作者Westmoreland (Five Tools/Seven Skills)
看板Sabermetrics
标题[转录][TSNA] 防守数据简介(上)
时间Sun Jan 31 19:14:48 2010
※ [本文转录自 BaseballNEWS 看板]
作者: jackhg (追梦) 看板: BaseballNEWS
标题: [TSNA] 防守数据简介(上)
时间: Fri Jan 29 19:49:37 2010
〈MLB〉防守数据简介(上)
周五, 01/29/2010 - 17:11 — 赖意文
HiNet运动网独家特稿
数据是棒球这项运动中不可或缺的一环。要描述一名球员打的有多好时,我们总
是会说:「他打了30支全垒打」、「他的打击率有三成」等等。而随着时代演进
,棒球数据也有所进化,数据专家们试图用新的进阶数据,更准确地衡量球员的
能力与贡献。
在攻击方面,进阶数据已经有不错的成效,不过防守方面还有待加强,数据专家
们还在找寻如何更准确的衡量扣除守备影响後,投手本身的能力与贡献。而野手
守备则是他们所面临的更大的问题。
无论哪一种守备数据,基本的算法就是造成的出局数/守备机会。传统防守数据
以守备率为代表,守备率的公式是:
守备率 = (助杀+刺杀)/(助杀+刺杀+失误)
从上述的公式中我们知道,失误越多的,守备率越低。但是换个角度想,失误的
纪录本身就有高度的主观性,而守备范围越大的球员,越有可能在处理别人无法
接捕的球时发生失误,守备率的计算上反而会对他们造成惩罚。试想,连球都追
不上的人,怎麽会被记失误呢?
失误多当然不是好事,但是另一方面,失误也不可能完全不出现。与其担心失误
多,我们更希望出局数多,显然守备率无法处理这一点,因此棒球数据大师Bill
James发明了Range Factor(RF)这个数据。
RF9=(助杀+刺杀)/守备局数*9
RF9的意义是每9局的防守制造的出局数。不过RF同样有其缺点。首先他的分母是
守备局数,由制造的出局数/守备机会这样的公式来看,RF假定守备局数等於守
备机会,但是这并不符合现实。现实中,在相同的守备局数下,即使守备位置相
同,守备机会也可能会有很大的差异。
於是又有「防守效率」(Defensive Efficiency Rating,简称DER)这个数据,
大联盟官网跟Baseball Prospectus网站都有DER可以查,但是两个DER的公式稍
有不同,BPro的公式中有加计失误,要衡量防守这是比较合理的。下面是BPro
的公式:
防守效率 = 1-((安打-全垒打+因失误上垒)/(打席-保送-触身-三振-全垒打))
大括号里的算式代表球打进场内後因为安打或失误上垒的机率,用1去减就相当
於将打进场中的球转换成出局数的机率。这个公式能有效比较团队防守好坏,但
是也有一个最致命的缺点,在传统的纪录中,我们只能算全队的DER,要算各个
球员的DER的话,需要各个球员的守备机会,需要更详细的原始记录。
2010/01/29 TSNA
http://www.tsna.com.tw/?q=node/9126
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1F:推 xdd1524:问个问题,文章说RF9的分母守备局数*9,在相同位置跟局数下 02/03 19:32
2F:→ xdd1524:守备机会也可能会有很大的差异...但要是如果局数的样本够 02/03 19:33
3F:→ xdd1524:大的话,守备机会应该会很接近吧? 02/03 19:33
4F:推 Pujols5:防守范围会影响到守备机会阿 02/05 15:34
5F:推 xdd1524:了了,感谢 02/06 21:44