[轉錄][討論] 全民瘋量化:淺談棒球統計學
棒球統計學(sabermetrics)一詞由此領域的先驅Bill James所創造,這個詞的直
譯是軍刀(saber)和聲韻學(metrics)兩個字組成,事實上其源於美國棒球研究學會
(Society of American Baseball Research)的縮寫(SABR)和公制單位(metric)
的結合,也就是說,棒球統計學就像是棒球研究者的通用單位,提供一個量化基準以衡
量、分析關於棒球運動的種種──涵蓋球員的能力、球隊的戰力、球團的票房、球場的
良窳等範疇。
棒球統計學和棒球數據統計(baseball statistics)有一點不同,但彼此仍然有
密切的關係──棒球數據統計,對於有接觸過棒球運動的人來說一點也不陌生,甚至可
以輕鬆解釋出許多數據統計的專有名詞,這些名詞舉凡勝投數(Wins, W)、防禦率
(Earned Runs Average, ERA)、全壘打數(Home Runs, HR)、打點數(Runs Batted
In, RBI)。簡單地說,棒球數據統計使用的是一些歷史相當悠久,在一般棒球比賽紀
錄上大致會用到的統計概念;而棒球統計學,則是需要比較複雜的公式,和精細的運算
過程,所發展出一系列的指標性數據。
再進一步舉例說明,拿防禦率來講,這名詞屬於棒球數據統計的領域,看棒球的人
大概多少都能夠理解,它所呈現的是一個投手每九局的責失分平均數,其運算相當容易
,就是拿某投手的責失分(Earned Runs, ER)乘以9再除以投球局數(每個出局數計為
1/3),運算得到的數字基本上和直觀的差不了多少,和一般認知的棒球遊戲也有清楚的
關係;但是棒球統計學創造了另一個類似功能的指標,叫作純粹防禦率(Defense
Independent Component ERA, DICE),它考量的是責失分和四壞保送(Bases on Balls,
BB)、奪三振(Strikeouts, K)、全壘打間的關係,這套理論本身就一系列先行的量
化研究,支持其理論和運算公式,純粹防禦率的公式是:
DICE=3 +(3*(BB+HBP)+13*HR-2*K)/IP
(HBP:觸身球;IP:投球局數)
也就是說,棒球統計學是將量化的科學典範應用在棒球研究的一門學科,Bill James
開啟這一系列研究至今已半個甲子,這些技術在棒球分析專家和專業球迷間形成一鼓旋風
,這波風浪也吹向了職棒業界,並且為職業棒球的經營方法帶來改變。
棒球統計學也走進了學術的殿堂,這方面知名的研究者J. Albert便在其任教的保齡
綠州立大學(Bowling Green State University)開設一門課程“棒球與統計學概論”
,另外像在屠夫子大學(Tufts University)、田納西科技大學(Tennessee
Technological University)都有相關的課程。
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