Re: [問題] Win Shares 公式

看板Sabermetrics作者 (Win Shares 痴漢)時間19年前 (2006/05/18 22:04), 編輯推噓2(200)
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其實那個公式我在算台灣的時候改掉了 要不然這邊的失誤多 算出來的理論防禦率誤差還蠻大的 底下是以前寫的 數據都到去年底為止 == Bill James 版的是 ((H+BB+HBP)*(((H-HR)*1.255+HR*4)*.89+(BB+HBP)*0.56)/PA/IP*9)-0.56 有點像 RC 公式, 只不過現在多一項投球局數來算率 如果這個公式算出來小於 1.68, 則用另一類似公式代替 ((H+BB+HBP)*(((H-HR)*1.255+HR*4)*.89+(BB+HBP)*0.56)/PA/IP*9)*0.75 拿這公式算台灣職棒數據 誤差很大 光是看史上所有球員累積成績就很明顯了 總 ERA=3.64, ERC=3.84 主要是受失誤多所影響 (失誤多ERA會下降) 為了改成痴漢版 最簡單的方法是直接照比例改公式裡的分子的係數 使得算出來總ERA=ERC 小試一下便可發現 只要把 1.255*0.89, 4*0.89, 0.56 這三個數字全部再多乘以 0.955 就可以讓 ERC 下降約 0.2 到 3.646 可是這樣小數太多位 公式看起來很雞巴 所以四捨五入都取兩位小數就好 得到最簡單的調整版 ERC 公式 ((H+BB+HBP)*((H-HR)*1.07+HR*3.4+(BB+HBP)*0.53)/PA/IP*9)-0.56 (or*0.75) 用這公式 全投手的 ERC = 3.65, 跟 ERA=3.64 差不多 為了找到更好的公式 來算點回歸分析 想辦法找到係數 a, b, c 使得 ((H+BB+HBP)*((H-HR)*a+HR*b+(BB+HBP)*c)/PA/IP*9)-0.56 (or*0.75) 更能估計出個人的 ERA 計算後同樣的只取小數兩位來看 結果得到更精確的痴漢版 ERC (H+BB+HBP)*((H-HR)*1.09+HR*3.6+(BB+HBP)*0.43)/PA/IP*9)-0.56 (or*0.75) 全選手總 ERC 變成 3.63, 跟原來那個準確度幾乎一樣 誤差的標準差(Root of Mean Square Errors)跟純調比例的也幾乎一樣 (出乎意外地 James' 的公式單純地只調一個比例 不用多算就很棒了 <(_ _)> ) 我選擇後者當成痴漢版 ERC 公式 喔對了後面那個 -0.56 沒有在回歸時考慮 只有另外試了幾個常數 同樣以回歸跑出最佳係數選擇 結果發現 -0.55 會跑出最好的誤差 <(_ _)> again~ 所以我就不改那個數字了 底下是 ERA 跟 ERC 的比較 考慮投五百局以上的 ERA ERC ERA ERC ERA ERC 陳義信 3.06 3.12 楓康 2.82 2.79 雷猛 2.96 2.87 勇壯 3.20 3.16 王漢 2.18 2.09 謝承勳 3.75 3.95 謝長亨 3.02 2.88 戰玉飛 3.32 3.31 黃文博 4.03 4.06 黃平洋 3.05 2.86 吳俊良 3.37 3.57 王勁力 3.88 4.06 康明杉 4.18 3.93 瑞奇 3.20 3.40 米克森 3.29 3.30 翁豐堉 4.07 4.12 史東 2.71 3.10 何紀賢 3.74 3.86 林朝煌 4.11 4.08 吳俊億 3.72 3.91 蔡士勤 4.06 4.05 風神 2.55 2.41 蓋瑞 3.16 3.18 郭建成 3.69 3.52 劉義傳 3.12 3.17 陽介仁 3.64 3.88 黃廣琪 4.28 4.20 梁如豪 3.58 3.62 林英傑 2.66 2.37 多情 3.55 3.92 郭進興 2.93 3.09 戴龍水 3.85 3.97 李明進 2.92 2.76 奧古斯都3.49 3.57 涂鴻欽 3.05 2.79 潘威倫 2.45 2.51 高建三 3.25 3.63 湯尼 3.33 3.54 陳明德 3.62 3.70 陳憲章 3.71 3.83 賴有亮 5.57 5.35 杜福明 3.58 3.67 柏格 2.84 2.92 中入伸 3.15 3.14 黃武雄 3.53 3.89 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 69.162.28.246

05/18 23:15, , 1F
林英傑好威呀 史東的相差百分比好大
05/18 23:15, 1F
※ 編輯: Debugger 來自: 146.186.134.59 (05/19 00:55)

05/19 01:41, , 2F
謝長亨會被叫悲情果然不是沒原因的。 :p
05/19 01:41, 2F
文章代碼(AID): #14R7y8Ix (Sabermetrics)
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