2005年10月30日,星期日

组件ERA分析

组件ERA(ERC)估算一个投手’s 时代 “should be” based on a pitcher’s performance. 它是为击球手创建的奔跑的伴侣,并且类似的计算方法是使用投球统计数据而不是击球统计数据。 公式有很多版本。 可以在以下位置找到此分析的特定公式 这个网站 (作者不明)。 It’的公式与《 2005年Bill James手册》中印刷的公式相同。



我们已经有了ERA时为什么要使用ERC? 时代基于击中,步行和全垒打的时间安排。 I’我将举一个极端的例子来说明这一点。 如果投手投9局并且放弃9击,而每击都进入不同局,则他’比他放弃一局中的所有奔跑要少。 另一方面,ERC只是基于他们放弃的点击数(和其他内容),而不是基于时间安排。



如果您认为击球的时机是投手的特征,那么ERA是更好的选择。 如果您认为匹配时间是随机的,那么ERC是更好的选择。 有证据表明,大多数投手的命中时间每年都相差很大,这表明命中时间更多地是随机事件的问题,而不是投手的特征。 因此,ERC通常是更好的绩效指标。 实际上,事实证明,与ERA相比,ERC可以更好地预测未来的表现。



下表显示了2005年底特律老虎投手的组件ERA。 这些数字来自ESPN.COM统计信息部分。 ERC%是ERC与ERA的比率。 ERC%明显高于1的投手比其ERA指示的投球差,而ERC%小于1的投手比其ERA指示的投球差。


初学者


投手

知识产权

时代

ERC

ERC%

约翰逊

210

4.54

4.27

0.94

马罗斯

209

4.74

4.74

1.00

罗伯逊

196.7

4.48

4.40

0.98

邦德曼

189

4.57

4.20

0.92

道格拉斯

87.3

5.56

4.83

0.87

莱德兹玛

49.7

7.07

6.66

0.94


释放器

投手

知识产权

时代

ERC

ERC%

乌尔比纳*

79

3.62

3.20

0.88

发芽

70.7

3.44

3.04

0.88

法恩斯沃思*

70

2.19

2.12

0.97

结肠*

69.3

5.58

5.77

1.03

德语

59

3.66

5.93

1.62

沃克

48.7

3.7

3.73

1.01

罗德尼

44

2.86

3.70

1.29

金特尔

35

6.17

6.86

1.11

丁曼

32

3.66

3.95

1.08

波斯波

25

5.76

4.35

0.76


*包括两支球队的综合统计数据。


根据他们的ERC%,肖恩·道格拉斯(Sean 道格拉斯(0.87),杰里米·邦德曼(Jeremy 邦德曼)(0.92),杰森·约翰逊(Jason 约翰逊(0.94))和威尔弗雷多·莱德兹玛(Wilfredo 莱德兹玛(0.94))的ERA明显优于其ERA,并且如果明年也能实现较低的ERA,和今年一样


在救济投手中,特洛伊·珀西瓦尔(Troy 波斯波)(0.76),乌格斯·乌尔比娜(Ugueth Urbina)(0.88)和克里斯·斯普林(Chris 发芽)(0.88)的投球明显优于他们的ERA。 富兰克林·德意志(1.62),费尔南多·罗德尼(1.29),马特·金特(1.11)和克雷格·丁格曼(Craig 丁曼)的战绩比他们的ERA还要差。

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