最佳老虎阵容是什么？

每个球迷都有自己的理想阵容想法。 传统主义者倾向于喜欢以更快的速度领先，以蝙蝠控制的家伙排在第二，以最佳击球手排在第三，以最佳拍手（谁也不是最佳击球者）排在第四。 有些人只是希望排名第一和第二的击球手能打基础，而不是太在乎速度。其他人跟随 这本书 由汤姆·丹戈（Tom Tango），米切尔·利希特曼（Mitchel Lichtman）和安德鲁·海豚（Andrew Dolphins）声称，最佳击球手不应打第三，第二，第四。 还有一些玩具的想法是让团队中最好的击球手领先，第二最好的击球手排第二，依此类推，理由是最好的击球手应该在击球时获得最大的收益。  

我想在每个赛季之前做的一件事是在 棒球沉思. 由分析师西里尔·莫龙（Cyril Morong），肯·阿内森（Ken Arneson）和瑞安·阿姆布鲁斯特（Ryan Armbrust）开发，它估计阵容的运行次数将根据每位击球手的场上命中率（OBP）和拍打平均数（SLG）来评分。 由于打基础得分（OBP）和带得分命中领先的跑步者（SLG）是跑步得分的两个最重要因素，因此他们的方法具有一定的道理。

但是，排队算法也有局限性。 也许最重要的是，它没有考虑慢跑者的速度。 它也没有解决心理因素，例如击球手在某些地方感觉舒适。 它所做的就是尝试纯粹基于击球来确定最佳阵容，这是一个不错的起点。

使用 比尔·詹姆斯手册 投影时，我将九个Tigers起动器的OBP和SLG插入了 阵容分析仪. 《手册》的预测趋于乐观，但这是一年中的乐观时间。 无论如何，下面的表1中显示了一种可能的阵容。 阵容工具说，阵容每场得分5.687，162场得分921。 这是很多次的比赛，但这是因为我们假设所有九名球员都将参加162场比赛，这当然不会发生。  That's 好 though. 目的只是比较不同的阵容。

表1：老虎预测阵容

玩家1：
玩家2：
玩家3：
玩家4：
玩家5：
玩家6：
玩家7：
玩家8：
玩家9：

排球工具会考虑这9个击球手的所有可能排列，并估计最佳排球得分为5.766 RPG或934分，而最差排球得分为5.502 RPG或891分。 那是43次奔跑的差额，虽然不算大，但也不是微不足道的-在4到5胜之间。

表2显示了五个最佳阵容中的四个，其中有Fielder王子率领！ 实际上，前十名中有八名将Fielder排在第一位，而前三十名中的全部都有Fielder或Alex 阿维拉。 请记住，尽管这仅是击中，而不考虑Fielder和Avila所没有的速度。 对我来说，更有趣的是卡布雷拉（Cabrera）在所有前三十名阵容中的两个洞中。 这实际上是有道理的，但我可能希望某个人在他的面前至少有一点点速度（以及打基础的能力）。

您可能还会注意到，在所有“最佳”阵容中，奥马尔·英菲特击球均排名第九，其后是安迪·迪克斯，托里·亨特和琼尼·佩拉尔塔。 尽管我已经知道亨特将在吉姆·莱兰德的阵容中排名第二，但这对我来说还是不错的。  

表2：五种顶级生产阵容

5.766	守场员	卡布雷拉	杰克逊	阿维拉	马丁内斯	佩拉尔塔	猎人	德克斯	婴幼儿
5.766	阿维拉	卡布雷拉	杰克逊	守场员	马丁内斯	佩拉尔塔	猎人	德克斯	婴幼儿
5.766	守场员	卡布雷拉	杰克逊	马丁内斯	阿维拉	佩拉尔塔	猎人	德克斯	婴幼儿
5.765	守场员	卡布雷拉	马丁内斯	阿维拉	杰克逊	佩拉尔塔	猎人	德克斯	婴幼儿
5.765	守场员	卡布雷拉	杰克逊	阿维拉	马丁内斯	猎人	佩拉尔塔	德克斯	婴幼儿

