[分享] 簡介數據(二)

看板Elephants作者KDDKDD (KDD)時間8年前 (2016/06/17 02:09)推噓12(12推 0噓 4→)

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數據簡介　　本章將分成打擊、投手、綜合等層面介紹常見數據。(註1) (1) 打擊 (A) AVG 打擊率：H/AB 　常見數值在0.25~0.30之間，大於0.30即是優秀成績。　 OBP 上壘率：(H+BB)/(BB+SF+AB) 因為打者不只靠安打能上壘或推進壘包，上壘率能評估一名打者成功打擊的機率，較打擊率更為精準。 SLG 長打率: TB/AB 長打率原意是指球員每一個打數能進佔多少壘包。對於球賽影響性來說，即便是安打，仍可分成1B、2B、3B、HR等不同影響性，長打率比打擊率更能釐清球員進攻時的破壞能力。 OPS 整體攻擊指數 : OBP+SLG = OPS 顧名思義就是把上壘率加上長打率，綜合評斷打者打擊成功機率和破壞力。 OPS+ : (OBP/ lg OBP + SLG/ lg SLG -1)*100% OPS+較OPS直觀，藉由和聯盟平均球員成績比較，如果OPS+是120球員，表示該球員高於聯盟平均20%。 GPA = (1.8*OBP+SLG ) /4 根據多數論文研究出來資料，上壘率比長打率重要約1.8倍，但OPS 把兩者視作同等重要，這是OPS為人詬病之處。因此GPA主要目的即是修正此問題，除以4原因主要是希望此數值跟打擊率相近，判斷上更為直觀，一般GPA大於0.28 即是優秀球員。 (B) XR/27 XR=(.50 x 1B) + (.72 x 2B) + (1.04 x 3B) + (1.44 x HR) + (.34 x (HP+TBB-IBB))+(.25 x IBB)+ (.18 x SB) + (-.32 x CS) + (-.090 x (AB - H - K)) + (-.098 x K)+ (-.37 x GIDP) + (.37 x SF) + (.04 x SH) 出局數= AB-H+SH+SF+CS+GIDP XR/27 = XR / 出局數*27 棒球數據學家一直對於打擊表現能製造出多少分數表達濃厚興趣，經由多次研究和迴歸分析，公式有相當多版本。XR表示一名球員創造出多少分數，考慮面向從安打能力、選球能力、推進壘包能力和阻斷攻勢等多方向綜合評估，但此數據屬於累績型，為了在同等基礎上考慮，把XR除非出局數*27，可視作一名球員在27個出局數中提供多少分數。 (C) wOBA = 0.69*uBB+0.72*HBP+0.89*1B+1.27*2B+1.62*3B+2.10*HR)/(AB+BB-IBB+ SF+HBP) wRAA= ((wOBA-lg wOBA)/ wOBA Scale)*PA wRC =((wOBA-lg wOBA)/ wOBA Scale)+lg R/PA))*PA wOBA系統是另一位數據專家Tom Tango研發，主要也是因為ops有比重不均缺陷，故根據安打能力和選球能力去做分析，每年fangraphs網站均會對woba係數做調整。一般而言，wOBA數值大於0.38即為優秀球員。而WRAA則是延伸出的數據，主要是評估該球員比聯盟平均選手多貢獻幾分，wRC 和wRAA計算類似，主要差別在wRAA可能有負值，wRC較不易有負值，另外WRC+跟 OPS+觀念類似。 (2) 投手 (A) ERA 自責分率: ER/IP*9 ERA主要是評估一名投手若投滿27個出局數會丟幾分自責分 WHIP = (H+BB)/(IP) ERA僅能呈現出自責失分結果，但計算自責分時，RP有可能被安打後的失分是前一位投手留下來的跑者，並不會計算在自己身上，故WHIP較ERA能顯現出投手的壓制能力，其概念是每局讓多少名打者上壘。 ERA+觀念類似OPS+ (B) CER = {[(H - HR)*1.255 + HR*4]*0.89 + (BB + IBB + HB)*0 .56}*{HB + H + BB}/(Total Batters Faced) ERC = CER*9/IP - 0.56 自責分的認定非常主觀，每人認定失誤定義並不相同，故誕生了ERC(真實防禦率) ，ERC主要是利用被安打數、四壞、打席等數據對自責分做迴歸分析，數據較ERA 客觀許多。 (C) FIP= (13*HR+3*(BB+HBP)-2*K)/IP+constant Constant = lg era –(((13*lg hr)+(3*(lg BB+lg hbp ) – 2*lg k ) / lg IP) xfip=((13*flyballs*lg hr/flyballs % )+3*(HBP+BB)-2*k)/IP + constant FIP主要針對K、HR、BB、HBP等四項投手可控制因素對自責分做迴歸分析，概念是去除掉守備失誤因素，其值因為易受飛球影響，故XFIP是針對球場因素修正。值得注意的是曾有人做過中職迴歸分析，發現係數和MLB 有極大差異，以本人實際操作後發現，數值和國外數據統計亦有不少差異，此部份仍有待確認是否適用於中職數據分析。一般來說FIP、ERC、ERA若能落在3~4之間就是不錯成績。 (3) 綜合 (A) WS (勝場分享指數) WS計算過程非常繁雜，所以我就不提供算法了。WS概念是分析勝場是如何組成，因此把棒球比賽分成攻擊及防守兩種層面，而防守又分成投手和守備。藉由理論勝率可得知該球隊賽季中攻擊和防守各佔多少比例，將勝場數*3分配給攻擊、投手、守備方後，再統計每個球員表現，依序依表現分配得到各自的WS，即表示該球員表現累績值為該隊得到幾場勝利。 (B) WAR 要解釋WAR有一點類似在玩電玩遊戲，一開始你只擁有一群板凳等級球員 (Replacement level)，當你買進A球員替換一名板凳球員時，可以替你多拿到4.01 勝，則A球員的總WAR就是4.01。計算方式非常複雜，大底上一樣分成攻擊、防守、投手WAR，以攻擊為例，若球員能比板凳球員一年多得到80分，贏一場勝利約需10分，則攻擊WAR就是80/10=8。但此數據若想套用在中職，考量到RA、RS不相同、前述 FIP不一定可以直接套用、球賽場數不同、守備數據甚難計算等問題，目前無法計算 WAR。註1: 目前仍先介紹中職可計算數據為主，守備數據因資訊不足，日後有機會再介紹。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.171.216.165 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Elephants/M.1466100566.A.8B2.html

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orzxx1994

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Mr23

06/17 02:23, , 2^F

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joanwinnie

06/17 02:26, , 3^F

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