.1 % 50.1 % 28.8 % 30 L. Scott .291 18.3 % 45.9 % 31.9 % 22.2 % 16.8 % 49.2 % 34.1 % 結論: 1. 擊球落點分散是BABIP高的主因 2. 打的球夠強勁跟跑壘速度也能影響BABIP -- 秦仲海: 去你媽的狗雜碎少說兩句不嫌吵! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.1.160 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/RedSox/M.1464694871.A.F5F.html

05/31 20:29, , 1F
在外面沒法細看,但我直覺有點小盲點,一來Hard/med/soft的數
05/31 20:29, 1F

05/31 20:29, , 2F
據是否如此成熟,二來強勁的滾球剛好進手套,軟弱的滾球剛好滾
05/31 20:29, 2F

05/31 20:29, , 3F
出去倒也常見,三來佈陣對安打的影響似乎一直沒定論
05/31 20:29, 3F

05/31 20:30, , 4F
相較之下滾球/飛球/平飛的推算BABIP理論很直覺,不易否定
05/31 20:30, 4F

05/31 20:34, , 5F
但把HD%,oppo%當xBABIP參數之一的研究的確有人做,fangraphs
05/31 20:34, 5F

05/31 20:34, , 6F
就有一篇
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05/31 20:34, , 8F
-on-bis-batted-ball-data/
05/31 20:34, 8F

05/31 20:37, , 9F
我比較傾向相信依打者類型會有一個mean的BABIP,同屬高GB的
05/31 20:37, 9F

05/31 20:37, , 10F
打者,腿哥的career BABIP就會比胖子高
05/31 20:37, 10F
我想你大部分的疑問在你貼的網址裡就講得很清楚了XD 佈陣影響很大吧,David Ortiz打進去佈陣裡的安打球,我們看得還少嗎 XD

05/31 22:07, , 11F
這種在棒球統計界還沒共識的爭論個人會盡可能持平看待
05/31 22:07, 11F
應該差很多吧 1. 你貼的網址裡面: xBABIP = .1975 — .4383*(True IFFB%) — .0914*(True FB%) + .2594*LD% + .1822*Hard% + .1198*Oppo% + .0042*Spd Oppo放進去*.1198 2. 我不知道有多少偏拉打球員看到對方佈陣會不會刻意打進去洞裡, 如果該球員這樣做,對面教練也會改回正常佈陣吧 再來,你看我第二個圖表Pull%最高的前30個球員(當中有幾個速度不慢), 全部都是低BABIP,只有C. Davis(.319)略高於平均值(.307),我想這些 人BABIP低於平均應該不少是掉到佈陣裏面吧 ※ 編輯: alex710707 (123.205.1.160), 05/31/2016 22:29:52

05/31 22:52, , 12F
那幾個球員似乎都是飛球打者偏多?
05/31 22:52, 12F

05/31 22:54, , 13F
我理解你的論述,事實上我有很直覺的想類似的結論,但仔細想又
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05/31 22:54, , 14F
覺得不夠solid
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05/31 23:04, , 15F
布陣對BABIP的影響還沒有定論 應該說一定對個別有影
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05/31 23:04, , 16F
響 只是不必然拉低整體BABIP 然後Pull%高的打者通常F
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05/31 23:04, , 17F
B%也高
05/31 23:04, 17F

05/31 23:10, , 18F
有認為佈陣不影響BABIP的文章嗎?
05/31 23:10, 18F

06/01 00:05, , 19F
認真文給推…雖然我看不太懂
06/01 00:05, 19F

06/01 00:07, , 20F
HD%跟去年那個什麼離球棒速度一樣都是傳說
06/01 00:07, 20F

06/01 00:07, , 21F
要做數據分析不是你心底先抱一個想法,再到處增刪數據得
06/01 00:07, 21F

06/01 00:08, , 22F
到你要的結論
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06/01 00:08, , 23F
HD%跟BABIP的關係就是不顯著,跟常識怎麼想是不相干的
06/01 00:08, 23F
我確實看過FG討論BABIP的影響因素後,有了先入為主的概念, 再去找樣本裡的數據 不過照上面板有提供的網址 xBABIP的算法,好像公式裡個因素都影響,但是不明顯?, http://www.fangraphs.com/community/hard-hit-percentage-outliers/ mlb版版友提供的HD%與各項打擊的影響,確實對BABIP影響不明顯

06/01 11:28, , 24F
那種regression丟星座進去都跑得出來的
06/01 11:28, 24F

06/01 11:28, , 25F
不是用英文寫的就有道理,很多文章一樣是垃圾
06/01 11:28, 25F

06/01 12:36, , 26F
xBABIP是為了去除運氣獨立選手能力才存在的 算式也
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06/01 12:36, , 27F
不止一種 每一家的公式算出來可能差很多 而且 有一
06/01 12:36, 27F

06/01 12:36, , 28F
些我也想不明白為什麼參數要數等要那樣設定…
06/01 12:36, 28F
※ 編輯: alex710707 (123.205.1.160), 06/01/2016 18:22:57
文章代碼(AID): #1NJNXNzV (RedSox)
文章代碼(AID): #1NJNXNzV (RedSox)