2014年10月16日,星期四

将班次添加到保存的防守中

在最近的一篇文章中,我介绍了一些 防守变化统计 由推文提供 ESPN的Mark Simon。 在这里,我将通过轮班保存的奔跑添加到保存的防守奔跑(DRS)中,这是一种试图捕获团队防守的措施。   

下表1显示了老虎27内场在不涉及轮班的情况下花费了球队27的费用。 他们在轮班中保存了8次奔跑,这比美国职业棒球大联盟的平均7次要高出一倍。 如果将-27加1,则老虎队的内场DRS Plus Shifts值将为-26,也就是说,他们估计自己在使用内场防御时需要跑26步。 在该指标上,他们在专业中排名第26位。

底特律所有职位的总DRS为-65(不包括班次)和-64(包括班次)。 因此,从理论上讲,与普通球队相比,他们在防守上花费了6到7场胜利。 在棒球比赛中排在第28位,仅次于明尼苏达州(-73)和克里夫兰(-75)。 这是老虎在休赛期防守升级的重要性的另一个例证。

表1:保存的防守跑分和换挡的跑分
球队
内场DRS
轮班运行已保存
内场DRS + Shift
总DRS
总DRS
 + Shift
圣路易斯
32
5
37
64
69
辛辛那提
37
-3
34
67
64
巴尔的摩
34
0
34
49
49
圣地亚哥
18
-1
17
37
36
奥克兰
16
3
19
32
35
匹兹堡
9
-2
7
36
34
堪萨斯城
-13
-7
-20
40
33
波斯顿
-6
6
0
27
33
洛杉矶道奇队
37
-5
32
26
21
亚利桑那
9
-3
6
21
18
亚特兰大
1
-4
-3
19
15
纽约大都会队
8
-2
6
17
15
科罗拉多州
29
-6
23
16
10
休斯顿
-13
20
7
-16
4
华盛顿州
10
-6
4
10
4
旧金山
18
5
23
-5
0
密尔沃基
-20
-3
-23
-5
-8
西雅图
5
2
7
-11
-9
纽约洋基队
6
-7
-1
-3
-10
佛罗里达
-24
-14
-38
-5
-19
洛杉矶天使
-16
-5
-21
-16
-21
多伦多
-17
9
-8
-31
-22
芝仔
-8
-4
-12
-22
-26
费城
-16
3
-13
-39
-36
德州
-11
5
-6
-43
-38
坦帕湾
-27
-5
-32
-34
-39
芝士
-32
4
-28
-57
-53
底特律
-27
1
-26
-65
-64
明尼苏达州
0
0
0
-73
-73
克利夫兰
-41
0
-41
-75
-75
数据源: ESPN and 棒球信息解决方案

纵观所有团队,我们可以看到轮班节省的奔跑范围并不十分广泛。 休斯敦最高为+20,佛罗里达最低为-14。  因此,转移对输赢并没有太大的影响。 团队需要尽其所能获得一点点优势,而这些数据使我们对团队防御有了更全面的了解。

3条评论:

  1. 防守不佳是否夸大了换班的重要性?移至第一垒侧将使几乎每个地面球(以及一些线驱动器)朝着该方向正常打球。如果一支球队总体表现不佳,但是擅长预测比赛中的球的方向,那么看来他们将比内场获得更多收益'即使不进行换班,其机队也足以占领很多地面飞机。

    低效率的换档会影响非换档DRS吗?向三垒手适度地移动地面球是例行比赛。进行这些例行演奏可以提高您的DRS;他们'再低挂的水果。如果经理不愿选择换班时间,三垒手将被剥夺那些容易获得的机会,这似乎将给他带来不成比例的困难机会,从而不可避免地减少了他的不换班DRS。

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  2. 我非常同意,每一个优势都很重要,总的来说,一个找到教导和灌输适当基础知识的团队可以取得不错的奖金值,但是没有一个统计数据可以准确地量化一个团队因失败而损失了多少基本错误,然后可以将其细分为特定区域,例如击球/野外/垒打/俯仰/教练决策。

    一个人到另一个人在构成基本错误方面可能存在很多分歧,因此,要跟踪所有这些统计数据,取决于谁在得分,这将是一个不同的分数。我希望每个团队都有能计算出该分数的人员,以便他们知道哪些人犯下的统计错误最严重,这是对他们进行排名和评估教练的一种方法。当然,如果您希望在分析中获得技术上的准确性,以在整个MLB中获得比较参考点,那么建议得分的人以相同的方式对所有其他球队进行得分或依靠指导得分队试图使记录数据的一致性与设计该系统的计分员看到事物的方式一致。如果有人不在的话,那将是必须要做的全职工作'雇用计分团队,但随后将有机会按谁犯每种类型的最基本错误的程度对每个团队进行排名。任何团队都可能会感觉到'除非他们认为有价值的是确定他们可能想看的球队以聘请教练或寻找不犯基本错误的球员,否则创建这样的分析是不值得的。团队真正需要确定的是,他们是否犯了比可接受的错误更多的根本性错误,并弄清楚他们如何继续努力以最大程度地减少该错误。我很惊讶,尽管有人花了所有金钱参与这项运动'并没有创建某种公共的基本错误统计系统,因此,当有人主动创建这样的系统时,我认为这是一天之内可能出现的新统计数据的领域。

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  3. 杰夫,我不'认为我们还没有答案,但这都是好的。一世'我一直在思考第二点。在DRS中肯定会存在一些偏见,将轮班排除在外,尤其是因为某些团队的轮班比其他团队多得多。

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