2008年10月31日,星期五

菲尔丁圣经奖

在过去的几十年中,现场统计工作已经走了很长一段路,现在已经达到了相当有用的评估工具的地步。当然是 范围概率模型(PMR) 比范围因子要好,而范围因子又比实地百分比告诉我们更多。但是,仍然存在许多差距。 PMR和区域等级等字段统计信息不’以及达到诸如“基本百分比”和“缓慢的百分比”之类的统计数据。之所以会出现问题,是因为诸如“区域等级”,“最终区域等级”和“ PMR”之类的系统被用来衡量同一件事(玩家如何有效地将进场球变成出场球)有时会在个别玩家上大相径庭。

It’仍然很清楚,需要大量的主观输入和可用数据的解释才能准确评估战地绩效。考虑到这一点,约翰·德万(John Dewan) 棒球信息解决方案 (BIS)和Sabermetric社区的长期领导者,已经开发出一种有趣的方法来评估野战成绩。他不单单依靠统计数据,还“panel of experts”选择每个位置上最好的守场员。他称之为
实地圣经奖 因为他认为它们是对统计数据的补充 守门圣经。

菲尔丁圣经奖的工作方式是,每10名选民在每个位置上将10名球员排名。一名球员在第一名投票中获得10分,在第二名投票中获得9分,依此类推。在选民中,包括Dewan,Bill James和Rob Neyer在内的数位知名测验专家,BIS的视频侦察员对2006赛季的每一场比赛进行了研究。非常详细,参加大联盟棒球队的顾问和参加比赛的知识渊博的球迷 汤姆·汤戈·范球探报告.

您可以看到最终结果,包括每个小组成员的投票方式(’请参阅《菲尔丁圣经》网站上的“金手套奖”投票。每个职位的最高投票者是:


C.亚迪尔·莫利纳
1B。阿尔伯特·普约尔斯
2B。布兰登·菲利普斯
SS。吉米·罗林斯
3B。阿德里安·贝尔特(Adrian Beltre)
如果。卡洛斯·克劳福德(Carlos Crawford)
CF。卡洛斯·贝尔特兰(Carlos Beltran)
射频富兰克林·古铁雷斯
肯尼·罗杰斯(P. Kenny Rogers)


名单上的其他老虎包括:


2B。普拉西多(Placido Polanco)-第六名
CF。柯蒂斯·格兰德森(Curtis Granderson)-第11


不幸的是,有很多老虎没有得到任何人的票(甚至没有第十位的票)。其中包括Carlos Guillen,Miguel Cabrera,Magglio Ordonez,Edgar Renteria和Marcus Thames。这突显了老虎队在休赛期需要改进他们的战场。

2008年10月30日,星期四

平均命中率-第2部分

在我以前的文章中,我检查了 击中老虎的平均技能 击球手使用以下统计数据-击球平均值,接球率,击球时的三振出击率和投篮命中率。这篇文章的目的不是要对未来进行更多的预测,而是要看看哪些击球手在2008年展示了这项技能。稍后,我将介绍其他技能:力量和板块纪律。在这篇文章中,我将介绍2008年美国职业棒球大联盟的平均领导者命中率。与以前一样,数据摘自 粉丝图 。以下是重点内容:

  • 众所周知,奇珀·琼斯(Chipper)和阿尔伯特·普约尔斯(Albert Pujols)的击球率均遥遥领先(表1)。
  • 联络百分比的领导者大多是单打型击球手,没有很多力量-全国联赛的胡安·皮埃尔和杰夫·科平格以及美国联赛的Placido Polanco。前十名中最有影响力的选手是达斯汀·佩德罗娅(Dustin Pedroia)(表2)。
  • K / AB领导人包括许多相同的球员,其中Keppinger和Cesar Izturis带领大满贯。波兰科(Polanco)是美国联赛的领袖(表3)。
  • 老朋友Omar Infante的线路传动百分比排名最高。 Jamey Carroll和Ramon Vazquez是AL领导人(表4)。
  • 综合所有统计数据,阿尔伯特·普约斯,奇珀·琼斯和乔·莫尔成为了表现最佳的领导者。 (表5)。

表1:2008年美国职业棒球大联盟命中率平均领先者

播放器

平均

奇珀·琼斯

.364

阿尔伯特·普约尔斯

.357

曼尼·拉米雷斯(Manny Ramirez)

.332

乔·莫尔

.328

达斯汀·佩德罗娅

.326

迈克·阿维莱斯

.325

马特·霍利迪

.321

米尔顿·布拉德利

.321

伊恩·金斯勒

.319

瑞安·杜米特(Ryan Doumit)

