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2008年2月20日,星期三

一致性的价值

在最近的一篇文章中,我对 量化一致性 一个赛季的球员表现。使用一致性统计数据(GPA的变异系数),我确定了2007年最稳定的前10名和最僵硬(或最不稳定)的10个击球手。从这两张表中,我注意到一件事,即一致的玩家倾向于比顽强的球员更好的赛季。

为了进一步检查一致击球手和五花八门的击球手之间的区别,我根据一致性统计将合格的大联盟球员分为三个大小相等的组。我将65个最一致的击球手置于高一致性组中,接下来的65个则置于中等组,其余的则置于低一致性组中。

下表1中的结果表明,高一致性组的平均表现优于其他组。实际上,在以下统计数据上,它们在统计上显着更好:击球平均值,基本百分比,击球百分比,OPS,GPA和K / 600 功放。隔离电源和BB / 600 功放组之间的差异无统计学意义。

表1:按一致性类别划分的绩效-2007年

C坚持

BA

OBP

SLG

OPS

平均绩点

ISO标准

BB / 600 功放

k / 600 功放

0.293

0.364

0.474

0.838

0.282

0.181

51

88

0.280

0.346

0.443

0.789

0.266

0.163

48

95

0.266

0.339

0.435

0.774

0.261

0.168

51

101


我对2006年做了类似的分析,得出了相同的结论。也就是说,每年,在GPA中表现最稳定的球员在赛季结束时的表现要比连胜者更好。

下一步,我查看了一个季节到下一个季节是否可能会重复一个季节内的一致性。我计算了每个赛季有足够上场时间的137名球员中每位球员的GPA一致性,发现两个赛季之间的相关性很小(r = .15)。因此,似乎整体表现(GPA或OPS)的一致性不是可重复的技能,实际上是相当随机的。

我的下一个想法是性能的变化可以与一致性的变化联系在一起。为了检验这一理论,我考虑了2006年至2007年每个玩家的GPA差异。然后,我考虑了2006年至2007年每个玩家的一致性GPA差异。最后,我研究了两个差异之间的相关性(r =。 30),并发现它具有统计学意义。

换句话说,从2006年到2007年提高了稳定性的球员在2007年的表现往往要好于2006年。相反,从2006年到2007年变得更加五花八门的球员的表现往往会下降。通过查看一些球员名单可以更好地说明这一点。表2列出了2006年至2007年期间在稳定性方面进步最大的10名球员。您可以看到10名球员中有7名也提高了GPA。相反,表3显示了从2006年到2007年在一致性方面回归最高的球员。在这种情况下,所有10个人的GPA也都下降了。

因此,即使一致性每年都不可重复,但看起来性能似乎与一致性相关。就是说,一致性比描述一个球员更能描述一个球员的赛季。如果球员的一致性统计数据显示赛季不一致,则可能表明他受伤或运气不佳,这使他终年无法达到最佳状态。这也可能意味着他是下一个赛季需要提高的人选。我稍后会详细介绍。

表2:从2006年到2007年变得更加稳定的球员

名字

一致性变化

平均绩点 2006

平均绩点 2007

平均绩点变更

布拉德

奥斯莫斯

-18.0

.207

.223

0.015

缺口

马克基斯

-14.6

.269

.284

0.015

胜利者

马丁内斯

-13.1

.292

.298

0.006

汉利

拉米雷斯

-12.2

.278

.313

0.036

王子

守场员

-11.5

.277

.332

0.055

卡洛斯

德尔加多

-11.3

.299

.262

-0.038

埃德加

伦特里亚

-11.2

.270

.292

0.023

标记

德罗莎

-11.0

.274

.271

-0.003

乌特利

-10.4

.302

.326

0.023

米格尔

特加达

-9.5

.295

.271

-0.024


表3:从2006年到2007年变得不太稳定的球员

名字

一致性变化

平均绩点 2006

平均绩点 2007

平均绩点变更

麦基

卡布雷拉

17.6

.258

.243

-0.015

杰森

肯德尔

16.5

.249

.211

-0.038

罗尼

保利诺

15.1

.260

.239

-0.022

安德鲁

琼斯

13.8

.296

.243

-0.053

布兰登

英格

13.7

.256

.233

-0.023

卡洛斯

贝尔特兰

13.1

.323

.290

-0.033

耶梅因

染料

12.8

.328

.264

-0.064

忠仁

井口

12.7

.262

.255

-0.007

伊万

罗德里格斯

12.7

.257

.237

-0.020

麦克风

卡梅伦

11.2

.280

.255

-0.025


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2008年2月14日,星期四

量化一致性

您经常听到球迷,播音员,球员和其他人谈论各种击球手的一致性。据说有些击球手从赛季开始到结束都保持稳定。其他人被称为连胜击球手,他们一年四季都在变热和变冷。有些人认为一致的击球手比连胜的击球手更具生产力,并且他们将来更有可能继续击球。一些人还认为,一致性是一种每年重复一次的技能,而不仅仅是随机的事情。在探讨这些问题和其他问题之前,有必要量化一致性,而这正是本文的目的。

