作者hibob (Bob)
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標題[分析] Díaz 四縫上飄倒數,為何還是如此難打？
時間Mon Jun 29 11:36:55 2026
■ 一、問題
Edwin Díaz 的四縫線「上飄」(ride/carry)只有 12.7 吋,
全聯盟平均約 16 吋,他低到倒數第 7 百分位。
「不會竄」的速球照理較好打,但他的四縫線揮空率 36.3%、名列前茅。
一顆沒有上飄的速球,為什麼難打?
■ 二、資料與方法
・來源:Baseball Savant (Statcast),MLB 官方公開數據。
・樣本:236 位投手,2025+2026 兩季合計四縫線各 >=500 顆。
・做法:把每個物理指標「各自」對該球種揮空率算相關係數 r
(單變量逐一看;不放進同一模型,因為這些幾何指標彼此共線,
混在一起係數會互搶、難解讀)。
■ 三、結果(各指標 vs 四縫線揮空率)
進壘角度 VAA ........ r +0.50 ← 最強
HAVAA(高度校正) .... r +0.42
球速 ............... r +0.40
上飄 IVB ........... r .05 ← 幾乎沒關係
反直覺的點:大家天天講的「上飄/carry」跟揮空幾乎無關;
真正讓四縫線難打的是 VAA(垂直進壘角)——球進壘時越「平」越難打。
(把落點高度校正掉的 HAVAA 仍有 +0.42,代表是「角度本身」有效,
不是單純把球丟高的假象。)
■ 四、機制:為什麼「平」難打
投手丘比本壘高 25 公分(10 吋),出手點又離地約 5~6 呎,
球幾乎都是「從高處往下」進好球帶,打者本來就預期球會往下掉。
一顆平 VAA 的球掉得比預期少、從鎖定的擊球點上緣溜過去,
棒子就揮在球的下面——這就是俗稱的「竄」(其實是沒照預期掉)。
■ 五、案例:Díaz 怎麼做到「平」
讓 VAA 變平有兩條路:靠上飄(高出手),或靠出手位置。
Díaz 走後者:近乎側投的低出手(臂角 16.6°、全聯盟倒數第 3)
+ 大幅延伸(7.25 ft、第 94 百分位)→ 球路天生就平,不必靠上飄。
■ 六、限制
・這些是「跨投手」的相關,不是因果(不代表把某顆球壓平就多幾%揮空)。
・分析的是「揮空」,不是被打結果(xwOBA);兩者不同。
完整圖表(VAA 側視示意圖 + 兩張對照散點)與方法細節:
https://playcall.tv/lab/diaz-angle
非官方、純公開數據分析,歡迎指正。
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※ 編輯: hibob (1.169.64.108 臺灣), 06/29/2026 11:45:04
※ 編輯: hibob (1.169.64.108 臺灣), 06/29/2026 11:45:32
1F：推 Paulbio: 推推 06/29 11:49
2F：推 e920528: 有趣 06/29 12:17
3F：推 mygoing: 推 最近這類分析文好多 真好 06/29 12:30
4F：推 RBC54321: 推 不錯的文章 06/29 15:53
5F：推 stephanal: 推 06/29 16:05
6F：→ pujos: 可是瑞凡，他的速球在數據面，是偏好打的球種，你這先射箭 06/29 16:26
7F：→ pujos: 再畫靶的技術不行啊 06/29 16:26
8F：→ pujos: 結論就錯的，你拿數據硬要掰還掰錯方向 06/29 16:27
9F：→ pujos: 他就是一個速球很容易被尻爆的終結者 06/29 16:35
10F：→ pujos: 相對於其他終結者 06/29 16:39
11F：→ ohmygoose000: 可是老哥，VAA平揮空率高是因為越不容易跟打者揮棒 06/29 17:06
12F：→ ohmygoose000: 路徑重疊 06/29 17:07
13F：→ ohmygoose000: 球掉的比預期少反而是IVB的作用 06/29 17:07
14F：→ ohmygoose000: 而且VAA本身就是受IVB、出手角度、放球點還有球速 06/29 17:09
15F：→ ohmygoose000: 啥的影響的數據吧 06/29 17:09
