作者Muscovy (三分熟的闹钟)
站内CMWang
标题[讨论] 洋基打线对於王的支援
时间Wed Sep 6 18:09:07 2006
最近常常看到争论：洋基打线对於王的支援，到底是火力优
良还是动不动就贫打？
这个问题很有趣。火力优良派的说法是：王上场的时候，洋
基打线的得分率高於平均，不能说火力不足；贫打派的说法则
是：小王只要四分就可以赢球，七八分甚至十几分的大爆发也
拿进来平均实在没意义──两派说法看起来都有道理，所以我
这两天忍不住做了一个数学模型测试一下。
结果非常有意思。
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前提：棒球比赛的得失分应该非常近似 Poisson Distribution。
这一点请自行检验，在此不加以论证。
模型：先发投手上场投一定局数，下场时球队领先，比赛结
束时球队赢球，记为胜场；下场时球队落後，比赛结束时球队
输球，记为败场。胜败场以外记为无关胜负。
计算所得的结果，直接讲结论，因为数学符号很难打。
王建民: 先发 29 场，应有 16 胜 5 败（实际 16 胜 5 败）
Mussina: 先发 28 场，应有 14 胜 5 败（实际 13 胜 6 败）
RJ: 先发 29 场，应有 13 胜 12 败（实际 15 胜 10 败）
Wright: 先发 23 场，应有 9 胜 6 败（实际 9 胜 6 败）
结论是: Mussina 可能有一场胜投被打成败投，RJ 可能有两场败投被打成胜投。
王的部分稳得很，他跟洋基打线两不相欠。
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※这个模型没有考虑应该胜投，却被中继或救援投手Ａ走胜投的
情况，败投责任也是。所以算出来的「无关胜负」应该偏低。
不过我猜打个一百场，或许误差两三场吧，当作没看到。
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以王为例，附上计算使用的资料。
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以下是洋基的资料
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非先发投手群出赛局数：558.1
非先发投手群失分（含非自责分）：308
赛程总场次：136
打线得分总和：776
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以下是王的资料
──
出赛局数：192.2
失分：83......含非自责分，没有人比赛只比自责分的吧？
先发场次：29
◎洋基对王的调度结果，相当於让王先发 6.2 局，之後换投手
此种状况下先发 29 场，可以产生
预期胜场数： 15.83 （实际胜场 16）
预期败场数： 5.23 （实际败场 5）
预期无关胜负： 7.94 （无关胜负 8）
四舍五入之後是十六胜，五败，八场无关胜负
◎简单来说只有四个字：「一如预期」。
就连平均先发 6.2 局也跟预期调度一样。
另外计算 Mike Mussina, Randy Johnson, Jaret Wright，结果如下：
◎洋基对 Mussina 的调度结果，相当於让 Mussina 先发 5.2 局，之後换投手
此种状况下先发 28 场，可以产生
预期胜场数： 13.65 （实际胜场 13）
预期败场数： 5.26 （实际败场 6）
预期无关胜负： 9.09 （无关胜负 9）
Moose 白白多投了两人次（平均先发 6.1 局）也还是无关胜负。
我猜是因为贫打的关系。
◎洋基对 RJ 的调度结果，相当於让 RJ 先发 8.2 ~ 9.0 局，之後换投手
此种状况下先发 29 场，可以产生
预期胜场数： 13.24 （实际胜场 15）
预期败场数： 11.75 （实际败场 10）
预期无关胜负： 4.01 （无关胜负 4）
RJ（平均先发也是 6.1 局）跟悲情的 Moose 刚好相反。
足足可以少投 2.1 ~ 2.2 局。
◎洋基对 Wright 的调度结果，相当於让 Wright 先发 5.1 局，之後换投手
此种状况下先发 23 场，可以产生
预期胜场数： 8.98 （实际胜场 9）
预期败场数： 5.99 （实际败场 6） - 去掉一场中继败
预期无关胜负： 8.02 （无关胜负 8）
注：Jaret Wright 去掉一场中继败的纪录（这个模型只能计算先发）
Wright 也是个一如预期的投手。
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新诗练习：新鲜。踩破初春里的狗大便；不经意的沧桑，满溢着嫩黄的喜悦。
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5F：推 rocksars:妓者快来了~~明天应该又一篇独家报导了~~ 09/06 18:13
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7F：推 Samshou:不推不行 09/06 18:19