通过使用逐张播放数据库,我将典型的180天(包括休息日)季节分为18个九天间隔。对于每个面糊,我计算了每个间隔中的平均生产总值(GPA)。 平均绩点与OPS相似,不同之处在于GPA更适合加权基准百分比(OBP)和拍打(SLG)(OPS对拍打的权重过高)。计算公式如下:

平均绩点 =(1.8 * OBP + SLG)/ 4。

平均绩点除了可以更正确地加权之外,还具有吸引力,因为它的缩放比例类似于击球平均值。如果GPA看起来像是一个不错的平均命中率(例如.315),那么它就是一个很好的GPA。

下图中,Placido 波兰科的GPA通过时间间隔进行了跟踪。您可以看到他的GPA很少偏离他的赛季平均值。相反,帕吉·罗德里格斯(Padri 罗德里格斯)的图表显示,他的GPA(按时间间隔)变化更大。为了量化这种可变性,我使用了一种叫做变异系数(CV)的东西。对于统计倾斜度,CV是18个数据点的标准偏差除以18个数据点的平均值乘以100。

更简单地说,低CV的玩家比高CV的玩家更加稳定。波兰科(Polanco)的CV为16.9,罗德里格斯(Rodriguez)在2007年为37.5。 2007年有194个大联盟资格赛,他们的简历从13.9到48.9。


下面的表1按从最低到最高的顺序列出了老虎。 2007年最稳定的Tigers是新收购的Edgar 伦特里亚,Placido 波兰科和Carlos 吉伦。表现最差的老虎是帕吉·罗德里格斯(Pudge 罗德里格斯),布兰登·英格(Brandon 英格)和加里·谢菲尔德(Gary 谢菲尔德)。

表2列出了2007年大联盟中最稳定的击球手。伦特里亚(Renteria)也位居榜首,其次是奇珀·琼斯(Chipper 琼斯)和蔡斯·乌特利(Chase 乌特利)。表3包括最艰难的击球手。领导小组的是Dioner 纳瓦罗,John 巴克和Andrew 琼斯。

在以后的文章中(如果有意思,不止一个),我将比较一致的击球手和连胜击球手的特征,检查GPA 简历 统计数据的可重复性,并查看它是否可以以任何方式预测未来的生产。
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表1:2007年老虎击球手的一致性

名字

功放

平均绩点

简历

埃德加

伦特里亚

543

.292

13.9

普拉西多

波兰科

641

.289

16.9

卡洛斯

吉伦

630

.286

22.8

柯蒂斯

格兰德森

676

.299

24.7

雅克

琼斯

495

.250

27.2

马格里奥

奥多涅兹

679

.344

27.5

米格尔

卡布雷拉

680

.321

29.1

肖恩

凯西

496

.257

30.3

加里

谢菲尔德

593

.285

36.8

布兰登

英格

577

.233

37.3

伊万

罗德里格斯

515

.237

37.5



表2:2007年专业十大最一致的打者

名字

功放

平均绩点

简历

埃德加

伦特里亚

543

.292

13.9

削片机

琼斯

600

.342

13.9

乌特利

613

.326

14.5

卡洛斯

鲁伊斯

429

.250

16.4

阿拉米斯

拉米雷斯

558

.302

16.6

普拉西多

波兰科

641

.289

16.9

胜利者

马丁内斯

644

.298

17.3

王子

守场员

681

.332

17.4

一郎

铃木

737

.288

17.9

亚伦

罗文

684

.296

18.0


表3:2007年专业中表现最稳定的人

名字

功放

平均绩点

简历

迪奥纳

纳瓦罗

434

.215

48.9

约翰

巴克

399

.246

46.5

安德鲁

琼斯

659

.243

40.1

麦克风

雅各布斯

460

.257

40.1

插口

威尔逊

535

.266

39.9

凯西

科奇曼

508

.283

37.5

伊万

罗德里格斯

515

.237

37.5

卡洛斯

佩纳

612

.341

37.5

布兰登

英格

577

.233

37.3

克里斯

邓肯

432

.279

36.9


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