棒球统计学（sabermetrics）一词由此领域的先驱Bill James所创造，这个词的直 译是军刀（saber）和声韵学（metrics）两个字组成，事实上其源於美国棒球研究学会 （Society of American Baseball Research）的缩写（SABR）和公制单位（metric） 的结合，也就是说，棒球统计学就像是棒球研究者的通用单位，提供一个量化基准以衡 量、分析关於棒球运动的种种──涵盖球员的能力、球队的战力、球团的票房、球场的 良窳等范畴。 　　棒球统计学和棒球数据统计（baseball statistics）有一点不同，但彼此仍然有 密切的关系──棒球数据统计，对於有接触过棒球运动的人来说一点也不陌生，甚至可 以轻松解释出许多数据统计的专有名词，这些名词举凡胜投数（Wins, W）、防御率 （Earned Runs Average, ERA）、全垒打数（Home Runs, HR）、打点数（Runs Batted In, RBI）。简单地说，棒球数据统计使用的是一些历史相当悠久，在一般棒球比赛纪 录上大致会用到的统计概念；而棒球统计学，则是需要比较复杂的公式，和精细的运算 过程，所发展出一系列的指标性数据。 　　再进一步举例说明，拿防御率来讲，这名词属於棒球数据统计的领域，看棒球的人 大概多少都能够理解，它所呈现的是一个投手每九局的责失分平均数，其运算相当容易 ，就是拿某投手的责失分（Earned Runs, ER）乘以9再除以投球局数（每个出局数计为 1/3），运算得到的数字基本上和直观的差不了多少，和一般认知的棒球游戏也有清楚的 关系；但是棒球统计学创造了另一个类似功能的指标，叫作纯粹防御率（Defense Independent Component ERA, DICE），它考量的是责失分和四坏保送（Bases on Balls, BB）、夺三振（Strikeouts, K）、全垒打间的关系，这套理论本身就一系列先行的量 化研究，支持其理论和运算公式，纯粹防御率的公式是： DICE=3 +(3*(BB+HBP)+13*HR-2*K)/IP （HBP：触身球；IP：投球局数） 　　也就是说，棒球统计学是将量化的科学典范应用在棒球研究的一门学科，Bill James 开启这一系列研究至今已半个甲子，这些技术在棒球分析专家和专业球迷间形成一鼓旋风 ，这波风浪也吹向了职棒业界，并且为职业棒球的经营方法带来改变。 　　棒球统计学也走进了学术的殿堂，这方面知名的研究者J. Albert便在其任教的保龄 绿州立大学（Bowling Green State University）开设一门课程“棒球与统计学概论” ，另外像在屠夫子大学（Tufts University）、田纳西科技大学（Tennessee Technological University）都有相关的课程。 继续阅读：http://blog.yam.com/hamiltonca/article/28715822 -- 金城武的外型，梁朝伟的神采，王力宏的气质，贝克汉的身价。 --

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