Re: [問題] 聯盟平均OPS

看板Sabermetrics作者AdamMiller (頭頂紅色臉盆的人)時間16年前 (2008/12/02 23:13)推噓3(3推 0噓 0→)

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: 推 GDBS:1.7是誰算的阿? MoneyBall裡面的比較誇張 OBP是SLG的三倍貢獻 12/02 16:36 原文： http://www.insidethebook.com/ee/index.php/site/article/why_does_17opbslg_make_sense/ 短網址： http://tinyurl.com/3acmws Why does 1.7*OBP+SLG make sense? by Tangotiger Feb. 07, 2007 這是一篇step-by-step的說明，告訴你為什麼應該使用修改過的OPS而不只是直接看OPS。先看一個600個打席下的打擊成績： AB: 540 H: 145 2B: 30 3B: 3 HR: 17 BB: 50 K: 100 HBP: 5 SF: 5 這樣的成績打擊三圍是： .269/.333/.430 現在，如果我們加上1支安打和1個打數（也就是打了1支一壘安打）會怎樣？上壘率和長打率都會各增加.0011 如果我們加上1支安打、1支二壘安打和1個打數（也就是打了1支二壘安打）？上壘率會增加.0011，而長打率會增加.0029 1支三壘安打會造成這樣的變化：.0011 .0048 1支全壘打會造成這樣的變化： .0011 .0066 1個保送或觸身球則是： .0011 .0000 1個出局是： -.0006 -.0008 現在，我們知道每個事件值多少分，來自下面這張表： http://www.tangotiger.net/RE9902event.html 這些數字是：事件 LWTS 1B 0.474 2B 0.764 3B 1.063 HR 1.409 BB: 0.336 out: -0.302 現在，我們要做的就是跑一次回歸，看上壘率以及長打率的變化量跟LWTS的關係，我們會得到 r=.9993（幾乎完美），以及以下這個方程式： 283*OBP+162*SLG 也可以寫成 (1.75*OBP + SLG)*162 如果我們這個方程式代入下表事件上壘率長打率 1B 0.0011 0.0011 2B 0.0011 0.0029 3B 0.0011 0.0048 HR 0.0011 0.0066 BB 0.0011 0.0000 out -0.0006 -0.0008 我們會得到：事件 RegressedRunValue 1B 0.485 2B 0.785 3B 1.084 HR 1.384 BB 0.314 out -0.286 如果我們在分析時剔除三壘安打（因為他們太少了），我們會得到這個方程式： (1.73*OBP + SLG)*163 如果我們代入上壘率和長打率的變化量，會得到：事件實際的回歸的 1B 0.474 0.485 2B 0.764 0.786 3B 1.063 1.087 HR 1.409 1.389 BB 0.336 0.313 out -0.302 -0.286 可以看到 1.73*OBP+SLG這個方程式跟實際的LWTS run values相當接近。 *** 也許你會對 163這個數字感到奇怪。記得我上面的上壘率和長打率的差別是基於 600個打席。如果改成6000個打席，這個乘數就會是1630的說，這個乘數是 0.27*PA。所以真正的方程式是： Runs:(1.73*OBP+SLG)*0.27*PA 以下略 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 118.170.185.68