我晚上又想了想，目前有一些想法： 在不同的 Run Environment 中，Win Expectancy（WE）会有差异， 得分率是高或低，会使一分的效用有所差别， 所以在相同的 state（run-difference, inning, out, men on base）时， 其 WE 会因为得分率的高低而不同。 得分率的高低变异可能肇因於大环境的变迁， 比如说低比分的 Dead Ball Era、高比分的 Expansion Era 等等， 或是制度规则的差异，比如说 DH 制的有无， 还有一种原因是球场的差异（海拔、幅员、草皮等等）使得得分率不同。 所以我们可以针对不同年代、联盟甚或球场制作不同的 WE 表， 但是如此一来的缺点是牺牲了样本数，被切割的更少了。 经过这些修正的 WE 仍然由五成胜率为起始，保持原始 WPA 的特性， 就是单场比赛的胜方得到的 WPA 是 50%，败方是 -50%， 我暂时称它为 neutral Win Expectancy（nWE）， 其次，一场比赛双方的立足点不见得是平等的， 像是 Home Field Advantage 还有 Quality of Participants 都会使获胜期望产生改变， 或是说这些因素带有 pre-assumed 的 WPA，也就是前面主要在争论的点。 如果我们将这些条件也计入，可以得到更贴近现实的 WE， 暂且称它 adjusted Win Expectancy（aWE）， 在讨论个别的 In-game Management/Strategy 时可以更为精确。 不过 aWE 里一场比赛的胜率不再是由 0% <-- 50% --> 100% 这麽简单了， 首先因为主场优势以及双方先发阵容的不同，起始点就不是 50%， 而在比赛进行中，除了各种 state（run-difference, inning, out, men on base）外， 还因为不同的投打 matchup 出现，胜率会随着人员变动而一直在变动。 又如果居於劣势的球队击败占优势的球队， 则加总起来 WE 的 swing 会大於 100%，反之则小於 100%。 总而言之，原来 WPA 对称又简洁的好处就没有了。 问题在於要推估出 aWE 恐怕旷日费时， 而且很可能推出来的结果，不会差 nWE 太多， 从成本∕效益来看，值不值得耗精力下去做这改变呢？ --

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