16F：推 sharkmew: 我也覺得他速球其實很抖欸，不是因為滑球共軌很強 06/29 17:28
17F：→ sharkmew: 嗎？ 06/29 17:28
18F：推 pujos: Diaz出手點低有點向上丟趨勢，靠球往下掉合力形成較平的VAA 06/29 17:35
19F：→ pujos: ，但是他這種出球不敢丟在好球帶上緣，一失敗會掉進紅中變 06/29 17:35
20F：→ pujos: 自殺球，只能丟在好球帶下半，效果就很差 ，所以他的速球只 06/29 17:35
21F：→ pujos: 能靠球速、球種保護 06/29 17:35
22F：→ pujos: 效果實際上在三位數裡是不好的 06/29 17:36
23F：推 labiron: 紅人那個新秀就很極品 06/29 17:49
24F：推 k8543: 出手點跟平常人不同的,有部分是為了藏球,以前紡織弟就很會 06/29 19:19
25F：→ hibob: Diaz 2026 確實普通，但只有 70 顆 FF、樣本太小 06/29 22:18
26F：→ hibob: 他的四縫線揮空率第 8、被打 wOBA .257（第 25） 06/29 22:20
27F：→ hibob: 談不上被尻爆。 06/29 22:21
28F：→ hibob: 以上數據是 2025~2026 的合併統計結果 06/29 22:23
29F：→ pujos: 他生涯速球丟到很殺的又沒幾年，偏偏就包含2025，你撿2025 06/29 23:16
30F：→ pujos: 說他丟的好不好，本身意義就很薄弱 06/29 23:17
31F：→ pujos: 生涯速球wOBA 0.3,在擁有三位數終結者裡，絕對稱不上好的那 06/29 23:19
32F：→ pujos: 邊，評價中~中下，我都覺得保守 06/29 23:19
33F：→ pujos: 這算難打，標準我就不知道怎麼評了 06/29 23:20
34F：→ ohmygoose000: 暫且不論沒有排除運氣成分，說到底wOBA只計算「造 06/29 23:28
35F：→ ohmygoose000: 成結果」的球，也就是大約會放掉投手75%的投球內容 06/29 23:28
36F：→ ohmygoose000: ，不能說沒有價值但不是衡量球種表現的最佳選擇吧？ 06/29 23:28
37F：→ hibob: 我自己是比較偏好看球員的高光時刻 06/29 23:54
38F：→ hibob: 但若論整個生涯、對比聯盟平均，他的四縫線也算中間偏上 06/29 23:54
39F：→ hibob: 生涯被打 wOBA .297（聯盟約 .34） 06/29 23:55
40F：→ hibob: 生涯 RV +22（每百球 +0.6），都優於平均 06/29 23:55
41F：→ hibob: 而 2025 單年 RV/100 +1.6，在合格四縫線裡約 PR 91 06/29 23:55
42F：→ hibob: 所以鎖定 2025~2026 沒問題；真要算生涯，也談不上中下 06/29 23:56
43F：→ hibob: 補充：RV 是「每一顆球都算」的指標 06/30 00:01
44F：→ hibob: 搶好球、逼壞球、揮空、被打擊都會算進去 06/30 00:02
45F：→ hibob: 每一球按它改變的「得分期望」給分，正值＝替球隊省分 06/30 00:02
46F：→ pujos: 難打你不挑頂尖RP ，比什麼聯盟、不覺得很好笑嗎？ 06/30 00:05
47F：→ pujos: 一堆免洗仔在充數 06/30 00:05
48F：→ pujos: 這是你想像中的頂尖？那30隊的終結者，從第一個數到最後一 06/30 00:09
49F：→ pujos: 個，有幾個不符合你難打的定義 06/30 00:09
50F：推 ohmygoose000: 樓主的分析主題我覺得還是很有意思的，只是如果要 06/30 00:35
51F：→ ohmygoose000: 做量化那在數據的選擇和解讀或許可以再更嚴謹一些？ 06/30 00:35
52F：→ hibob: 選擇分析哪些數據是我的自由 06/30 07:24
53F：→ hibob: 設定研究範圍本來就是分析的前提 06/30 07:24
54F：→ hibob: 有意見歡迎拿數據出來討論 06/30 07:25
55F：→ ohmygoose000: 你當然有選擇數據的自由，但如果要用數據說服人， 06/30 09:22
