2009年2月7日,星期六

最佳老虎基地跑步者

去年和前一年,我做了很长的系列 基本运行。今年,我将使用 棒球章程 基本运行统计信息。他们的数据基于前BP作家和现任匹兹堡海盗统计学家Dan Fox开发的算法。 Dan所做的部分工作与我所做的类似,但是他的算法更复杂,结果也更准确。使用 回顾表 数据库和概率论,Dan计算了六个基本运行统计信息(所有运行均高于平均值):
  • 等式 (等效进气运行)-突飞猛进的基础跑者的贡献
  • EqGAR(等效地面推进运行) -全面推进进步。
  • EqSBR(等效的被盗基础运行) -被盗基地的贡献,包括因被盗和抢断而减去的奔跑。
  • EqHAR(等效命中数提升运行)-跑步者的贡献是在击打时获得额外的收益:单打第一至第三,单打第二,双打第一。
  • EqOAR(等同于其他进阶运行)-其他基础跑步进步的贡献-传球,野外投球和b球(证据表明,这些事件并非完全随机,并且在一定程度上受到基础跑步者的影响)。
  • EqBRR(等效基本运行))-以上五个统计数据的总和或基本运行贡献总额。
每种措施都考虑以下内容:
  • 机会数量
  • 将每种情况下的每个跑步者与联赛平均水平进行比较
  • 跑垒者因在尝试前进的垒上做出优势而受到处罚
进行以下调整:
  • 比赛前后的跑垒人数和出场次数确定奔跑值
  • 奔跑值还受击球位置的影响-左场,中场,右场
您可以详细阅读Dan的整个算法 这里, 这里这里。下表1列出了2007年和2008年Tigers垒手的EQBRR。Curtis Granderson在过去的两年中一直是Tigers垒手的领先者,总共有12.38次高于平均水平。其他高于平均水平的老虎包括加里·谢菲尔德(Gary Sheffield)(4.93),普拉西多(Placido Polanco)(3.85)和新收购的杰拉尔德·莱尔德(Gerald Laird)(3.31)。他们最差的底手是Magglio Ordonez(-9.87)和Miguel Cabrera(-6.84)。

表1-2007-2008年老虎的基本跑步次数高于平均水平

播放器

EqBRR(2007)

EqBRR(2008)

EqBRR(两年)

柯蒂斯·格兰德森

6.42

5.96

12.38

加里·谢菲尔德

4.99

-0.06

4.93

普拉西多·波兰科(Placido Polanco)

0.92

2.93

3.85

杰拉尔德·莱尔德

2.15

1.16

3.31

卡洛斯·吉伦(Carlos Guillen)

-0.17

0.86

0.69

亚当·埃弗里特

-1.72

0.76

-0.96

马库斯·泰晤士

-0.10

-1.49

-1.59

布兰登·英格

0.35

-2.32

-1.97

米格尔·卡布雷拉(Miguel Cabrera)

-4.30

-2.54

-6.84

马格里奥·奥多涅兹(Magglio Ordonez)

-1.89

-7.98

-9.87

4条评论:

  1. 好东西,李几件事:

    (1)我想知道为什么BP没有这些数据可以追溯到1954年?似乎您所需要的只是PxP信息,其中反映了所有改进或不足。这与需要摄像机系统的高级野外分析不同。还是我在这里想念什么?

    (2)这些数字反映了产生的底线EqR,它受播放时间的影响。以每600 PA为基础审核此信息的有效性如何?我知道容易受伤的因素始终是一个因素,但是因某种原因而很少发生的罕见伤害可能会给他们带来这样的预测,那就是……糟糕……不在基地。有效?

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  2. 查克,我不确定为什么BP只能追溯到两年前。您是正确的,retrosheet为他们提供了追溯到1954年所需的所有信息。

    至于第二个问题,您将不得不以机会为基础而不是以授权为基础。这有点棘手,因为在获得最终数字之前,您必须首先考虑这五个要素(空中推进,地面推进等)的机会。

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  3. 机会基础-有趣。好的,我明白为什么了,因为您必须考虑每个球员所在球队在联赛中的不同表现水平,但是如何预测机会水平呢?我了解,由于团队的独特球员组成,不同的团队会创造不同级别的机会。我的问题是,您如何将团队的机会可能性纳入预测?在花名册上建立一个可能的球员的预计球队形象,然后在球员阵容上投影?

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  4. 我当时想到的是比这更简单的方法:

    格兰德森(Granderson)有46次突破的机会,并且-.1872级的平均得分低于平均水平。如果他在160场比赛中而不是141场比赛中拥有相同的机会率,那么他将是-.1872 *(160/141)=-。2124。然后,您将对所有不同的进展执行相同的操作,最后将结果相加。

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