※ 引述《tradewind (The Twins Rule)》之銘言： : 推 tradewind:因為Base Runs是一種run estimation，和真實得分很近似 08/11 17:00 : 推 Amilous:一隻安打接著全壘打 base runs是1.25 但真實得分是2 08/11 19:23 : → Amilous:假想的這位打者 全壘打特多 算起來不太準吧 08/11 19:24 : Base Runs 基本公式：Runs = A*B/(B+C)+D : A = H + BB - HR : B = [1.4*TB -.6*H -3*HR +.1*BB] *1.02 : C = AB - H : D = HR : 以你舉的例子來說， : A = 2 + 0 - 1 = 1 : C = 0 所以 B/(B+C) = 1 : D = 1 : Runs = A*B/(B+C)+D = 1*1+1 = 2 : 與真實得分相同。 坦白說我從來沒有真實去算過，不過以一個 run estimation 來看可以在如此 微小的事件裡做到 perfectly matched 讓我有點訝異，在這個例子裡，也許這 個 Base Runs 或許應該叫 "run equation" 而不只是 estimation 而已。 另一點，可能因為是 expected runs 的觀念影響，我一向認為除了 solo homer 是結結實實的 1 分 以外，其餘像 2-run、3-run homer 或是 grand slam 都 不應該是帳面上的分數，有的時候 homer 可能成為 "rally-killer"，也就是 帳面分數的 "價值" 其實有被高估的可能，這個差異會否因為 Base Runs 所翻 譯的只是一個真實的現象而不是一種 regress to mean 的結果？也就是說我不該 拿 Base Runs 與 expected value 的觀念一起看？ 還有一件事就是 Base Run 的使用時機在 A 的部份會否應該做些限制？ 好比說我們討論一個 4 consecutive singles 的事件時，用 Base Run 會得到 很奇妙的結果 ( Base Run = 4 !? )，但其實這裡忽略的事就是： 以 A 當成 Baserunners 的數量的話，4 consectuive singles 的小事件在 Base Run 的式子裡就 out of reach 了，因為在棒球的事件裡不可能有 4 個 baserunners。 這種看法不曉得是不是也表示 sample size 對於 Base Run 的重要性？Or I do miss something？ -- Your Girl Friend Loves My Team. Morikawa Blue http://morikawablue.blogspot.com/ --

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