许多支持者抱怨说，OPS和击球跑等统计数据无法说明情况如何。 例如，如果猛虎队的单身汉米格尔·卡布雷拉（Miguel Cabrera）分别在第二名和第三名上获得单打冠军，则可以赢得两场比赛的冠军。 有人会说这是不公平的，因为在前一种情况下，他对团队的贡献要大于后者。 在本文中，我将重新介绍一个使用不足的统计数据，该统计数据说明了击球手在不同情况下的表现。
传统的球迷喜欢用熟悉的Runs Batted In统计数据来处理情景击球，但这是一项取决于团队的措施。 根据谁在他前面击球，玩家有更多或更少的机会参加奔跑。 因此，玩家因驾驶本垒打而得到承认，但不会因未能驾驶本垒打而受到处罚。 因此，RBI计数不足以衡量情节打击。
其他球迷指的是在得分手排位的情况下的平均击球率，但这是基于有限的出场次数。 它还不考虑淘汰次数，特定的垒手（例如，垒垒和第二垒）或击球类型（单打，双打，三垒或全垒打）。 而且，当没有跑者处于得分位置时，它会忽略球员的表现。
我们想要的是一个统计数据，该统计数据可让玩家将他所做的一切（包括情境击球）归功于他。 24个基本/淘汰状态的击球率高于平均水平（RE24）-在FanGraphs上找到-就是这样做的。 RE24统计信息有时也称为“增值”。 该指标将为球员的单打，双打和所有其他赛事打分，并为跑步者在垒上的击球次数提供额外的打分。 甚至还为他提供了其他大多数指标都忽略的方案的要点-让跑步者保持领先。 另一方面，它会减去加倍的击球次数。
在过去的帖子中，我只是简单地讨论了 击球 或加权平均跑分（wRAA或RAA），这是对球员为球队贡献的跑动次数的估算值，超出了平均击球手所能贡献的数量。 RE24度量标准与RAA相似，不同之处在于它在计算中使用基准/输出状态。 基本/缺席状态的一个示例是“第一，第三和第一个缺席”。 共有24种可能的基/出状态，RE24将所有这些考虑在内。
在RAA的计算中，加有底数且有2个出局的加注和加法为2且基数为空且没有出局的加法计数（0.770游程）相同。 相反，RE24计数的碱基数比空基数翻倍（2.544对0.632）多，因为它在增加预期的得分方面做得更多。
一个击球手的RE24度量标准为我们提供了比赛开始和结束时的预期跑动差异。 例如，假设卡布雷拉（Cabrera）击球时先是奔跑，然后是奔跑。在这种情况下，我们希望到局结束时得分为0.556。 假设卡布雷拉（Cabrera）随后加倍，将一名和三名选手并列第二。在这种情况下，我们预计到局结束时1.447分会得分。因此，Cabrera的双倍价值为0.891。
将RE24累加整个面糊’的板块出现使他的赛季总成绩达到RE24。对于
例如，Cabrera今年的RE24为16.8。 因此，通过这种方法，他贡献了大约17次奔跑，而在相同的机会下，他的平均击球次数超出了预期的平均水平。这比他的11.2 RAA高，这意味着Cabrera在高期望值的情况下尤其出色，为他的团队增加了更多’的总运行次数超出了RAA指示的次数。 我们可以估计他在情势命中方面贡献了额外的6次奔跑。
由于情境命中在很大程度上（尽管不是完全）是随机的，因此，RE24的预测能力不及RAA，因此一般不应用作对能力的衡量。 但是，从过去的表现来看，它是RAA的不错选择。
下面的表1显示，卡布雷拉在RE24的美国职业联赛中仅次于田径运动外野手布兰登·莫斯（20.8）。 使用RAA，卡布雷拉将仅排名联盟第八。 另一个使用RE24和RAA看起来完全不同的球员是印第安人的大卫·墨菲（15.8 vs 4.8或相差11次）。
表1：AL RE24领导人
传统的球迷喜欢用熟悉的Runs Batted In统计数据来处理情景击球，但这是一项取决于团队的措施。 根据谁在他前面击球，玩家有更多或更少的机会参加奔跑。 因此，玩家因驾驶本垒打而得到承认，但不会因未能驾驶本垒打而受到处罚。 因此，RBI计数不足以衡量情节打击。
其他球迷指的是在得分手排位的情况下的平均击球率，但这是基于有限的出场次数。 它还不考虑淘汰次数，特定的垒手（例如，垒垒和第二垒）或击球类型（单打，双打，三垒或全垒打）。 而且，当没有跑者处于得分位置时，它会忽略球员的表现。
