2010年11月12日,星期五

什么's a Good OPS?

许多粉丝喜欢传统的统计击球平均值,因为他们对统计值非常熟悉。 他们立即知道.300的平均水平非常好,.220的平均水平很差,而.400的击球平均水平既出色又罕见。 许多支持者在采用一种新方法时遇到的一个问题是,他们不知道统计数据的优缺点。 例如,当他们第一次听说OPS时,他们可能会问:“什么是好的OPS?” 

我书中最受欢迎的功能之一 超越击球平均数 是一系列简单的百分位数图表,通过将其与击球平均值进行比较,可以帮助您了解统计数据的优缺点。 下表显示了 一些不太传统的统计数据,并将其置于击球平均值的等效百分位数旁边。 这使粉丝更容易掌握一些最新统计数据。 该图表包括2010年所有MLB常规球或半常规球,其板块出现400个或更多。

从表中可以看到,击球率的第75个百分位数是0.286。 这意味着这些玩家中有75%的命中率低于0.286,而25%的命中率高于0.286。 隔离电源(ISO)为.197的玩家也将处于第75个百分位。 因此,我们可以说ISO值为.197与平均值为.286一样好。同样,ISO为.081也很糟糕,因为它等于0.243的击球平均值(第10个百分位数)。 有人还可以称其为击球平均当量图。  

图表中的统计信息可以在 FanGraphs.com。它们的定义如下:

BA =击球平均值
OBP =基准百分比
SLG =疲软平均值
OPS =基准百分比加上平均滞销率
ISO =隔离功率=每个AB的额外碱基数=(2B + 2 x 3B + 3 x HR)/ AB
BB%=基于球的百分比=导致行走的PA的百分比
K%=删除线百分比= AB导致删除线的百分比

我将在后面的文章中提供击球平均当量图,以提供更多统计信息。  

表1:2010年的平均命中率

5条评论:

  1. 您的书中是否有任何有关分析负面事件的价值的内容?例如,如果您有两个相等的击球手,其中一个击球手的击球次数过高,而另一个击球手则通过将球打出,那么您是否通过显示出对一支球队的贡献差异来分析为什么高出球率是不好的?

    我们有太多的人和资料来分析积极事件,以显示出计算这些事件的价值的方法,但是在相反方面所做的工作却很少,'在那个人们误解和忽视比赛的地方,是真正赢球或输球的地方。

    -战略专家

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  2. I'我们已经看到线性权重研究着眼于三振出手和将球投入比赛的价值。有时候把球放进去要比三脚出击更好,但是双打则抵消了很多优势。如果一个球员能够始终如一地将球投入比赛而不是打双球,那么他肯定会比一直打出球的球员更具优势。我不'认为很多玩家都可以一致地做到这一点。

    我不'认为在此基础上会输赢很多比赛,因为大多数将球投入比赛的球员也会双打很多。但是,'是一个值得进一步研究的有趣领域。如果一个团队可以完全获得任何优势,那么它's worth examining.

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  3. 好吧,一根银条只是一块银条,根本不算什么,但是在很长的游戏中,它可能很重要。什么'半杯牛奶改善1%?无关紧要。但是1%的棒球值得1.6场比赛,有时候'赢得分区和错过季后赛之间的区别。而且分析出局可能不值10%,要说出多少钱,但是如果您通过更好地了解该地区的一场比赛而对另一场比赛有所收获,然后再提高一个或两个百分点,那么您可以选择一个百分之几或最多百分之十,否则不会。 10%是一个很小的比例,但是却有16款强大的游戏,因此,超出1%的任何内容都非常重要。

    让'看好击球事件,'比SBA或SLG的BA平均成绩稍高的球员更好?好吧,如果数字集的差异是5点或20点,则您与大点的差异很小,但是尽管如此,一个人仍可以对所有这些事件进行分析,并表明如果可以的话,正确选择它的重要性。如果击球手命中.333,那么击中击球的次数是1/3倍,而您正在评估他的得分,但是如果击球手是他的2/3倍,则认为'两倍的频率,因此,分析玩家失败状况的价值只需要等于一半就可以了。所以你可以'看一下三振出局和双打的区别,并说事件发生了't明显不同,因为这些事件的频率是击打事件的两倍,所以无论您的差异是多少,它都会加倍。

    而且,与其他事件相比,每个玩家都始终避开DP或Ks,反之亦然。它没有'这并不意味着一个玩家必须总是用一个彼此进行交易,我们正在查看统计数据,有些人9%的时间出手,大约20%的时间出手,而其他百分比出手其他类型的出手。每个球员都有自己独特的分配特征,与其他球员相比,有些球员的前景截然不同。

    如果您的两个击球手具有相同的BA,SLG和OPS,该怎么办?谁更好?好吧,大多数人都会说同样的话,但是分析负面事件将告诉您真正的答案,除非他们以失败的方式具有相同的签名。

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  4. 当然,突破比突破更好。一世'我质疑这个陈述:"that'真正赢得和失去棒球的地方"

    您是否有来自真实游戏的真实数据来支持您的理论?

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  5. 意味着转基因人员不关注的领域。每个总经理都会读取BA的统计数据,这些数据已经考虑在内。'我在谈论关键领域'受到质量重视。

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