作者waitla (おなら体操～!オォーッ！)
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標題Re: [討論] 初登板前三年連莊勝投王
時間Wed Sep 12 02:57:51 2007
: 事實上以今年的實際投球狀況
: 小王的十八勝就算被下修 也不至於修到剩下十一勝
: 在小王拿勝投的這十八場
: 總共投了132局 平均每場超過七局
: ER 30 ERA只有2.05
: 敗或無關勝敗九場投48.2局 失44分 ERA是恐怖的8.13
: 從這裡看的出來 洋基的後援投手今年比較少搞砸他的勝投
: 事實上洋基對他的火力支援也有差距
: 拿勝投時 132局給了115分 (RS/9 = 7.84)
: 敗投或無關勝敗 48.2局 27分 (RS/9 = 4.44)
把勝敗分開來比較，得出這樣的結果只能說是「理所當然」
，而這是一個很危險的做法。
除了一些特殊例子外，一般投手拿到勝投時的表現一定都優
於敗投相當多。另一方面，相同的，要拿勝投球隊一定要得
較多的分數，而輸球，很簡單的原因，就是得分比人家少嘛
。
舉個例子 -- Edwin Jackson 138局 4勝14敗 ERA6.00
4場勝投時投27局 責失只有3分 ERA1.00
另外24場總共責失89分 ERA高達7.22
拿勝投時 27局 RS共18分-->RS/9 = 6
其他 89局 RS共45分-->RS/9 = 4.55
舉另一個例子 -- Chris Young 149局 9勝7敗 ERA2.72
勝投時共投61.2局 責失6分 ERA0.88
其餘場次共投87.1局 責失39分 ERA4.01 (單看敗投時高達7.59)
拿勝投時 61.2局 RS共38分-->RS/9 = 5.55
其他 87.1局 RS共29分-->RS/9 = 2.99
很明顯，這可以說適用於所有投手，要贏球就是投手丟分比
對方投手少，或是球隊得分比對方多，王和洋基之間並沒有
啥與眾不同的地方。
另外，單看勝場是如何能看出後援投手的支援？贏球當然沒
搞砸，搞砸了就不會出現勝場數，不是嗎？
: 眾所皆知 洋基的火力很旺 旺到每場可以得到5.88分
: 可是他的火力並不是平均的分散在各局
: 今年得分最多的是出現在第六局
: 143 game 123分 其次是第二局的114分
: 如果一個洋基的投手每場只能投五局 偶而才能投到第六局
: 那他所損失的就是每場將近一分的支援
每局得到分數不同或許有點影響，但我們已經有個東西叫RS了
。只計算投手下場前隊友打下的分數不管你第六局下場還是第
二局下場，所以再去計較因六局下場少了一分的支援有點吹毛
求疵，既然都下場了，後來的分數本來就不該屬於你。
: 不知道的人還以為Kazmir人緣不好 沒獲得什麼支援
: 事實上他的RS是5.41 在兩個聯盟還排在34名
: 不是頂好 但你說沒獲得很多的火力支援也說不過去吧
: 攤開他今年的成績
: 總共先發了31場
: 失分在0或1分投滿六局以上的場次有八場 獲得五勝零敗
: 一場被BS 一場因為只投六局 結果小魚第七局才得分超前 所以他拿不到勝投
: 另一場是投手戰還打到延長 當然也沒辦法拿勝投
這後面幾句怎麼好像是在說Kazmir人緣不好阿? XD
: 事實上在31場先發 Kazmir只有10場投滿了七局
: 而小王則是在27次先發中 13場投滿七局
: 投不滿六局的場次 Kazmir是9場
: 而小王僅僅只有2場
: 所以結論是 要評論一個球員 別只看那些統計數據
: 無論他有多麼的能夠反應實際情形
: 攤開成績逐場逐場的看
逐場逐場看也是看球的一種方式，但好像除了下面有拿Santana
的單場成績來看外(其實也沒真的每場看)，好像都是只用勝敗投
時成績在評斷投手阿。所以repeat回第一段。
而且，統計的數據也是逐場逐場去累加或計算得出來的，甚至很
多都精細到play-by-play。
: 拿神之子來看吧
: 大家都知道他今年對印地安人吃癟
: 對戰六場就輸了五場
: 六場的局數 R ER分別是
: 7 4 4
: 7 2 2
: 7 2 2
: 6 5 3
: 6 4 4
: 6 4 4
