Primer的MGL以年对年回归的方式去检查打者的splits成绩，发现右打者对左右投手 的OPS比的年与年间相关系数非常低，亦即该比例并不具有预测功用。以AVG来说， 假设联盟平均打击率是0.25，打者A今年打击率是0.29，则我们可能会预测他明年的 打击率会落在0.25跟0.29之间。但如果一位右打者今年对左投手的OPS是0.9，对右 投手是0.6，比例是0.9/0.6=1.5，但我们并不能期待明年他对左右投手的OPS比会落 在1.5跟联盟平均之间，而是应该预测为联盟平均(根据MGL的研究大约在1.09左右)， 也就是跟DIPS一样的道理。 而左打者的splits比的年与年间相关系数就比较高一点，所以左打者的splits比还 是具有一些预测功用的，因为有些左打者确实怕左投手，而左打者的平均OPS比大约 是1.20左右。所以一名今年对右投OPS与对左投OPS比是1.4的左打者，我们会预测他 明年的OPS比应该会落在1.2~1.4中间。 Neyer在最新的专栏里面就是在用这个theory来说明Karros明年对左投不会打得跟过 去这两三年一样好，所以签下Karros对A's的功效并非如大家预期的那样好，well, I guess his conclusion might be right, but not only because this theory but also Karros' age. 因为这个理论跟DIPS类似所以也存在着跟DIPS一样的问题，有人研究过DIPS里的H% (BABIP，被打进球场内的球的打击率)其实并非完全的乱数，有些投手还是对其有 一些控制力，也就是仍然有skill的成分在里面，同样的，有些右打者应该是存在 比一般人更高或更低的platoon ratio的，但问题是要如何去监别出这些打者来或 者要定出这些subgroup的criterion是很不容易做到的，所以这个理论我想跟DIPS 是差不多的，it'll work, but not all that well. --

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