来回旧文 XD 不过回的内容是热腾腾刚算的 ※ 引述《test123 (Schilling = Everything)》之铭言： : 当然，如果真的要求精确，还有很多的数据可以参考，我比较喜欢的一个是 ERC。 : ERC的公式如下︰ : (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 : 这项数字是由 Bill James 统计计算出来的，的目的就在於希望能够单纯由投手的 : 投球内容来算出他去掉其他因素後‵应有′的 ERA数字，这个数字还有的另外一个 : 优点是，他对於先发跟後援投手都确实有效。就我所知，上面那个公式还有其他的 : 版本，一些参数有所调整。 Bill James 版的是 ((H+BB+HBP)*(((H-HR)*1.255+HR*4)*.89+(BB+HBP)*0.56)/PA/IP*9)-0.56 有点像 RC 公式, 只不过现在多一项投球局数来算率 如果这个公式算出来小於 1.68, 则用另一类似公式代替 ((H+BB+HBP)*(((H-HR)*1.255+HR*4)*.89+(BB+HBP)*0.56)/PA/IP*9)*0.75 拿这公式算台湾职棒数据 误差很大 光是看史上所有球员累积成绩就很明显了 总 ERA=3.643, ERC=3.844 主要是受失误多所影响 (失误多ERA会下降) 为了改成痴汉版 最简单的方法是直接照比例改公式里的分子的系数 使得算出来总ERA=ERC 小试一下便可发现 只要把 1.255*0.89, 4*0.89, 0.56 这三个数字全部再多乘以 0.955 就可以让 ERC 下降约 0.2 到 3.646 可是这样小数太多位 公式看起来很鸡巴 所以四舍五入都取两位小数就好 得到最简单的调整版 ERC 公式 ((H+BB+HBP)*((H-HR)*1.07+HR*3.4+(BB+HBP)*0.53)/PA/IP*9)-0.56 (or*0.75) 用这公式 全投手的 ERC = 3.649, 跟 ERA=3.643 差不多 如果算个别投手的生涯成绩 ERA 跟 ERC (此处忽略三名投球局数是零的) 误差绝对值的(用投球局数加权)平均是 0.2955 为了找到更好的公式 来算点回归分析 想办法找到系数 a, b, c 使得 ((H+BB+HBP)*((H-HR)*a+HR*b+(BB+HBP)*c)/PA/IP*9)-0.56 (or*0.75) 更能估计出个人的 ERA 计算後同样的只取小数两位来看 结果得到更精确的痴汉版 ERC (H+BB+HBP)*((H-HR)*1.09+HR*3.6+(BB+HBP)*0.43)/PA/IP*9)-0.56 (or*0.75) 全选手总 ERC 变成 3.634, 比原来那个坏了 0.003, 不过 个别选手的加权误差变成 0.2933, 比原来的好上一丁点 XD (出乎意外地 James' 的公式单纯地只调一个比例 不用多算就很棒了 <(_ _)> ) 我选择後者当成痴汉版 ERC 公式 喔对了後面那个 -0.56 没有在回归时考虑 只有另外试了几个常数 同样以回归跑出最佳系数选择 结果发现 -0.55 会跑出最好的误差 <(_ _)> again~ 所以我就不改那个数字了 -- Win Shares (暂译胜场贡献指数) 是由棒球统计魔人 Bill James (现任红袜队 Senior Advisor, Baseball Operations) 所提出用来衡量棒球选手攻守整体价值的一套系统, 我 将原公式作了些许的调整与取舍, 以用来计算中华职棒史的球员排名. 相关文章放在 ptt BBS 站 CPBL板以及台湾棒球资讯网专栏区 http://twbaseball.info/column_alist.php?editer_no=21 欢迎来信指教 ^^ --

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