56F：→ ohmygoose000: 首先你採用的數據和分析方式得有說服力，要說為啥因 06/30 09:23
57F：→ ohmygoose000: 為數據分析就是這麼運作的 06/30 09:23
58F：→ ohmygoose000: 比方stuff那篇你把速差這個相對數據當作最高權重， 06/30 09:23
59F：→ ohmygoose000: 那會不會導致你的分析結果比起球種本身更偏向一個 06/30 09:23
60F：→ ohmygoose000: 投手的武器庫整體？ 06/30 09:23
61F：→ ohmygoose000: 比方Mo那篇你有沒有做過同質性檢定或標準化再把跨年 06/30 09:24
62F：→ ohmygoose000: 度的數據視為同一組樣本？ 06/30 09:24
63F：→ ohmygoose000: 比方為什麼用wOBA而不是排除掉運氣成分的xwOBA？再 06/30 09:24
64F：→ ohmygoose000: 者明明有RunValue這個數據，你為什麼反而偏好用放 06/30 09:24
65F：→ ohmygoose000: 掉75%樣本而且本質是打者用的wOBA來衡量投手的成績 06/30 09:24
66F：→ ohmygoose000: ？ 06/30 09:24
67F：→ ohmygoose000: 然後回到這篇，你把這些變數各自做單邊量分析然後 06/30 09:25
68F：→ ohmygoose000: 比較相關係數，但這要如何排除交互作用？就好像分析 06/30 09:25
69F：→ ohmygoose000: 人口成長率拿新婚人數、人均gdp、生育補助和生育率 06/30 09:25
70F：→ ohmygoose000: 來當變數，啊廢話一定是生育率最重要啊 06/30 09:25
71F：推 ohmygoose000: 當然很有可能你的結論沒有錯的，但數據分析不是結果 06/30 09:31
72F：→ ohmygoose000: 好一切就好 06/30 09:31
73F：→ ohmygoose000: 你要讓數據說話首先那些數據說話要有份量吧？ 06/30 09:32
74F：推 kenkenken31: 推個 06/30 14:28
75F：→ hibob: 謝謝你看這麼多篇、也回得這麼仔細 06/30 17:27
76F：→ hibob: 多變數、交互、標準化這些方法我會找時間參考 06/30 17:27
77F：→ hibob: 但「生育率→人口成長」這類比不太貼切 06/30 17:28
78F：→ hibob: 生育率本來就是人口成長的一部分， 06/30 17:28
79F：→ hibob: VAA 跟揮空率卻是兩回事 06/30 17:28
80F：→ hibob: 進壘角會不會造成揮空並不直觀 06/30 17:28
81F：→ hibob: 是靠數據才看得出的「發現」，不是「廢話」 06/30 17:29
82F：→ hibob: 我寫的是科普＋介紹球員、給一般球迷 06/30 17:29
83F：→ hibob: 本就難完全滿足數據派的資深球迷 06/30 17:29
84F：→ hibob: 但從推文和後台看，仍有不少人 06/30 17:30
85F：→ hibob: 認識了原本不知道的統計數據，這樣也不錯。謝謝指教 06/30 17:31
86F：→ pujos: 印象派想找數據印證，亂湊一通，Garbage in garbage out 06/30 18:07
87F：→ pujos: 有沒有人告訴過你成線性相關不代表有因果相關 06/30 18:09
88F：→ pujos: 反之r~0也不代表沒有因果相關，單純拿r比來比去，實際上就 06/30 18:15
89F：→ pujos: 是在亂湊 06/30 18:15
90F：推 s128222582: 我記得我聽過 很平 沒有如預期往下的趨勢 會讓打者視 06/30 23:46
91F：→ s128222582: 覺有上竄效果 再加上他是偏側投 然後我記得他的出手點 06/30 23:46
92F：→ s128222582: 非常往前 距離顯得短 06/30 23:47
93F：推 s128222582: 同樣類型的投手 日職可以參考翁田大勢 06/30 23:48
94F：推 chiro1982: 推 07/02 11:05