官方御用数据团队 Statcast 目前发表两项新型数据 可供查询研究，第一个是跑垒，过去这部分是没有， 或者很难量化的，现在一网打尽。 由於是科普文，我直接写下如何查询的步骤(而不是提 供缩连结)。 1.去 Baseball Savant 的官网 baseballsavant.mlb.com 2.右上角有所谓排行榜 Leaderboard，游标移过去。 3.左展开後下角可以看到我们这次要讲的第一项数据: Baserunning(目前还有小标"New"表示是新的数据) 4.点进去就进入了所谓 Baserunning 数据化资料库。 我们用本季本队来作例子好了，下面 Filter 通通不要动 ，仅把最後一项 Teams 改成本队道奇就好，就会显示出 本队本季的跑垒表现(注:这边的跑垒是不含盗垒在内， 盗垒已经有详细数据了) 我们先看下面可以分作三块 Panel，分别是 Runs Breakdown (进垒分总) How often does the runner attmpt to advance (跑者有多常尝试(额外)进垒) How often was the runnder successful in advancing (跑者有多常成功(额外)进垒) 第一块基本上就是总结，基本上所有数据最後我们都可以 总结成一句话:该球员比平均多拿了多少"分"? 这个计算 不容易，Statcast 表示他们综合了以下数据: 跑者跑速 外野手臂力 跑者实际位置 外野手与球和垒包的相对位置 由以上各种资料可以推出每个额外进垒的理论成功率，上 面说明方块中另有提供一篇文章描述背後的建构模型理论 (当然，是简化版的)"Distance Time"model。 有了理论成功率以及事实上球场上的成功率我们就可以算 出每个球员额外提供多少分，不过他这边没有讲说他怎麽 操作的，不太确定他是有一个平均值乘上去(计算上简单， 但是会比较不精确)，还是说要带入 WPA 矩阵来计算(计算 复杂，但是精确)，啊不管如何，反正就是可以把它转换 回分数就对了。 第一个球员是 Outman，第一组数据是这样的: Runer Runs 1 Advances 2 Thrown Out 0 Holds -1 换成文句叙述是这样:「Outman 本年度到今天为止靠着跑垒 比联盟平均跑垒者替球队多赚了一分。这一分是由以下三出 象的分数综合加减而得: 额外进垒(+2)、被外野传球出局(+0) 、停在不往前推进(-1)」 注意这些数字 Statcast 都帮你四舍五入到个位数了，因此 有些球员你会发现三项加起来不等於总和，这是正常的。 中间右边两个 Panel 就提供了进阶的数据，这部分应该是 可以直接看得懂的我就不进行教学了。 现在我们来看数据本身，结论就是本季本队的跑垒可下四字 考语「平淡无奇」，打到现在都已经快一百场了，最多每个 人多贡献的也不过就是四个人各一分(然後被 Peralta 扣两 分回来)，也就是说打了一百场本队比联盟平均跑垒大概就是 赚了两分，影响算是非常小的。 要看细项的话，几个狡狯(X)脚快(O)的的确在跑垒积极度上 要比联盟高一点，Betts(4%)，Outman(3%)等，不过差距有限， 相对不积极的是捕手 Smith(-7%)，但是考量到他的守备位置， 这是可以理解的。 看到最後面的成功率你就会发现这些职业球员真的是对於各种 状况都已经产生了职业级的直觉，基本上都要 20-40 个状况 才会一次判断失误(而且也不一定是判断失误，有时候基本上 就是个五成机会)，不过那个 Peralta 是不是求好心切了点... 还是说他的策略就是要用跑的来打长打帐面上比较好看.... 下一篇再介绍另一个新的，既然可以算跑垒了，那麽当然可以 算臂力值。 --

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