: 事實上 他今年失分在四分以上的場次也有10場
: 小王則是在27場先發之中的八場掉了超過四分
: 神之子在贏的十五場共投了103局 丟22分的責失 ERA是1.93 比小王略好
: 輸或無關勝敗十五場 98 47 4.31 更是遠遠比小王好
: 神之子主投的30場 Twins是17-13 小王主投的27場 NY是20-7
雙城今年衰退的打擊可以說明一切。(ps.Santana的RS/9是5.05)
: 在神之子輸或無關勝敗的場次之中
: IP-R-ER
: 6-3-3
: 6-2-2
: 7-2-2
: 6-4-3
: 7-3-2
: 7-2-2
: 8-3-3
: 7-2-2
: 7-3-3
: 這九場是比較具有貢獻性的 如果在洋基 搞不好這九場就變成了七勝二敗了
這邊舉Santana這些數據的用意是？好像沒有一個結論在。如果
是說明他沒得到隊友火力支援，那其實直接看RS就可以知道這件
事實了。
: 提供了那麼多的資訊
: 最主要的是想要說下面的結論
: 棒球統計雖然是很重要的一項工作
: 但是對於大部分的球迷而言並不是最重要的
: 我不會因為神之子今年只有十五勝十一敗
: 就說神之子比小王爛
: 不僅僅只是因為我比較了兩位投手的防禦率、WHIP
: 更重要的是我會逐場逐場的來看
: 至於Baseball-reference的那個Neutralize Stat還是看看就好吧
: 王跟神之子兩位投手這兩位投手的成績絕沒有15-7跟11-9這樣誇張的差距
: 最後的最後還要說
: 並不是每個棒球統計學家發展出來的統計方法都具有參考價值的
: 正如研究生做論文一樣 -_-
正如你所說，棒球統計對大部分球迷來說一點都不重要，但有一點我覺
得你搞錯了。做校正是為了把不同環境、不同時空的所有球員能放在同
一個天平上比較，因為這是一般傳統數據(ex.ERA、AVG、RBI等)所做不
到的，它並不是要來批判任何一位球員。
舉BBTN提到的來說，1968年美聯打擊王Yaz竟然只有0.301打擊率，聯盟
平均更低到只有0.230，Yaz的0.301拿到1930年甚至比全國聯的平均打擊
率還低(0.303)。原因在於1930年環境相當有利於打擊，而1968年的美聯
因為好球帶變大、投手丘增高、新球場造型等因素造成打擊環境相當艱
難。而那些公式就能幫我們瞭解到，在盡量去除變數而轉換出來的成績
，Yaz還是一個比1930年的Pinky Whitney(AVG0.342)更為優秀的球員。
Neutralize Stat所做的也是一樣的事情，而他校正後的勝敗場數只是代
表以現在的成績(所有投球數據)放到那個環境下會得到怎樣的成績而已。
好比BP用的E(w)和E(l)，Santana的E(w)/E(l)是13.4/8.2，而Wang是
12.5/8.6，相對於實際勝敗15/11和18/6，中間是如何會產生這樣的差距
才是讓人感興趣的，這可以產生很多討論的空間，而不是看到數據往下
修就立刻出來把這個東西批評的一無是處。
不過的確不是每種統計數據都是完美無暇，所以要不要選擇使用它就看個
人囉，但我想應該這是在真正瞭解後才能做出的結論吧。
--
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◆ From: 218.162.122.84
1F：推 bram:我比較支持這種說法 推推推 09/12 03:08
2F：推 menan:推 09/12 03:09
3F：推 niceta:睡前最後一推 09/12 03:16
4F：推 oralboralb:這一串文章引出了一堆高手@@ 09/12 03:16
5F：推 ayenn0302:推 正如研究生做論文一樣 你是比較有貢獻的少數 09/12 03:22
6F：推 larusa:實在很想在發一篇繼續討論下去 可是實在是愛睏啊 09/12 03:39
7F：→ larusa:簡單回應一下 您似乎只看到我把勝敗投分出 有注意到比例嗎똠 09/12 03:40
8F：→ larusa:或許我沒特別點出來 不過我自己是會這樣看 09/12 03:42
9F：→ larusa:一個SP要對球隊有貢獻 在他主投的比賽能投出多少場次有品 09/12 03:43
