发信人: [email protected] (女儿的大玩偶), 信区: TML 标 题: 各种攻击指数的观念和算法(二) 发信站: KKCITY (Thu Nov 14 17:24:05 2002) 转信站: cis_nctu!news.cis.nctu!KKCITY 来 源: bbs.kkcity.com.tw 4 BPV，Base Performance Value 严格来说，这应该不能算是一种攻击指数的数据，这只能算是一个球员个别能 力的总和而已，照字面上翻译，可以说是基础能力表现数字的总和。 这数字其实包含投手和打者两部分，投手的部分有机会再介绍，打者的部分则 是公式如下： Batting BPV= (Batting Eye x 20) + ((Batting Average - .300) / .003) + (Linear Weighted Power x 1.25) 其中 Batting Eye = (Walks / Strikeouts) Batting Average，最基本的数据，应该没人不会算吧！ Linear Weighted Power: (((2B x .8) + (3B x .8) + (HRx 1.4)) / AB) x 365 撇开一些加乘的效应不看（其实我觉得加乘的意义不大，个别的意义比较有意 思），很明显的可以看到打者的基础能力分成下面三个部分： Batting eye，Batting Average，Linear Weighted Power。 可以看出这数据很简单的把打者的基础能力分成三种，一种是好坏球的判断能 力（batting eye），一种是 ability to hit the ball safely（Batting Average） ，最後一种是ability to hit with power（Linear Weighted Power）。 简言之，Batting BPV就是选球力，安打力以及长打能力三种能力的总和数 字。不过，我不觉得总和数字是很准的数字，因为总觉意义并不大，真正有意 义的是个别数字代表的意义。 5. XR，Extrapolated Runs 有一群人很努力的想把棒球打击数据的贡献用线性方式表现出来，Paul Johnson 的 Estimated Runs Produced （ERP）以及Pete Palmer 的 Batting Runs（BR）， 这两种数据都是线性方程式去模拟打者的数据，不过，仍然不够好。Jim Furtado 在1999年发展出了 XR ，Extrapolated Runs 的攻击数据，则把攻击数据线性方程 式化推向一个新的高点。 如果你有兴趣的话，连结如下： http://www.baseballstuff.com/btf/scholars/furtado/articles/IntroducingXR.htm 他利用了数值回归分析，分析了各种打击数据，最後建立了下列方程式： 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) 这数字一个非常好的地方在於它点出了每一个攻击数据对於球队会得到的分数 有多少影响，例如一支全垒打可以为球队带来 1.44 分的效益，一次盗垒会为球 队带来 0.18 分的效益，以此类推等等，每个数据可以在此数据中找到相对应的 为球队贡献的分数。因此，把每位打者的打击数据代入此数据，可以得到这位 打者为球队带来的分数大约有多少。 这数据目前被证明就算不是最准确的攻击模拟方程式，也会是最准确的一群数 据其中之一。 以下待续，possible.... --

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