作者Debugger (Win Shares 痴汉)
看板MLB
标题Bill James 的重要想法(2)
时间Mon Apr 3 14:23:30 2006
※ [本文转录自 Sabermetrics 看板]
作者: Debugger (Win Shares 痴汉) 看板: Sabermetrics
标题: Bill James 的重要想法(2)
时间: Mon Apr 3 14:17:32 2006
Tim Foli 效应(Tim Foli Effect):
几乎每一年都会看到,某个打者从打击不好的球队换到了打击较好的球队,然後这个打
者的打击成绩有大幅的进步。他通常会把这个进步归因於“比较有好球打“(比方说,
当 Dave Parker 是下一棒时,投手不愿意保送 Tim Foli)。但事实上经常是因为这个
球员的打击成绩进步有一部分或是全部来自於他新加入球队的主场。Bill James 写说
“但是那个打者会说什麽呢?不,我跟本来一样还是个鸟蛋打者,只是球场让我看起来
变好了一点。“在某些情况中,打者加入的打击较好的球队,但是这个打击好的球队的
主场是不利於打者的,此时这名打者的成绩通常会下降。
Bill James 把 MLE(Major League Equivalencies,用来评估小联盟球员的成绩用来预
估升上大联盟之後表现的工具)称为他的生涯中最令人惊讶的发展。他所发现的是“一
个球员在小联盟与大联盟的成绩有落差的机会不会高於他在大联盟的成绩出现落差的机
会“。
他写说“棒球界人士一般相信,用球员的小联盟的打击成绩来推估他在大联盟会打得怎
样并不可靠。在深入地研究了这个问题之後,我的结论是,用在小联盟的打击成绩来预
估在大联盟的打击成绩,准确度就跟用在前一年大联盟的打击成绩来预估新的一年在大
联盟的打击成绩一模一样。“
如你所可以预期到的,MLE 需要配合球场以及联盟成绩来做调整,再加上小联盟到大联
盟的成绩转换。不过,最终这套系统显示的是,如果要赌赌看谁的成绩会比较好,那就
要去赌好的小联盟人才,这比去赌不怎麽好的“已经证明过的“大联盟人才要好得多。
相信小联盟数据不能显示与大联盟数据的关联,部分是因为不了解不同球场与联盟造成
的成绩差异可以修正过来,而大部份的小联盟鸟蛋变成大联盟猛将,或是反过来的例子
,是源自於球队太快放弃了该球员,或是小联盟的数据被不当的解读。
Bill James 写说,相信小联盟数据没有意义,几乎在所有的情况中都是错误解读的结果
,而不是没有意义。Wade Boggs 常常被提到被当成是个比他在小联盟的成绩显现出来还
要更好很多的球员,不过事实上是,他在小联盟的时候是在投手球场,联盟也偏向於投
手,他的 MLE 预估出来他会是个伟大的大联盟打者。
大联盟球员表现每年都有涨有跌,可是谁因为 Adrian Beltre 在 2003 打了两成四,在
2004 打了三成三四,就说大联盟的数据没有什麽意义呢?Jerry Mumphrey 有一年在 57
次盗垒尝试中成功了 52 次,他剩下的生涯盗垒成功率六成,只是个负贡献的盗垒者。在
任何形式的分析中都没有魔术公式。即使是稳定的打者也会有再不同年间的成绩波动。克
罗拉多的打击数据跟西雅图的打击数据意义并不相同,可是,这仍然并不代表大联盟数据
没有意义。
Bill James 将这个发现写在他 1985 年的 Baseball Abstract 上,但是所造成的影响则
在不同层面深浅不一。後来 Bill James 写说“我证实了一件直接跟压倒性的棒球智慧矛
盾的事情。我感觉继续不断地推动这个论点不是很值得鼓励的一件事。“
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◆ From: 69.162.28.246
※ 编辑: Debugger 来自: 69.162.28.246 (04/03 14:18)
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