10F：→ waitla:這我是真的沒有看到有談到比例 XD 09/12 03:43
11F：→ waitla:QS場次事實上這也不需要逐場看 因為統計有忙加總出來了 09/12 03:44
12F：→ waitla:而如果單看QS...那您提到的那9場 實際上也是沒有任何貢獻的 09/12 03:45
13F：推 cplinn:l 網友沒說錯 第一段不是「理所當然」 重點在於你能提供 09/12 03:45
14F：→ larusa:質的比賽的比率也是個重要因素 Neutralize Stat最大的問題 09/12 03:43
15F：→ waitla:因為都沒拿到勝利...而這就牽扯到RS的多寡 09/12 03:46
16F：→ cplinn:的優質先發的場次在你實際出場的比例 09/12 03:46
17F：→ larusa:在於他很複雜的計算了很多東西 結果只為了算出新的RA 09/12 03:47
18F：→ waitla:但QS是評量投手穩定度 但要拿勝投QS只是其中一個方法 09/12 03:47
19F：→ waitla:那個就是他的目的阿 把所有人放到公平環境下看他的變化 09/12 03:48
20F：→ larusa:然後將勝率直接用一個只跟他所假設的公式來計算出來 09/12 03:48
21F：→ waitla:不算出新的RA 要怎麼和其他人做比較? 09/12 03:49
22F：→ larusa:這公式只牽涉到他所假設162場得750分以及所算出投手的RA 09/12 03:51
23F：→ waitla:就跟EQA做的事一樣 所有人都是經過相同的校正 NRA也是 09/12 03:51
24F：→ larusa:前半段在作成績調整 這很公平 但是投手的勝敗絕對沒辦法 09/12 03:52
25F：→ larusa:只靠RA就算出來 因為棒球比賽的比數又不能累加 事實上 09/12 03:52
26F：推 cplinn:我想重點在於「穩定度」「勝投」「投手能力」是相關又不同 09/12 03:53
27F：→ waitla:@@... 事實上你把他想成一支球隊就好了阿...而且就我個人而 09/12 03:54
28F：→ cplinn:的內容 我覺得 l 網友在提的比較接近穩定度 09/12 03:54
29F：→ waitla:言 他算出來的勝敗場並不代表啥 他中間的差距才是重點 我會 09/12 03:55
30F：→ larusa:勝敗是一場一場決定的 結果用一個平均值來決定勝敗 09/12 03:55
31F：→ larusa:這本身就是一件很弔詭的事 09/12 03:56
32F：→ waitla:選擇從校正後的看回實際 找看是不是PF、攻擊能力等改變造成 09/12 03:56
33F：→ cplinn:「校正」後勝率比較接近投手能力的評估 兩者有點差別 09/12 03:56
34F：→ larusa:另外你有看到Neutralize Stat以9 adjusted IP 當1 decision 09/12 03:56
35F：→ waitla:能不能用畢式勝率來決定勝敗我不能回答你 但他算球隊成績還 09/12 03:57
36F：→ waitla:是蠻準的 畢竟他不光是用RA 也用到 RS 09/12 03:59
37F：→ larusa:嗎？ 這對一個吃長局數和一個5-IP SP的投手的差別有多大 09/12 03:58
38F：→ waitla:那只是一個預測值 但實際還是會產生誤差 但他的過程已經在 09/12 04:00
39F：→ waitla:盡量消除變因了 09/12 04:01
40F：→ larusa:你知道嗎？ 我不喜歡這個公式遠遠超過其他統計數據的原因 09/12 04:00
41F：→ larusa:因為他用了太多的假設 假設本身就可能是巨大的誤差 09/12 04:01
42F：→ larusa:去B-R把整個Neutralize Stat如何作用看完 只有一個想法 09/12 04:02
43F：→ waitla:沒吧@@ 許多比較都是在假設的情形下才能成立阿 09/12 04:02
