成份性的投球比率 当然 DIPS ERA 本身就是更基本成份：三振率、保送率、和被全垒打率的合成了。 在投手拥有最大影响力的结果上，这三项比率可视为投手表现的基准。这是投手， 以及他在比赛中能不受野手、攻击支援、与密集安打等影响而控制之能力的最纯 正样貌。 但其实，我们还没真正结束 － 还能再做一个小小的改进。投手的被全垒打率中 也有一些外部因素。投手似乎可以控制球被打到地上或空中。但球会被打多远， 或者会直击大墙还是场内落地，就取决於其他因素了。具优势的天气和风的状况、 球场的形状、打击者的力量、以及其他因素使被全垒打率会在年与年之间变动， 而不如直接看投手的整体滚地球与飞球倾向。这个面向与我们已经看过的数据不 同的地方在於，它并不反应球场上的真实事件 － 出局、安打、保送、和胜利 － 而是与这些事件中某些相关的一个特点或性质。滚地一垒安打与飞球一垒安打没 什麽不同。牺牲高飞与二垒滚地所造成的得分也价值相等。但在了解投手表现好 坏方面，这是一个有用的差异，所以让我们用滚地球比例来取代被全垒打率。 这三个成份数据 － 三振率、保送率、以及滚地球比例 － 反应了投手工作中基 本的重要能力：找到好球带的能力、让打者打不到球、以及把打者打到的球留在 地面上。在这个层级，这些数字都与投手队友们的进攻与防守表现独立 － 投手 必须负担全部的责任。它们也是年与年之间最可靠且稳定的投球数据：事实上， 这些成份数据和打击数据一样可靠。 投球数据的可靠性 对投球表现的传统测量无法提供准确的描述。投手可能交出与前季同等质量的表 现，但若身後的守备员变差、无法得到同等的进攻支援、或只是被打安打的时机 不佳，这些传统数字就会看起来不同。你必须看得更深，才能发现投手并未改变。 其实，变的是环境。 描绘这一点的另一个方法是看看年与年间不同投球数据的稳定性。说得更清楚点， 我们可以看看某年与下一年同样数据值的相关性。相关性的范围是从 -1 到 +1。 数值越靠近 +1，则该数据在年与年之间就更具稳定性与可预测性。接近零的相关 性显示年与年之间并没有一致性。接近 -1 的相关性则显示该数值会跳动 － 某 年的高值暗示隔年会有低值。表 2.1 观察从 1972 至 2004 之间所有在连续两年 面对 500 人次以上打者，并计算我们本章讨论的不同投球数据在年与年之间的相 关性。 表 2-1.1 投球数据的年与年相关性 ================================ 年与年 数据 相关性 -------------------------------- 胜率 .204 场内球打击率 (BABIP) .272 ERA .380 每打席被全垒打数 .470 每打席被安打数 .499 每打席保送数 .676 每打席三振数 .790 滚地球比例 .807 ================================ 保送、三振、和滚地球比例这些反应投手本身技巧的测量表现出高度相关性，因 此在年与年之间很稳定且可被维持。另一方面，身後有许多其他因素影响的测量， 例如胜率与 BABIP，就有着很低的相关性。表中相关性最高几项的可预测性，与 那些测量打者独立於队友之表现的打击数据，例如上垒率（OBP）和长打率（SLG） 足以相提并论。 投手比其他球场上的球员更容易受伤或疲劳，因此难以预测。但若要以数字测量 表现，只有有瑕疵、且看状况而定的测量，例如胜投与 ERA，才会让投手难以预 测。正确地测量，投球表现就不会那麽神秘了。我们在 Baseball Prospectus 使 用了不同的数据，例如中立支援价值和、周边 ERA、以及成份性的投球比率来逐 步拨开洋葱的外皮，灌注我们的分析、改进我们的预测、接着了解投手事实上表 现如何。藉着使用正确地工具，你也能对投手地价值得到更加地了解 － 且对他 们未来地预测能够更优良。 全文完! 各位观众有其他特别想看的嘛? http://www.amazon.com/gp/reader/0465005969?ie=UTF8&p=S0DB 附上目录, 按左边的 Table of Contents 页面的左右有箭头可以翻页XD -- 「我最想要的同伴嘛，首先是要笑口常开，其次是我们能永远不会发生误会。 如果这些都能办到的话，嗯，如果他是世界上第一流的桥手，也还不错。」 -- 班尼多‧加罗素，前义大利蓝队成员 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 61.229.172.151 ※ 编辑: uranusjr 来自: 61.229.172.151 (09/26 00:43)