2008年2月1日,星期五

谁是2007年最佳Tigers基础跑手?

这是我的系列文章的第5部分,该文章基于2007年开始运行。下面列出了整个系列的目录。

采取额外的基础
地面游戏
进行中
基地被盗等
谁是老虎最佳的跑垒手?
棒球最佳基础运动员

在以前的文章中,我研究了老虎队的垒手多频繁利用击球,利用内场投篮,在空中击中球向外野手以及在没有击中球的情况下进行进攻。现在,我将结合所有信息并计算出一个汇总指标,这将有助于确定2007年最佳的基础跑手。

首先,我将以布兰登·英格(Brandon 英格 )为例,说明在所有不同类型的跑步比赛中获得的总基数(BG Total)的计算:
  • 英格(Inge)命中15次后获得了额外的成功,被淘汰了1次。出局的权重为3,因此他的命中率(BG Hits)为15-3 = 12。
  • 他在地面进攻中前进了14次,但没有被罚出,因此他的地面进攻基础(BG地面)为14。
  • 他在空中出击中前进了6次,而在空中出击中又抛出了1次,因此他的空中出击时的获胜率(BG Air)为6-3 = 3。
  • 他以19次未击中球(SB,WP,PB,BK)的比赛为基础,被罚出3次。在这些游戏中,出局权重为2.3,因此他在其他事件上的获利(BG其他)= 19-3 X 2.3 = 12.1。
  • 这使他的BG总数为12 + 14 + 3 + 12.1 = 41.1。
我们可以停在那里,并使用获得的基准作为衡量基准运行性能的指标。但是,我们可以做得更好。获得的基础存在的问题是,就像击球手的跑步和打点一样,它没有考虑机会。因此,我将扩展Inge示例,并查看获得高于平均水平的基数(BGAA总计):
  • 英格(Inge)有40个机会在打中获得更大的成功。美国职业棒球大联盟的成功率为35.5%,因此平均一名跑步者将获得0.36 X 40 = 14.4个基数。因此,他获得了12 -14.2 = -2.2的命中率平均值(BGAA命中率)。
  • 英格(Inge)有24个晋升机会。美国职业棒球大联盟的成功率为38.2%,因此预期获得的基础是9.1。因此,他的地面突破(BGAA地面)得分高于平均水平14-9.2 = 4.8。
  • 英格(Inge)有33个晋升机会。美国职业棒球大联盟的成功率为20.2%,因此预期获得的基数为6.6。因此,他有3-6.7 = -3.7基地通过空中接球获得(BGAA空中)。当然,负数表示他实际上是3.7基 下面 平均。
  • 英格 的本垒打是179次,不包括本垒打。每次其他基准所获得的其他基准的MLB率为3.8%,因此预期获得的基准为6.8。因此,他在其他游戏(BGAA其他)上获得了12.1-6.8 = 5.3个高于平均水平的基础。
  • 最后,Guillen的BGAA总和为-2.2 + 4.8-3.7 + 5.3 = 4.2。因此,根据该统计数据,Inge在2007年的基本跑垒员略高于平均水平。
下图显示,包括新收购的埃德加·伦特里亚(Edgar 伦特里亚 )在内的其他四只老虎在这项指标上的表现均高于平均水平。球队的最佳基础跑者是柯蒂斯·格兰德森(Curtis 格兰德森),BGAA为20.5(在美国联赛中排名第13)。其他团队负责人包括加里·谢菲尔德(8.2)和英格(4.2)。勇士队的勇士队的总BGAA为13.8。老虎节上最差的跑垒员是克雷格·梦露(-12.7)和卡洛斯·吉伦(-9.7)。 Miguel 卡布雷拉 在2007年与马林鱼队的总BGAA为-20.2。

去年BGAA团队负责人Pudge 罗德里格斯 今年的成绩比平均水平低3.3分。另一方面,格兰德森和英格连续第二年高于平均水平。

作为一个团队,老虎队获得了高于联盟平均水平的1.3个基础。实际上,他们的命中率(10.7)远高于平均水平,未命中的球(16.2)远高于平均水平。但是,他们在地面干扰(-17.6)或空气干扰(-8.0)方面表现不佳。

The information used here was obtained free of charge from and is copyrighted by
回顾表. Interested parties may contact 回顾表 在 "www.retrosheet.org".

表:总碱数高于平均值 在2007年为Tigers

播放器

BG热门

BGAA热门歌曲

BG地面

BGAA地面

BG航空

BGAA航空

BG其他

BGAA其他

BG总计

BGAA总计

格兰德森

26.0

-2.5

21.0

4.1

11.0

-0.3

28.1

19.2

86.1

20.5

伦特里亚

25.0

6.5

9.0

-1.0

8.0

2.3

14.4

6.0

56.4

13.8

谢菲尔德

26.0

6.1

0.0

-6.1

6.0

0.1

16.6

8.2

48.6

8.2

英格

12.0

-2.2

14.0

4.8

3.0

-3.7

12.1

5.3

41.1

4.2

奥多涅兹

22.0

-1.9

13.0

-1.9

6.0

0.1

13.7

3.1

54.7

-0.6

波兰科

32.0

5.6

6.0

-3.6

2.0

-5.1

10.8

0.7

50.8

-2.3

罗德里格斯

14.0

-1.0

10.0

1.2

5.0

0.3

2.4

-3.8

31.4

-3.3

琼斯

4.0

-9.5

14.0

4.8

6.0

0.9

7.1

0.1

31.1

-3.7

凯西

10.0

-0.3

4.0

-3.3

5.0

0.7

4.1

-2.7

23.1

-5.6

吉伦

22.0

4.2

7.0

-4.9

8.0

1.9

-2.7

-10.9

34.3

-9.7

门罗

15.0

2.5

1.0

-4.7

1.0

-0.0

-6.9

-10.5

10.1

-12.7

卡布雷拉

15.0

-3.5

4.0

-4.8

-4.0

-8.3

5.7

-3.6

20.7

-20.2

团队总数

213.0

10.7

92.0

-17.6

53.0

-8.0

99.7

16.2

457.7

1.3

美国职业棒球大联盟平均值

175.5

0.0

114.7

0.0

56.5

-0.0

81.2

0.0

427.9

0.0

6条评论:

  1. 很棒的系列。我希望更多的团队博客能够进行此类研究。甚至获取公开可用的数字并在团队级别上进行讨论。

    有机会将一切转换为运行?这样,您就可以将击中与使用baserunning进行野战相结合。

    回复 删除
  2. 我有数据可以执行此操作,但需要一段时间。丹·福克斯(Dan Fox)已将所有内容转换为可运行状态,并将在《棒球募集说明书》年刊中发布。我希望他能为所有球员做到这一点,这样我们就可以使用他的数字了。如果没有,我将尝试重新编写程序,以便获得运行,而不仅仅是Tigers的基础。

    背风处

    回复 删除
  3. 好东西李!

    回复 删除
  4. 有趣的是……从观看比赛开始,我会怀疑吉伦会更高。

    回复 删除
  5. 难吗,李?对于每个基本状态,我们都知道预期的运行次数。您可以比较每个基准运行情况的前后,然后与平均值进行比较。当然,这超出了我的编程能力; )

    回复 删除
  6. 我同意从概念上讲并不难。编程有点繁琐。我倾向于在S​​AS中做所有事情,而SAS不是处理回溯表数据的最佳语言。如果我愿意这样做,我会通知您。

    回复 删除

博客存档

订阅

我的Sabermetrics书

My Sabermetrics Book
《棒球美国》 2010年十大书籍之一

其他Sabermetrics书籍

统计计数器