作者Muscovy (三分熟的鬧鐘)
站內CMWang
標題[討論] 洋基打線對於王的支援
時間Wed Sep 6 18:09:07 2006
最近常常看到爭論：洋基打線對於王的支援，到底是火力優
良還是動不動就貧打？
這個問題很有趣。火力優良派的說法是：王上場的時候，洋
基打線的得分率高於平均，不能說火力不足；貧打派的說法則
是：小王只要四分就可以贏球，七八分甚至十幾分的大爆發也
拿進來平均實在沒意義──兩派說法看起來都有道理，所以我
這兩天忍不住做了一個數學模型測試一下。
結果非常有意思。
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前提：棒球比賽的得失分應該非常近似 Poisson Distribution。
這一點請自行檢驗，在此不加以論證。
模型：先發投手上場投一定局數，下場時球隊領先，比賽結
束時球隊贏球，記為勝場；下場時球隊落後，比賽結束時球隊
輸球，記為敗場。勝敗場以外記為無關勝負。
計算所得的結果，直接講結論，因為數學符號很難打。
王建民: 先發 29 場，應有 16 勝 5 敗（實際 16 勝 5 敗）
Mussina: 先發 28 場，應有 14 勝 5 敗（實際 13 勝 6 敗）
RJ: 先發 29 場，應有 13 勝 12 敗（實際 15 勝 10 敗）
Wright: 先發 23 場，應有 9 勝 6 敗（實際 9 勝 6 敗）
結論是: Mussina 可能有一場勝投被打成敗投，RJ 可能有兩場敗投被打成勝投。
王的部分穩得很，他跟洋基打線兩不相欠。
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※這個模型沒有考慮應該勝投，卻被中繼或救援投手Ａ走勝投的
情況，敗投責任也是。所以算出來的「無關勝負」應該偏低。
不過我猜打個一百場，或許誤差兩三場吧，當作沒看到。
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以王為例，附上計算使用的資料。
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以下是洋基的資料
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非先發投手群出賽局數：558.1
非先發投手群失分（含非自責分）：308
賽程總場次：136
打線得分總和：776
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以下是王的資料
──
出賽局數：192.2
失分：83......含非自責分，沒有人比賽只比自責分的吧？
先發場次：29
◎洋基對王的調度結果，相當於讓王先發 6.2 局，之後換投手
此種狀況下先發 29 場，可以產生
預期勝場數： 15.83 （實際勝場 16）
預期敗場數： 5.23 （實際敗場 5）
預期無關勝負： 7.94 （無關勝負 8）
四捨五入之後是十六勝，五敗，八場無關勝負
◎簡單來說只有四個字：「一如預期」。
就連平均先發 6.2 局也跟預期調度一樣。
另外計算 Mike Mussina, Randy Johnson, Jaret Wright，結果如下：
◎洋基對 Mussina 的調度結果，相當於讓 Mussina 先發 5.2 局，之後換投手
此種狀況下先發 28 場，可以產生
預期勝場數： 13.65 （實際勝場 13）
預期敗場數： 5.26 （實際敗場 6）
預期無關勝負： 9.09 （無關勝負 9）
Moose 白白多投了兩人次（平均先發 6.1 局）也還是無關勝負。
我猜是因為貧打的關係。
◎洋基對 RJ 的調度結果，相當於讓 RJ 先發 8.2 ~ 9.0 局，之後換投手
此種狀況下先發 29 場，可以產生
預期勝場數： 13.24 （實際勝場 15）
預期敗場數： 11.75 （實際敗場 10）
預期無關勝負： 4.01 （無關勝負 4）
RJ（平均先發也是 6.1 局）跟悲情的 Moose 剛好相反。
足足可以少投 2.1 ~ 2.2 局。
◎洋基對 Wright 的調度結果，相當於讓 Wright 先發 5.1 局，之後換投手
此種狀況下先發 23 場，可以產生
預期勝場數： 8.98 （實際勝場 9）
預期敗場數： 5.99 （實際敗場 6） - 去掉一場中繼敗
預期無關勝負： 8.02 （無關勝負 8）
註：Jaret Wright 去掉一場中繼敗的紀錄（這個模型只能計算先發）
Wright 也是個一如預期的投手。
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新詩練習：新鮮。踩破初春裡的狗大便；不經意的滄桑，滿溢著嫩黃的喜悅。
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◆ From: 59.125.101.95
1F：推 iamray:強者!! 09/06 18:10
2F：推 Amophis:推 好文 這篇po在這裡太可惜了 09/06 18:10
3F：推 kenny613:超讚的好文！！！超實用數據派 09/06 18:12
4F：推 cgi0911:老大 有沒有興趣去EA工作…… 09/06 18:13
5F：推 rocksars:妓者快來了~~明天應該又一篇獨家報導了~~ 09/06 18:13
6F：推 rod007:今年王建民勝投資格下場還沒被中繼B掉過...印象中... 09/06 18:17
7F：推 Samshou:不推不行 09/06 18:19
8F：推 zen0812:給007...因為今年有偉大的天天p在撐...<(￣︶￣)> 09/06 18:20
9F：推 jqh:強!!! 09/06 18:24
10F：推 BlackCrazy:有數據，最容易讓人信服，拜託以後嘴砲的也拿數字出來. 09/06 18:26
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12F：推 jingdog:好文 應該m一下 09/06 18:34
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14F：推 uranusjr:去 EA 幹麼...他們根本不玩這個的 09/06 18:41
15F：→ uranusjr:要去也是去 BM 製作小組或 OOTP 之類的吧 09/06 18:41
16F：推 dreamsocean:推，很好奇，為什麼要用普瓦松分配。可以大概講一下嗎 09/06 18:48