表3列出了最差的阵容。 马上，您会看到第一个问题-卡布雷拉正在打击第九名 这显然永远不会发生。 尽管这些阵容很糟糕，但与最佳阵容相比，它们的跑步次数仍少于5％。 不过，我们希望获得这5％的收入，因此这些阵容不多。 
 
表3：最低的五个生产批次

5.502	佩拉尔塔	婴幼儿	杰克逊	德克斯	猎人	马丁内斯	守场员	阿维拉	卡布雷拉
5.502	德克斯	婴幼儿	杰克逊	佩拉尔塔	猎人	马丁内斯	守场员	阿维拉	卡布雷拉
5.502	佩拉尔塔	婴幼儿	杰克逊	猎人	德克斯	马丁内斯	守场员	阿维拉	卡布雷拉
5.503	佩拉尔塔	婴幼儿	杰克逊	德克斯	猎人	守场员	马丁内斯	阿维拉	卡布雷拉
5.503	德克斯	婴幼儿	杰克逊	佩拉尔塔	猎人	守场员	马丁内斯	阿维拉	卡布雷拉

这比任何管理者都无法让Fielder或Avila bat领先都值得怀疑，但假设我们先是Jackson，然后是Cabrera，这对我很有吸引力。 倒数第四的是德克，亨特，因凡特和佩拉尔塔。 菲尔德，马丁内斯和阿维拉将以某种顺序击打3-4-5。 我尝试了各种组合，并提出了表4中的组合。 与表1的阵容相比，这项得分将达到930杆，多跑9杆或胜1杆。 这可能不值得让Cabrera击球第二而引起的轩然大波，但是我在理论上喜欢它。 

表4：  One More Line-up

玩家1：
玩家2：
玩家3：
玩家4：
玩家5：
玩家6：
玩家7：
玩家8：
玩家9：

战争基线与比赛时间有关

对于尝试学习剑形学的人们来说，最令人困惑的概念之一是“替代胜利”（WAR）统计信息中使用的替代基线。 简而言之，WAR是指球员为其球队的总胜利所贡献的胜利，高于您期望的替补级别球员的收入-理论上可以从联盟最低薪水获得的球员。 替换球员的一个例子是AAA的球员，他足够优秀，可以在大满贯赛中获得一些时间，但并不被认为是顶尖的前景。 

为什么使用替代替代平均替代或零替代？ 在建立球杆俱乐部时，将球员与联盟平均水平进行比较可能会有问题。 如果一支球队因受伤而被迫替换一名球员，那么他不太可能被一名普通球员甚至是略低于平均水平的球员替换。 普通玩家实际上是优秀玩家，通常无法快速或廉价地获得。 在大多数情况下，受伤的球员将由实质上低于平均水平的球员代替。

比较球员为零也通常不是一个好主意，因为您的替补球员在任何时间段内都不可能击中.000。 您的替代品通常介于零和平均值之间。 根据过去几年的数据检查，分析师确定了一名球员通常需要多少才能获得不错的比赛时间。 球员必须达到的阈值才能在球拍上保持一致，这称为替换级别。 不同的人使用不同的替换级别，但我会按照 FanGraphs.com 这里的定义。

如果您有兴趣担任总经理，并且担心花名册的建设或球员的身价多少，那么更换门槛是可行的方法。 如果您想做其他事情，例如选择名人堂或获奖者，或者只想知道您最喜欢的球队中有多少球员高于平均水平，则可以使用其他基准。

但是，如果您决定避开替换级别以获取更直观的信息，则应了解后果。 这全都取决于您希望在游戏时间上付出多少功劳。 当玩家之间的上场时间存在很大差异时，无论您选择的是高于平均水平（WAA）还是大于零（WAO）或WAR都会有很大的不同。