我们想要的是一个统计数据，该统计数据可让玩家将他所做的一切（包括情境击球）归功于他。 24个基本/淘汰状态的击球率高于平均水平（RE24）-在FanGraphs上找到-就是这样做的。 RE24统计信息有时也称为“增值”。 该指标将为球员的单打，双打和所有其他赛事打分，并为跑步者在垒上的击球次数提供额外的打分。 甚至还为他提供了其他大多数指标都忽略的方案的要点-让跑步者保持领先。 另一方面，它会减去加倍的击球次数。
在过去的帖子中，我只是简单地讨论了 击球 或加权平均跑分（wRAA或RAA），这是对球员为球队贡献的跑动次数的估算值，超出了平均击球手所能贡献的数量。 RE24度量标准与RAA相似，不同之处在于它在计算中使用基准/输出状态。 基本/缺席状态的一个示例是“第一，第三和第一个缺席”。 共有24种可能的基/出状态，RE24将所有这些考虑在内。
在RAA的计算中，加有底数且有2个出局的加注和加法为2且基数为空且没有出局的加法计数（0.770游程）相同。 相反，RE24计数的碱基数比空基数翻倍（2.544对0.632）多，因为它在增加预期的得分方面做得更多。
一个击球手的RE24度量标准为我们提供了比赛开始和结束时的预期跑动差异。 例如，假设卡布雷拉（Cabrera）击球时先是奔跑，然后是奔跑。在这种情况下，我们希望到局结束时得分为0.556。 假设卡布雷拉（Cabrera）随后加倍，将一名和三名选手并列第二。在这种情况下，我们预计到局结束时1.447分会得分。因此，Cabrera的双倍价值为0.891。
将RE24累加整个面糊’的板块出现使他的赛季总成绩达到RE24。对于
例如，Cabrera今年的RE24为16.8。 因此，通过这种方法，他贡献了大约17次奔跑，而在相同的机会下，他的平均击球次数超出了预期的平均水平。这比他的11.2 RAA高，这意味着Cabrera在高期望值的情况下尤其出色，为他的团队增加了更多’的总运行次数超出了RAA指示的次数。 我们可以估计他在情势命中方面贡献了额外的6次奔跑。
由于情境命中在很大程度上（尽管不是完全）是随机的，因此，RE24的预测能力不及RAA，因此一般不应用作对能力的衡量。 但是，从过去的表现来看，它是RAA的不错选择。
下面的表1显示，卡布雷拉在RE24的美国职业联赛中仅次于田径运动外野手布兰登·莫斯（20.8）。 使用RAA，卡布雷拉将仅排名联盟第八。 另一个使用RE24和RAA看起来完全不同的球员是印第安人的大卫·墨菲（15.8 vs 4.8或相差11次）。
表1：AL RE24领导人
名称
|
球队
|
RE24
|
RAA
|
RE24-RAA
|
布兰登·莫斯
|
竞技
|
20.8
|
14.9
|
5.9
|
米格尔·卡布雷拉（Miguel Cabrera）
|
老虎队
|
16.8
|
11.2
|
5.6
|
迈克尔·布兰特利
|
印第安人
|
16.7
|
11.5
|
5.2
|
迈克·特劳特
|
天使
|
16.1
|
11.1
|
5.0
|
大卫·墨菲
|
印第安人
|
15.8
|
4.8
|
11.0
|
何塞·包蒂斯塔
|
蓝鸟
|
15.4
|
19.3
|
-3.9
|
乔什·唐纳森
|
竞技
|
14.8
|
10.3
|
4.5
|
周信-
|
游骑兵
|
14.6
|
13.4
|
1.2
|
阿列克谢·拉米雷斯（Alexei Ramirez）
|
白袜
|
13.7
|
9.7
|
4.0
|
纳尔逊·克鲁兹
|
金莺
|
13.6
|
13.1
|
0.5
|
何塞·阿布雷乌
|
白袜
|
12.2
|
10.1
|
2.1
|
梅尔基·卡布雷拉（Melky Cabrera）
|
蓝鸟
|
11.8
|
10.8
|
1.0
|
亚当·邓恩
|
白袜
|
11.6
|
9.7
|
1.9
|
铃木科特（Kurt Suzuki）
|
双胞胎
|
10.5
|
4.2
|
6.3
|
克里斯·戴维斯
|
金莺
|
10.3
|
8.2
|
2.1
|
罗宾逊·卡诺
|