.318




表2:2008年美国职业棒球大联盟击球接触率领先者

播放器

联系 %

胡安·皮埃尔(Juan Pierre)

.936

杰夫·基平格

.935

布莱恩·吉尔斯

.928

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

.927

塞萨尔·伊兹图里斯(Cesar Izturis)

.926

达斯汀·佩德罗娅

.923

大卫·埃克斯坦

.923

瑞安·塞里奥特(Ryan Theriot)

.919

马克·斯库塔罗

.915

铃木一郎

.910




表3:2008年每位蝙蝠领袖的MLB删除率

播放器

K / AB

杰夫·基平格

.052

塞萨尔·伊兹图里斯(Cesar Izturis)

.063

胡安·皮埃尔(Juan Pierre)

.064

亚迪尔·莫利纳(Yadier Molina)

.065

本吉·莫利纳

.072

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

.074

凯西·科奇曼

.074

尤涅斯基·贝当古

.075

达斯汀·佩德罗娅

.080

杰森·肯德尔(Jason Kendall)

.087




表4:2008年美国职业棒球大联盟线驱动器百分比领先者


播放器

线驱动器%

奥马尔·英菲特

.301

杰米·卡罗尔

.273

拉蒙·巴斯克斯(Ramon Vazquez)

.273

安德烈·埃斯蒂尔

.266

瑞安·鲁德威克(Ryan Ludwick)

.263

布赖恩·施耐德

.257

丹纳德·斯潘

.257

戴维·赖特

.256

达林·埃斯塔德(Darin Erstad)

.255

约翰·鲍克

.253



表5:2008年美国职业棒球大联盟平均领导者命中率


播放器

平均

联系 %

K / AB

线驱动器%

调整后的平均

阿尔伯特·普约尔斯

.357

.901

.103

.224

.325

奇珀·琼斯

.364

.827

.139

.241

.321

乔·莫尔

.328

.908

.093

.226

.316

达斯汀·佩德罗娅

.326

.923

.080

.212

.315

瑞安·塞里奥特(Ryan Theriot)

.307

.919

.100

.232

.309

亚伦·迈尔斯

.317

.909

.098

.210

.308

克里斯蒂安·古兹曼

.316

.883

.098

.225

.308

伊恩·金斯勒

.319

.867

.129

.242

.308

戴维·德耶稣

.307

.903

.137

.247

.307

布莱恩·吉尔斯

.306

.928

.093

.213

.307

2008年10月25日,星期六

平均命中率

我最近在TigsTown结束了,他们在讨论哪些Tigers小联盟球员最擅长“平均命中”。他们根据 侦察 继续 统计。从球探的角度来看,他们考虑了诸如保持稳定接触,击打各种投手以及使用整个场地等素质。从统计上讲,他们使用了击球平均值,导致击球手接触的板面百分比,击球时的击球平均值和击球时的击球次数等使用项目。这是高级内容,因此我无法透露很多结果,但我会提到二垒手贾斯汀·亨利(Justin Henry)在搜寻工具和统计方面的平均技能方面表现出色。

我在这里想要做的是对美国大联盟老虎队在2008年的平均命中率进行评估。我不是球探,所以我只考虑统计数据而不是工具。由于更多的统计数据可供大联盟球员使用,因此我使用的算法与TigsTown所使用的算法不同。我从查看击球平均值开始。表1显示了Tigers 2008的击球平均值。

表1:2008年老虎击球平均值

播放器

平均

马格里奥·奥多涅兹(Magglio Ordonez)

.317

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

.307

米格尔·卡布雷拉(Miguel Cabrera)

.292

卡洛斯·吉伦(Carlos Guillen)

.286

柯蒂斯·格兰德森

.280

埃德加·伦特里亚(Edgar Renteria)

.270

马库斯·泰晤士

.241

加里·谢菲尔德

.225

布兰登·英格

.205


平均命中率的问题在于,击球手击球后发生的事情在很大程度上无法控制。他可以击中被抓住的线驱动器或逃脱内野手控制的软风衣。通常,这些运气和不幸在整个季节中都会消失,但有时却不会。因此,玩家的击球平均值不可重复。也就是说,它与 季节到季节 (相关系数= .43)。