假设Gary Great和Sammy Solid都是二垒手，板式外观（PA）恰好为600。 他们既是普通的基础跑步者，又是普通的后卫，并且在中立公园里比赛。 他们唯一不同的是，加里比萨米好得多。 加里（Gary）的OBP为.400，平均击球率为.540，并且为.398 加权平均基准 （wOBA）。 萨米（Sammy）的OBP为0.325，平均击球率为.450，wOBA为.335。问题是，与萨米相比，加里值得赢得多少胜利？

为了计算获胜次数，我们通常必须进行大量的计算，包括基础跑位，得分和停放效果，但假设两个球员除了击球外在其他方面都相似，从而简化了问题。 根据PA和wOBA的数据，Gary的击球次数为40次，这意味着他贡献了大约40次击球次数，高于相同牌数的普通选手的预期。 由于10次奔跑值得一胜，因此他获得4 WAA。

Sammy进行了10次击球或1次WAA。 因此，两名选手之间的差距为三胜。 （请注意，我们实际上应该为赢得第二垒而增加一个胜利的分数，但是他们都得到了相同的分数，因此为简单起见，我们将忽略它。）

如果我们使用零作为基线而不是平均值怎么办？ 一个普通的玩家在68个PA上的奔跑价值为68，所以加里为40 + 68 = 108奔跑在零以上（也称为“创造的奔跑”）或10.8 WA0。  Sammy had 78 运行已创建或7.8 WA0。 再次，两位选手被三场胜利分开。

最后，替补球员的价值比平均球员低600/20 PA，因此加里的赔率为40 + 20换人或6 战争。 萨米（Sammy）获胜30次以上，或3次战争。因此，两次击球手之间又有三场胜利。 在WAA，WA0和WAR中，每个球员的获胜数之间存在很大的差异，但是将两个球员分开的获胜数没有差异，因为他们拥有相同的PA数。

当玩家的PA数量相距甚远时，这是另一个故事 假设Gary在300 PA下的功率为.398 wOBA，而Sammy在600 PA下的功率为.335 wOBA。 在那种情况下，加里有20次击球，而萨米只有10次。 加里为2 WAA，萨米为1 WAA。 因此，以这种方式，加里（Gary）胜一胜。 这有意义吗？缺席半个赛季的伟大射手，其整个赛季的胜率是否高于平均水平？

让我们看看如果更改阈值会发生什么。 一个普通的玩家在300 PA时需要进行34次奔跑，因此Gary的战绩为20 + 34 = 54在零以上。 萨米仍然是零距离跑78杆。 在获胜方面，加里（Gary）为5.4 WA0，萨米（Sammy）为7.8 WA0。 在这种情况下，萨米以2.4胜 更好 比加里

最后，如果以替换为基准，那么Gary的替换次数为20 + 10 = 30或3 战争，而Sammy的替换次数的平均值为10 + 20 = 30或3 战争。 因此，根据该指标，他们被认为是胜利的平等贡献者。

所汲取的教训是，您选择的基准可以对玩家的评价产生很大的影响。 在第一种情况下，加里是更好的球员。 在第二个例子中，萨米大有作为。 在第三种情况下，它们是平等的。如果不需要，则不必使用替换级别，但是重要的是要知道结果在基线之间有多少不同。

哪些类型的球队进入季后赛？

老虎队在进攻和防守上均处于低于标准杆的赛季，因此，人们一直在谈论他们需要做些什么才能回到季后赛。 我听说一些球迷说，球队是围绕进攻建立的，这是他们需要改进的主要领域。 他们目前在AL的平均每场比赛中排名第9，许多人认为他们有可能进入联盟前四。 如果他们能够做到这一点，那么具有攻击意识的球迷就会认为他们可以进入季后赛。 