44F：→ larusa:感覺就像是男人連番抽插後 在女生快要達到高潮前洩了 09/12 04:03
45F：→ waitla:就像要看Honus Wagner如果在現在會有怎樣的打擊表現 也是 09/12 04:04
46F：→ larusa: 虎頭蛇尾 09/12 04:04
47F：→ waitla:透過假設 經由聯盟難度校正和EQA計算後得出他在現在的成績 09/12 04:04
48F：推 Fumertue:Neutralize Stat 假設有缺限 +1 09/12 04:05
49F：→ waitla:我只是覺得校正後的11勝9敗有那麼無法接受嗎? 這和BP的E(W) 09/12 04:05
50F：→ waitla:算出來其實也差不了多少 09/12 04:06
51F：推 larusa:成績有分兩種啊 一種是打或投出來的 一翻兩瞪眼 09/12 04:06
52F：推 Fumertue:勝投用一個公式就能算出來? 勝投被後有相當巨大的原因 09/12 04:07
53F：→ larusa:另一種是由比賽結果來決定的 個人傾向不由平均成績來推估 09/12 04:08
54F：→ waitla:我是覺得他單單假設把人放到同樣某個環境 並沒問題 09/12 04:08
55F：→ larusa:一場一場拆開來看 真的很累 不過如果你看膩了統計數據 09/12 04:09
56F：推 Fumertue:沒有同樣的環境 ~ 9 adjusted IP 就是很大的問題 09/12 04:10
57F：→ larusa:不妨看看吧 09/12 04:10
58F：→ waitla:那只是一樣的東西 別人一場一場看完後統計出來 方便評估用 09/12 04:10
59F：→ waitla:尤其是看單場容易產生特例 09/12 04:12
60F：推 Fumertue:這就是了 ... 特例不能忽略 所以才要單場看 09/12 04:12
61F：→ Fumertue:要樣本數夠多才能忽略特例 09/12 04:13
62F：→ Fumertue:為了統計評估方便 不就是一種問題嗎 09/12 04:13
63F：→ waitla:特例是極少數的存在阿 @@ 09/12 04:14
64F：→ waitla:好像我的文章的重點被扭曲了 重說一次好了 我對Neutralize 09/12 04:21
65F：→ waitla:Stat沒有任何好惡 他只是許多工具中的一個而已 他提供一個 09/12 04:22
66F：→ waitla:方法讓我們可以去比較不同的選手 至於裡面他使用的方法或 09/12 04:22
67F：→ waitla:許有讓人不解 但他運作都是公平的 09/12 04:24
68F：→ waitla:而我認為把勝敗分開是無法顯示啥穩定性的 舉個例好了 Wandy 09/12 04:26
69F：→ waitla:Rodriguez 09/12 04:27
70F：→ waitla:我認為那個adjusted 9IP沒有問題 他一開始就說沒有校正 09/12 04:39
71F：→ waitla:changing role of bullpens 而且他拿來計算的IP也是他原本 09/12 04:40
72F：→ waitla:所吃的IP 這和原本能投5局或7局沒關係 他就是看你在那些局밠 09/12 04:40
73F：→ waitla:數中以RA和RS來預估你能拿下的勝敗場 09/12 04:43
74F：推 adam323:這種文章比吵誰神化A-Rod的好多了 推阿! 09/12 06:28
75F：推 ToHiman:推薦這篇 感覺是博班生在指正碩班生盲點的文章 XD 09/12 09:16
76F：推 k8543:其實上一篇只是說投的越長就越能得到更多的rs支援 09/12 09:27
77F：推 kee32:高手討論真是好看 09/12 10:08
※ Debugger:轉錄至看板 Sabermetrics 09/12 10:47
78F：推 tsming:套公式當然是公平的，但是公式本身可能有問題啊:P 09/13 02:42