比起击球平均值更可重复的统计数据是接触百分比(相关性= .90)。接触百分比是指击球手挥舞的球的百分比,使击球手接触。该统计资料摘自 粉丝图 它已迅速发展成为我在互联网上最喜欢的网站之一。击球统计数据的另一项统计是每只蝙蝠的三振出动率,与每年的相关度为.80。我本来可以使用K / PA,但是Fan Graphs数据库没有计算板外观所需的所有项目,因此与我的其他数据库合并将比现在更麻烦。接触率和K / AB的Tigers领导人见下表2和表3。

表2:2008年老虎的接触百分比

播放器

联系 %

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

.927

卡洛斯·吉伦(Carlos Guillen)

.862

埃德加·伦特里亚(Edgar Renteria)

.856

马格里奥·奥多涅兹(Magglio Ordonez)

.851

加里·谢菲尔德

.830

柯蒂斯·格兰德森

.796

米格尔·卡布雷拉(Miguel Cabrera)

.775

布兰登·英格

.758

马库斯·泰晤士

.743



表3:2008年老虎的每只蝙蝠三振出局

播放器

K / AB

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

.074

埃德加·伦特里亚(Edgar Renteria)

.127

马格里奥·奥多涅兹(Magglio Ordonez)

.135

卡洛斯·吉伦(Carlos Guillen)

.160

加里·谢菲尔德

.199

柯蒂斯·格兰德森

.201

米格尔·卡布雷拉(Miguel Cabrera)

.205

布兰登·英格

.271

马库斯·泰晤士

.301


普拉西多·波兰科(Placido Polanco)在两个类别中都领先老虎队,这并不奇怪。实际上,他在两个方面都领导着美国联赛。 Contact%和K / AB为我们提供了建立联系的能力的信息,但它们并没有告诉我们联系的牢固程度。线路传动百分比可以帮助我们实现目标。您通常可以通过查看线路驱动器百分比来了解击球手的命运。相对于击球平均值,线驱动百分比高的球员可能会遇到很多困难。相反,击球手的线驱动率相对于击球平均值低的击球手可能会得到很多便宜的命中。表4中列出了Tigers线驱动器的百分比。

表4:2008年老虎的线驱动百分比


播放器

线驱动器%

埃德加·伦特里亚(Edgar Renteria)

.222

马格里奥·奥多涅兹(Magglio Ordonez)

.204

卡洛斯·吉伦(Carlos Guillen)

.202

米格尔·卡布雷拉(Miguel Cabrera)

.196

柯蒂斯·格兰德森

.191

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

.187

马库斯·泰晤士

.170

布兰登·英格

.164

加里·谢菲尔德

.143


看到埃德加·伦特里亚(Edgar Renteria)的高线驱动率有点令人惊讶。这表明他可能不太走运,他的打击平均反弹可能会在2009年反弹。

我将以上四项结合起来,得出一个描述普通技能命中率的统计数据。首先,我对每个数字进行归一化,以便它们都具有相同的标度-平均值为0,标准偏差为1。然后,我为每个统计量分配了权重,以表示其重要性。最重要的统计数据是击球平均数(毕竟所有技能都称为击球平均数),因此我给击球平均数的权重是其他数字的两倍:

0.4 x BA + 0.2 x接触百分比-0.2 x KPCT + 0.2 x LD%

最后,我对结果进行反向归一化,以使我们回到原始的打击平均水平。
运作方式如下:埃德加·伦特里亚(Edgar Renteria)的平均击球率为.270。但是,他的联系方式,三振和线驱动率都非常好。因此,他调整后的击球平均值达到了.284。表5列出了所有Tigers的结果。

表5:2008年老虎平均命中率

播放器

平均

联系 %

K / AB

线驱动器%

调整后的平均

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

.307

.927

.074

.187

.304

马格里奥·奥多涅兹(Magglio Ordonez)

.317

.851

.135

.204

.299

卡洛斯·吉伦(Carlos Guillen)

.286

.862

.160

.202

.285

埃德加·伦特里亚(Edgar Renteria)

.270

.856

.127

.222

.284

米格尔·卡布雷拉(Miguel Cabrera)

.292

.775

.205

.196

.275

柯蒂斯·格兰德森

.280

.796

.201

.191

.271

加里·谢菲尔德

.225

.830

.199

.143

.245

马库斯·泰晤士

.241

.743

.301

.170

.239

布兰登·英格

.205

.758

.271

.164

.227


Renteria和Sheffield的调整后击球平均值均明显好于实际击球平均值。 Magglio Ordonez和Miguel Cabrera调整了BA,使BA大大低于其实际平均值。最后,根据此算法,Polanco是2008年平均命中率最高的Tiger,而Brandon Inge最差。

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