另一方面，老虎队每场比赛的跑分也排在第11位。 我在一些地方读到，球迷们不应该太担心防跑，因为这支球队是围绕击球而建立的。  就我个人而言，我没想到他们会在联盟中排名第11位，尤其是在进攻性中立公园Comerica Park比赛中。 我也不认为这种奔跑预防方法无论他们打多少都不会使他们进入季后赛。 

无论如何，这让我想起了我在 超越击球平均数 研究哪种类型的球队最有可能进入季后赛。 我在这里使用稍微不同的方法来更新该分析。

我检查了 进攻和防守（投掷/投篮相结合）在达成目标上的相对重要性 1990-2011年（不包括因罢工而缩短的1994赛季）所有大联盟球队的季后赛。 我对每个大联盟排名 每年基于进攻得分的球队（得分得分）和防御（允许跑步).   Then, each team’s 犯罪被归类为“Good”, “OK” or “Poor”根据他们的排名。  If a 球队在奔跑得分中排名联盟前三名，然后被认为是 Good. 如果在中间三分之一处完成，则将其放入确定 group.  队伍 in the bottom third were classified as 较差的.  球队 防守根据跑步次数以相同的方式分类（好，好，差） allowed.  

越过防守的进攻分类（好，好，差） 分类（好，好，差）分为九类（好进攻和好） 防守，OK进攻和良好防守等），请参见下表1。  For 例如，2008年酿酒师在全国联赛中排名第七 并允许第四最少的跑步，所以 他们进入了“良好进攻/良好防守”类别。  

 表1：1990-2011年季后赛进攻与防守

罪行	防御 （投球/投篮）	队伍	季后赛	%
好	好	60	51	85.0
好	好	78	41	52.6
好	好	70	36	51.4
坏	好	44	8	18.2
好	坏	52	6	11.5
好	好	75	8	10.6
坏	好	76	2	2.6
好	坏	68	0	0.0
坏	坏	87	0	0.0

 来自Baseball-Databank.org的数据

 该表表明，1990年至2011年之间有60支球队可归类为“良好进攻/良好防守”.  毫不奇怪，这些俱乐部中有51个（或85.0％）进入了季后赛。 季后赛中接下来最可能出现的球队类型是：进攻/良好防守（52.6％）和进攻/正常防守（51.4％）。 其他任何类别的团队中，只有不到一个 进入季后赛的机会是五。

数据告诉我们，任何有季后愿望的球队都需要在进攻和防守两方面都强于一人，或者在一个方面又要强于其他。 在所有关于赢得比赛中投球和投篮的重要性的传统讨论中，有些人可能会感到惊讶，防守胜于进攻似乎没有优势。

不利的一面是，如果一支球队无论在进攻还是防守上都排在联盟的倒数第三名，即使他们在比赛的其他阶段排在第三名，他们也很少有机会进入季后赛。 如果他们在进攻和防守上都还算不错，那么他们的赔率也不高。

目前，老虎队将被归类为“良好进攻/不良防守”。 基于以上所述，他们可能必须在两个区域都上移一个档次才能进入季后赛。    

维兰德和Smyly在早期的领导者中

该博客的大多数读者都知道ERA在评估投手性能方面的局限性。 最大的两个问题是：

（1）ERA对投手的击球结果给予投手以全力的荣誉/指责 尽管他们与 fielders. 例如，一个身后有强大防守的投手会 倾向于放弃比他差的命中次数更少（因此更少的奔跑） 在他身后的防御。

（2）ERA赋予投手全权负责投篮的顺序或时间 事件，即假设他们可以控制何时放弃点击 走路。例如，如果一个投手与 特定年份的得分手，他的ERA会降低 比起他在那种情况下度过的典型年份此外，比起通常一年平均分配基础跑垒手的投手，倾向于将单一基础跑垒手聚在一起的投手具有更高的ERA。

