http://www.insidethebook.com/ee/index.php/site/comments/ misunderstanding_win_expectancy/ 本文不重要，但在 comments（主要请看第 2 和第 3 则）的地方， Tangotiger 讨论到 lantieheuser 所说的这个情形， 也就是把球员的实力、投打对决组合等参数也放入 context 中去考虑 WPA。 这麽一来就变成每位球员上场时都带有 preassigned 的 wins，是一种 expectation， 各人的贡献，不再跟平均做比较，而是与各人的 expectation 去比较， 如果完美地给定期望的话，长期而言，每个球员各自累积总和的 WPA 都会是"零"。 如此一来 WPA 的作用就不再是去做累积比较了（因为都是零）， 变成单从比赛去检视球员的表现优或劣於对他的期望。 但是要算出真确的期望是非常非常困难的。 ※ 引述《morikawablue (morikawablue)》之铭言： : ※ 引述《lantieheuser (lanti)》之铭言： : : 这数据最大的问题在於,用比分状况构筑球队赢球的期望值是不牢靠的. : : 九局下半 6:5 的赛局,面对 Farnsworth 和 Hoffman 的赢球期望值是一样的? : : 评量这问题显然不需要数学只需要常识. : : 同样的,一局上半,0:0 的场面,对上 Santana 和 Silva 的赢球期望值都是 0.5? : : 大概不会有人这样觉得吧...:) : 以 Bottom 9th 6:5 的情况下，或许经验法则与模拟的结果告诉我们客队的赢球机 : 会是 70%，那麽问题就在於客队的教头要用谁来补上剩下的 30%。以 Padres 为例 : ，如果是客队，那麽他们用 Hoffman 或是 Linebrink 来将比赛的获胜拿到，这两 : 人的 WPA 都是 0.3。 : 依你的想法，似乎上例中由 Hoffman 来投完这场比赛的话，他不应该拿到与 : Linebrink 相同的 WPA？因为 Hoffman 上场後，主队的赢球机会根本不到 70% ？ : 很矛盾的说法，不是吗？同工不同酬？那我们是不是该说：Ryan Howard 的 HR : 数要打个折扣，因为他会打 HR 就是比起别人要可能性高一点？ : 这里头应该说的，是给教头一个参考：你该用什麽人去补 WPA。 : 换个例子，Bottom 9th 8:5 的情况下，客队的 Padres 赢球的机会根据经验法则 : 可能就是 90%，那麽 Padres 不管用 Hoffman 或 Linebrink 去补上剩下的 10% : ，这两个人在获胜後所获得的 WPA 也是一样的。 : 这其中的差别就在於：Hoffman 可能应该要在第一例出场；而考虑调节体力的话， : 第二例大概用 Linebrink 也无妨。但不论用谁，得到的 WPA 不会因为两人的 : stuff 差别而改变。 : 我晓得不论是 WPA 或是 BP Keith Woolner 的 WX Frame 都依靠了经验法则，但 : Woolner 有提到他用 simulation 去补经验法则 "counter intuitive" 的部份， : WPA 有没有这麽做我倒不是很清楚，出发点毕竟是大同小异。 : 至於 Santana 和 Silva 的例子就更奇怪了！如果 Santana 一上场时 Twins 的 : Win Expectancy 就从 -- 好比说 70% 起跳，那可有趣了！WPA 这个数字将会成为 : "Star Killer"，因为所有的 star 选手都有了 "预设立场"？ : 最多是说：对於相同 "量" 的 WPA，Star 级的选手要补上这个量会比 "平均" 或 : "replacement level" 选手来得容易，但不因为上述这 3 种等级的选手而改变 : 基底 (Basis) 的 WPA State Frame。 : 至於大数法则....使用经验法则的东西却没有包含大数法则？WPA 的 state 明明 : base 了 50 年以上的经验数字的累积与修正.... : Win Expectancy for each frame has nothing to do with the "law of large : numbers" ? Well, you tell me..... --

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