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16F：推 dreamsocean:推，很好奇，为什麽要用普瓦松分配。可以大概讲一下吗 09/06 18:48
17F：推 mikesuper:六楼 其实主场对红袜胜投差点飞走 多亏小布卡美技 09/06 18:47
18F：→ chordate:Poisson distribution的基本假设是，事件发生的机率 09/06 18:49
19F：→ mikesuper:是小卡布 打错了ORZ 09/06 18:51
20F：→ chordate:和时间长短成正比，所以用在一场比赛上可以看做 09/06 18:51
21F：→ chordate:得分的机会，和局数长短成比，问一场比赛得X分的机会如何 09/06 18:52
22F：→ chordate:就是用这样的假设下去看的 09/06 18:53
23F：→ chordate:我想原po的算法，大概是设定在6.2局内的得分 09/06 18:55
24F：→ chordate:大於9局的得分的机率，再乘以场次这样的算法吧 09/06 18:56
25F：→ chordate:上面漏了一行，加上後面2.1局由洋基後援得分 09/06 18:59
26F：推 Altair:可以放model说明档下载吗? 我对怎麽跑出来比较有兴趣 XDDD 09/06 19:05
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30F：推 Sanger:既然推算过去这麽准的话 我比较好奇用这个model来预测 09/06 19:18
31F：→ Sanger:请问可以用你的model预测一下小王未来几场会有几胜几败吗?? 09/06 19:19
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44F：→ gelee: 模型能否用WORD打清楚一点上传一般网页呢? 09/06 19:54
45F：推 gofin:应该说Torre的调度其实跟电脑的一样！！强！ 09/06 19:55
46F：→ chordate:楼上的恐怕应该不是那个意思吧... 09/06 19:56
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48F：推 gofin:一如预期的不知道能不能算出小王最後会多少胜？？原PO加油 09/06 19:59
49F：推 vicks:连Poisson Distribution 都出来了 哈哈 09/06 20:19
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52F：推 demonazx:高手~~~推推推 09/06 22:19
53F：推 Oreck:Poission Distribution 少个i 09/06 22:39
54F：推 dmkk42:妓者要抄要小心 不要跟另外一报的独家一模一样你就爆了 09/06 22:43
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56F：推 agoodjob:我觉得不准 把三者每场在还没下场前洋基得的分数列出来最 09/06 23:07
57F：→ agoodjob:准...因为有很多时候是突然一两场大爆发造成数据的假象 09/06 23:07
58F：推 ladycat1982:虽然一头雾水，但是非常谢谢分享与分析，推 :) 09/06 23:10
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60F：推 seeback:记者抄不起来啦～因为要查表才知道他的数字怎麽来的ＸＤ 09/06 23:14
61F：推 SQ54396:这篇是我有史以来看过最棒的数据分析!!棒棒棒~~~~~ 09/06 23:17
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64F：推 joeib2004:记者不要无耻的抄袭~~ 09/07 00:42
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71F：推 leocheng:算了一堆事实是上一场主审眼残时 王只得到什麽支援 1分啦 09/07 10:21
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73F：推 sarum10:推一下 真屌 09/07 10:33
74F：推 be12337:好强~ 09/07 11:10
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76F：推 DoMoe:过程比较重要啦，有过程比较容易说服人 09/07 15:58
77F：推 ayuan1415:记者应该看不懂吧 09/07 17:34
※ ZMTL:转录至看板 NY-Yankees 09/08 18:29