实际上，投手对击打数量的控制有限 击球和事件顺序下降的球。  Thus, 防御 独立的投球统计（DIPS），例如FIP，xFIP，tERA和 已开发出SIERA来消除ERA的某些噪音。  DIPS are 基于投手在很大程度上控制的事情-散步， hit 击球手 strikeouts, home runs and types of batted balls (ground 球，飞球，线驱动器，果蝇）。

由于它们基于投手本质上控制的事物，因此 据说DIPS指标比ERA更能衡量真正的人才。  因此，它们在预测未来方面也优于ERA。 性能。但是，他们只衡量投手才能的一部分 并应作为ERA的补充而不是替代。

越来越多的粉丝开始接受DIPS理论，但这是 仍然很难普及到主流。  If 您曾经尝试向FIP解释FIP或任何其他DIPS统计信息 一无所知，您可能会发现他们对 忽略点击的投球统计数据。 他们不太可能购买 即使他们意识到ERA的局限性。 

因此，为什么不要求粉丝从ERA迈向FIP呢？ 中途不见面？  而不是删除打击预防和 一步进行测序，最好在一个步骤中去除一个因素 time. 比尔·詹姆斯（Bill James） 组件ERA （ERC）。 他将试运行方法应用于投手，他 根据步行，击中来确定投手的ERA应该是什么 batsmen, 删除线，本垒打和命中率均允许。 我将基于更现代的度量（例如线性权重和基本运行）在此处查看一些类似的统计信息。 

我们经常使用加权平均基准（wOBA）来衡量整体的击球表现，它也可以用于投手。 下表1中显示了反对美国联盟的wOBA（wOBAA）领导者。 老虎王牌贾斯汀·维兰德目前以0.245 沃巴排名联盟第三。 菜鸟新手Drew Smyly也以.284 沃巴排名领先者。  


表1：针对领导者的AL wOBA

播放器	球队	知识产权	沃巴
杰瑞德 编织者	洛杉矶	50.2	.211
杰克 豌豆	CHW	52.1	.225
贾斯汀 维兰德	DET	51.1	.245
杰森 哈梅尔	巴尔	38.2	.253
杰森 瓦尔加斯*	海	51.2	.259
加文 弗洛伊德	CHW	46.1	.262
C.J. 威尔逊*	洛杉矶	41.2	.265
费利克斯 埃尔南德斯	海	59.0	.270
克里斯 销售*	CHW	33.0	.274
布兰登 明天	TOR	47.2	.282
抄送 萨巴西亚*	纽约州	51.1	.283
德鲁 史密利*	DET	34.0	.284
瑞奇 罗梅罗*	TOR	48.0	.285
杰夫 尼曼	丁苯橡胶	33.2	.287
杰克 阿列塔	巴尔	44.2	.289
内夫塔利 费利斯	特克斯	32.0	.294
汤米 米隆*	橡木	43.2	.295
大卫 价钱*	丁苯橡胶	45.1	.295
珍玛·戈麦斯（Jeanmar 戈麦斯）	CLE	29.0	.296
唯贤 陈*	巴尔	37.0	.297

尝试评估投手时，将其转换为允许的运行总是好事，因此我们接下来将做。 “基本跑步次数”指标是由David Smythe在1990年代初创建的。  它基于这样的想法：如果我们知道，我们可以估算团队的得分 垒手人数，垒手总数，本垒打和典型 得分率（得分率是得分的基本跑步者的百分比 on average. Base 运行也适用于单个投手。  The 可以找到完整的公式 这里.