水手
|
9.7
|
4.5
|
5.2
|
布雷特·加德纳
|
洋基队
|
9.7
|
5.7
|
4.0
|
达扬·维西多（Dayan Viciedo）
|
白袜
|
9.5
|
5.0
|
4.5
|
大卫·奥尔蒂斯
|
红袜
|
9.2
|
9.2
|
0.0
|
Yangervis Solarte
|
洋基队
|
8.7
|
9.0
|
-0.3
|
表2显示了指定的击球手Victor Martinez（8.7）和二垒手Ian Kinsler（6.5）在RE24的老虎队中分别排名第二和第三。 马丁内斯以13.4 RAA领先于老虎队，但在高杠杆率方面的表现不及蝙蝠平均水平，因此差异为-4.7。 守望者亚历克斯·阿维拉（-4.1微分）是另一只在高杠杆机会方面表现不佳的老虎。
表2：Tigers RE24领导人
名称
|
RE24
|
RAA
|
RE24-RAA
|
米格尔·卡布雷拉（Miguel Cabrera）
|
16.8
|
11.2
|
5.6
|
维克多·马丁内斯（Victor Martinez）
|
8.7
|
13.4
|
-4.7
|
伊恩·金斯勒
|
6.5
|
8.1
|
-1.6
|
鸟居猎人
|
4.6
|
3.8
|
0.8
|
拉杰·戴维斯（Rajai Davis）
|
3.0
|
0.7
|
2.3
|
奥斯汀·杰克逊
|
1.1
|
1.8
|
-0.8
|
亚历克斯·阿维拉（Alex Avila）
|
-0.7
|
3.4
|
-4.1
|
尼克·卡斯特拉诺斯（Nick Castellanos）
|
-4.8
|
-4.7
|
-0.1
|
安德鲁·罗明
|
-9.2
|
-6.8
|
-2.4
|
Isn'的确，在某种程度上，这是一项比wRAA更能处理大量样本和更具预测性的技能。说5000 PA's？例如，吉米·罗林斯（Jimmy Rollins）的职业生涯得分为17.7 wRAA，但职业生涯最高得分为9088，而职业生涯为125.06 RE24's。看起来他具有明显的，可证明的技能，而上下文无关的统计数据却错过了它。
回复删除从我的头顶上，我可以想象他是一个非常极端的情况。 b / c我相信他的职业战争低估了他，b / c我相信数据使用的是上下文无关的wRAA或一些根据球员情况进行调整的等效值's park.
在整个职业生涯中，包括四舍五入在内，老虎射手的wRAA和RE24之间的职业差异（a"+"表示RE24比wRAA高）：
卡布雷拉：+20
金斯勒：-20
沃尔玛：+10
阿维拉：-23
杰克逊：-11
戴维斯：+7
猎人-30
卡斯特拉诺斯：-1
胭脂红：-1
凯利：-4
德克：-21
前老虎强尼·佩拉尔塔（Jhonny Peralta）是-54。
通常，除了Cabrera和V Mart之外，猛虎队的击球手似乎更倾向于情节打击。也许拉吉·戴维斯（Rajai Davis）也是如此。那也通过了眼睛测试。
他们应该购买Rollins来解决其SS问题。哈哈。
对，在漫长的职业生涯中，它可以表明某些球员的技能。我可能应该更清楚地说明这一点。问题是确定它是否需要很长时间'技能与否，那时玩家'整体技能可能已经改变。它'就像ERA与FIP一样，随着时间的流逝，ERA变得越来越有用。
回复删除听起来好像只需要更多的混合统计数据即可达到整体进攻效率，有点像OE％！ :)
回复删除李大成。喜欢RE24的人尤其要看它为获奖者，并确定过去贡献的价值，不一定是当前的能力，除非存在长期趋势。
回复删除尼克，我同意'决定获奖者时要考虑的一个很好的统计数据。如果我要开发自己的WAR统计信息，'d可能插入RE24。
回复删除Lee，这是一个很棒的帖子，我无法同意。使Miguel Cabrera成为世界上最佳击球手的原因不一定是他的平均得分或本垒打，而是他在RISP和RBI的平均得分's. This is why I can'当人们谈论WAR是比平均水平，本垒打和RBI更好的指标时，'s.
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