17F：推 mikesuper:六樓 其實主場對紅襪勝投差點飛走 多虧小布卡美技 09/06 18:47
18F：→ chordate:Poisson distribution的基本假設是，事件發生的機率 09/06 18:49
19F：→ mikesuper:是小卡布 打錯了ORZ 09/06 18:51
20F：→ chordate:和時間長短成正比，所以用在一場比賽上可以看做 09/06 18:51
21F：→ chordate:得分的機會，和局數長短成比，問一場比賽得X分的機會如何 09/06 18:52
22F：→ chordate:就是用這樣的假設下去看的 09/06 18:53
23F：→ chordate:我想原po的算法，大概是設定在6.2局內的得分 09/06 18:55
24F：→ chordate:大於9局的得分的機率，再乘以場次這樣的算法吧 09/06 18:56
25F：→ chordate:上面漏了一行，加上後面2.1局由洋基後援得分 09/06 18:59
26F：推 Altair:可以放model說明檔下載嗎? 我對怎麼跑出來比較有興趣 XDDD 09/06 19:05
27F：推 ky284074:推推推 09/06 19:10
28F：推 forRKever:好難懂喔= = 09/06 19:10
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30F：推 Sanger:既然推算過去這麼準的話 我比較好奇用這個model來預測 09/06 19:18
31F：→ Sanger:請問可以用你的model預測一下小王未來幾場會有幾勝幾敗嗎?? 09/06 19:19
32F：推 poson:好文 不過一時之間不太了解過程 謝謝分享 09/06 19:19
33F：推 hacoolman:高手 09/06 19:23
34F：推 myths:論文推一個 09/06 19:24
35F：推 logicmana:用心的同好 推～ 09/06 19:32
36F：推 boyu888:帥阿~~ 老皮!! 09/06 19:34
37F：→ boyu888:記者不要無恥的抄襲~~ 要引用請經過原作同意 09/06 19:34
38F：推 bluecolony:樓上別太擔心,他們程度不好,應該看不懂啦!! 09/06 19:37
39F：推 vikingss:你可以考慮波去數學版...太強了啊XDDDDD !!! 09/06 19:38
40F：推 nori:只有結果沒算式報告會被電的 怕被盜弄個圖檔加浮水印吧XD 09/06 19:44
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42F：推 chrislux:想看怎麼計算的耶 09/06 19:48
43F：推 ggeennoo:洋基對x的調度結果，相當於讓x先發xx局,這是怎麼得到的? 09/06 19:50
44F：→ gelee: 模型能否用WORD打清楚一點上傳一般網頁呢? 09/06 19:54
45F：推 gofin:應該說Torre的調度其實跟電腦的一樣！！強！ 09/06 19:55
46F：→ chordate:樓上的恐怕應該不是那個意思吧... 09/06 19:56
47F：推 conpo:精闢！ 09/06 19:59
48F：推 gofin:一如預期的不知道能不能算出小王最後會多少勝？？原PO加油 09/06 19:59
49F：推 vicks:連Poisson Distribution 都出來了 哈哈 09/06 20:19
50F：推 lucifermoon:推~~數學真強 XD 09/06 20:48
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52F：推 demonazx:高手~~~推推推 09/06 22:19
53F：推 Oreck:Poission Distribution 少個i 09/06 22:39
54F：推 dmkk42:妓者要抄要小心 不要跟另外一報的獨家一模一樣你就爆了 09/06 22:43
55F：推 pureness:推 09/06 22:45
56F：推 agoodjob:我覺得不準 把三者每場在還沒下場前洋基得的分數列出來最 09/06 23:07
57F：→ agoodjob:準...因為有很多時候是突然一兩場大爆發造成數據的假象 09/06 23:07
58F：推 ladycat1982:雖然一頭霧水，但是非常謝謝分享與分析，推 :) 09/06 23:10
59F：推 seeback:樓樓上，機率分布是期望值跟實際數據會有落差的XD 09/06 23:11
60F：推 seeback:記者抄不起來啦～因為要查表才知道他的數字怎麼來的ＸＤ 09/06 23:14
61F：推 SQ54396:這篇是我有史以來看過最棒的數據分析!!棒棒棒~~~~~ 09/06 23:17
62F：推 robindidi:強者 推 09/06 23:19
63F：推 dbk:我覺得已經很棒了 a大覺得不準 能否請你把你的意見列表出來 09/07 00:39
64F：推 joeib2004:記者不要無恥的抄襲~~ 09/07 00:42
65F：推 kdashli:推好文 09/07 00:46
66F：推 iamcuba:推 好文 09/07 00:58
67F：推 voltafil:其實看今天第二戰 老穆比較悲情 一樣九安打 但是洋基0分 09/07 01:14
68F：推 davxyz:好文 推 雖然我完全看不懂在寫什麼 @@ 09/07 03:52
69F：推 steeldeck:精采的分析! 09/07 05:08
70F：推 mtm:太強了 機率論都來 09/07 09:32
71F：推 leocheng:算了一堆事實是上一場主審眼殘時 王只得到什麼支援 1分啦 09/07 10:21
72F：→ leocheng:拿下16勝時 王得到什麼支援 2分啦 09/07 10:23
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74F：推 be12337:好強~ 09/07 11:10
75F：推 ArgoNaut:厲害 09/07 12:35
76F：推 DoMoe:過程比較重要啦，有過程比較容易說服人 09/07 15:58
77F：推 ayuan1415:記者應該看不懂吧 09/07 17:34
※ ZMTL:轉錄至看板 NY-Yankees 09/08 18:29