到目前为止，贾斯汀·弗兰德（Justin 维兰德）在51 1/3局中有13次垒打 year. 这意味着他本应允许进行13次跑步 他所拥有的垒手人数，总垒数和本垒打 allowed. 他已允许进行17次实际跑步，因此跑步得分不佳 以比目前预期更高的速度。 这可能是由于防守不善，时机不佳或击球位置不佳所致。

维兰德具有11个高于平均水平（RAA）的基准行驶 与平均水平相比，他为猛虎队节省了大约11趟比赛 投手中的局数相同。 表2显示他被绑 在该指标上排名美国联盟第三。 Smyly以4 RAA排名第14。 

表2：AL的领导者人数超过平均水平

播放器	球队	知识产权	基础 运行	RAA
杰瑞德 编织者	洛杉矶	50.2	9	14
杰克 豌豆	CHW	52.1	11	14
贾斯汀 维兰德	DET	51.1	13	11
费利克斯 埃尔南德斯	海	59.0	17	11
加文 弗洛伊德	CHW	46.1	13	9
杰森 瓦尔加斯*	海	51.2	16	9
杰森 哈梅尔	巴尔	38.2	10	8
C.J. 威尔逊*	洛杉矶	41.2	13	7
瑞奇 罗梅罗*	TOR	48.0	17	5
抄送 萨巴西亚*	纽约州	51.1	19	5
克里斯 销售*	CHW	33.0	11	5
布兰登 明天	TOR	47.2	18	5
大卫 价钱*	丁苯橡胶	45.1	17	5
德鲁 史密利*	DET	34.0	12	4
汤米 米隆*	橡木	43.2	16	4
杰夫 尼曼	丁苯橡胶	33.2	12	4
内夫塔利 费利斯	特克斯	32.0	12	4
亨德森 阿尔瓦雷斯	TOR	48.1	19	3
德里克·荷兰*	特克斯	46.2	19	3
杰克 阿列塔	巴尔	44.2	18	3

最后，表3显示了Verlander每9个允许的运行次数为2.26 innings. 大约可以赢得93％的跑步次数，因此请将该结果乘以 .93。使其与ERA具有相同的比例。最终结果是加权的 component ERA. 虽然，我这里没有使用线性权重， 之所以称其为WERC，是因为其他人曾说过类似的名字。 不过，这确实不是一个新主意。  Toirtap of 像军刀一样走路 一直使用Base 运行评估投手，但宁愿不转换为ERA标度。

回到例子，Verlander的WERC为2.26，再次排名联盟第三。 这比他的实际ERA为2.63还要糟糕，这表明他的投球可能比ERA所建议的要好。 Smyly的WERC为2.93，不及其联盟领先的1.59 ERA，但可能更能反映出他的投球方式-很好，但并不是联盟中最好的投手。  


表3：AL WERC负责人

播放器	球队	知识产权	基础 运行/ 9 知识产权	WERC
杰瑞德 编织者	洛杉矶	50.2	1.69	1.57
杰克 豌豆	CHW	52.1	1.90	1.76
贾斯汀 维兰德	DET	51.1	2.26	2.10
杰森 哈梅尔	巴尔	38.2	2.45	2.28
加文 弗洛伊德	CHW	46.1	2.57	2.39
费利克斯 埃尔南德斯	海	59.0	2.63	2.45
杰森 瓦尔加斯*	海	51.2	2.77	2.57
C.J. 威尔逊*	洛杉矶	41.2	2.81	2.62
克里斯 销售*	CHW	33.0	2.94	2.73
德鲁 史密利*	DET	34.0	3.15	2.93
瑞奇 罗梅罗*	TOR	48.0	3.23	3.00
内夫塔利 费利斯	特克斯	32.0	3.27	3.04
杰夫 尼曼	丁苯橡胶	33.2	3.27	3.05
大卫 价钱*	丁苯橡胶	45.1	3.32	3.09
布兰登 明天	TOR	47.2	3.34	3.10
让马 戈麦斯	CLE	29.0	3.37	3.13
抄送 萨巴西亚*	纽约州	51.1	3.40	3.16
汤米 米隆*	橡木	43.2	3.41	3.17
杰克·阿里埃塔（Jake 阿列塔）	巴尔	44.2	3.61	3.35
德里克 荷兰*	特克斯	46.2	3.61	3.36

注意：以上计算中使用的原始数据取自 基础ball-Reference.com