作者morleyhuang (好奇宝宝)
看板Sabermetrics
标题[问题] Measureing Offensive Performance
时间Sat Mar 11 19:51:48 2006
这是Curve Ball chap 6的标题
在Curve Ball的chap6~8中, Albert & Bennett 探讨了几种衡量攻击能力的指标
和团队得分之间的相关性, 所用的资料为1954-1999之间MLB各队的每场得分,
以RMSE ( Root Mean Squared Eror )作为衡量的指标, 得出的结论以RMSE
由小至大排列 (排名在前者预测团队得分的误差较小) :
Model Abbreviation RMSE (Run/Game)
1.Regression ( without SF ) LSLR .1423
2.Runs Created ( Tech-1 ) RC/G .1459
3.Linear Weights LWTS/G .1489
4.D'Esopo-Lefkowitz Scoring Index DLSI .1526
5.Batter's Run Average BRA .1565
6.Total Average TA .1591
7.Runs Created (Basic) RC/G .1595
8.On-Base plus Slugging OPS .1595
9.Slugging Percentage SLG .2175
10.On-Base Percentage OBP .2529
11.Batting Average AVG .3169
相对於AVG, OBP 或 SLG, OPS 预测团队得分的能力明显较好, 接下来各种指标
误差的确越来越小, 但复杂度也增加.
问题 : 请问如果用国内的数字, 会得到近似的分析结果吗?
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