2007年12月29日星期六

将区域转换为有用的东西

在我的2007年场地分析的第1部分中,我在范围因子和区域评级上排名老虎。 现在可以使用更复杂的措施,范围因子并不是那么有用。 区域评级仍被视为更好的措施之一’全年也非常可达。在这篇文章中,我将解释区评级如何转化为比仅百分比更有用的东西。 整个Fielding系列的目录如下所示:

基本场地统计数据
将区域转换为有用的东西
修订区域评级
概率范围
展示圣经
终极区评级
粉丝现场调查与范围措施
外场武器
排名第二个垒
排名缺口
排名第三个垒
排名第一个垒手
排名中心野外航空公司
排名右边的场地
排名左边场
捕手怎么样?

如果我们可以将Zr从百分比从高于平均水平或超越平均保存的运行,那将是很好的。我们不能精确地这样做,而没有来自统计数据的区域数据中的实际球,但我们可以获得估计。克里斯拨号谁写的棒球思想工厂并可访问用于计算ZR的一些数据,已经开发出一种获取这些估计的方法。

拨号将在每个位置的平均机会和玩家的区域评级来计算玩家所做的播放器数量并将其与联赛平均Zr的玩家的戏剧数进行比较。结果是高于平均水平(PMAA)的播放。他还估计每个位置在游戏中的近似运行值。找到了他的运行价值方法 这里。您会注意到,虽然它的位置变化,但额外的游戏平均值约为0.8。汤姆探戈在他的博客上更直观地解释它。 从中,他确定了运行保存在他位置(RSAA)上方或下方的播放器聚集体(RSAA)。

下表显示了2007年为老虎玩家的Zr,pmaa和rsaa(2007年与团队与团队的人和这个淡季获得的人)。 PMAA / 150是PMAA Puroated播放的150场比赛。 rsaa / 150 = rsaa prorated to 150游戏。 PMAA / 150和RSAA / 150允许我们更好地比较使用不同数量的游戏的玩家。最终列显示每个玩家如何在RSAA / 150上排名。由于游戏调整,这可能与ZR等级略有不同。

我将使用Jacque Jones作为一个例子。琼斯在2007年播放了645局,并在2007年作为中央领队作为中心的区域。鉴于他的演奏时间,他比平均中心的竞技场比平均中心更多。这是4次在普通中心的普通中心上方保存。如果我们假设超过150场比赛的性能水平,琼斯将在高于平均水平上涨11次,并保存9次高于平均水平。

2007年每150场比赛的运行​​中的领先老虎是:Brandon Inge(12),Curtis Granderson(10),Magglio Ordonez(10)和Sean Casey(8)。唯一一个低于平均水平的老虎是Carlos Guillen谁拥有-7的RSAA / 150。新的采购雅克琼斯成品9持续平均水平。然而,Miguel Cabrera(-16)和Edgar Renteria(-9)低于平均水平。基于这种统计数据,似乎老虎在淡季期间没有帮助他们的防守。

替换级别yankee weblog现在包括一个区域评级数据库,具有区域额定值,以及转换,以便为所有播放器保存超过1987-2007的所有玩家的运行。只需转到左侧边栏,您将看到与数据库的链接。


表1:由Tigers Fielders保存的戏剧和运行 - 2007

p

#

播放器

Zr.

PMAA.

RSAA

PMAA. / 150.

RSAA / 150.

RSAA / 150排名

1B

29

凯西

989.0

.886

7

6

10

8

7

2B

28

Polanco

1209.0

.828

5

4

5

4

11

3B

27

ing

1310.2

.803

15

12

15

12

4

3B

27

CABRERA

1311.2

.714

-20

-16

-20

-16

25

SS.

30

格栅

1074.0

.807

-7

-5

-9

-7

20

SS.

30

伦饭

1019.1

.800

-9

-7

-12

-9

23

如果

27

门罗

806.2

.882

5

4

9

7

10

CF.

27

大众

1285.0

.908

12

10

12

10

4

CF.

27

琼斯

645.0

.904

5

4

11

9

6

RF.

28

曼德斯

1221.0

.908

11

9

12

10

2

2007年12月27日星期四

基本场地统计数据 - 2007年

今天的文章是一系列文章中的第一个,这些文章在2007年在Tiggers和其他棒球的其他统计数据中。 衡量距离或甚至投球是更难以测量的,所以我将在接下来的几周内讨论几种不同的选择。 我将从最基本的统计数据开始,并达到更复杂的现代方法。 最后,我将通过汇总所有统计数据来排列每个位置的玩家。 今天我’LL介绍了统计数据的简要历史,讨论了最常用的措施。 之后,我’LL展示了老虎如何对这些措施进行排名。 在未来的帖子中,我’LL讨论一些较新的现场措施。下面列出了该系列的目录:

基本场地统计数据
将区域转换为有用的东西
修订区域评级
概率范围
展示圣经
终极区评级
粉丝现场调查与范围措施
外场武器
排名第二个垒
排名缺口
排名第三个垒
排名第一个垒手
排名中心野外航空公司
排名右边的场地
排名左边场
捕手怎么样?

最常见的是报告的现场措施是展望百分比(FPCT)这是遥控器,Fire Fireders在他们达到的球上产生错误。它计算为(总播放–错误)/总播放。没有出错是一个积极的事情,所以这个统计数据有一些价值,但它也有一些重要的缺陷。首先,错误是主观的,判断在一个官方得分手到下一个官方得分手。

更重要的是,FPCT没有任何关于范围的。有些玩家可以到很多球,其他玩家无法触及。范围的测量是仍在开发的肥皂晶区域。下面讨论两个最可访问的范围统计,范围(RF)和区域评级(ZR)。

范围因子(RF)在1870年代起源于棒球作者Al Wright,但它几乎忽略了100多年,直到比尔詹姆斯重新推出了1980年。范围因子=(推出+助攻)/游戏。 RF的局限性之一是它是团队依赖统计数据。例如,在主要的地面球人员背后扮演的外消频机会在有很多苍蝇球投手的工作人员上的机会较少。同样,如果他们的投手击出了很多击球手,那么团队中所有场地的范围因素都会受到影响。

区域评级(ZR)在他工作时由John Dewan开发统计数据在20世纪90年代初。它们将棒球场分为小区域,并将这些区域分配给Fielders,如下所示:基于击中位置数据,如果撞到某个区域的一半被所有HE球员在给定位置转换为Outs,则考虑该区域成为该位置的区域的一部分。例如,如果1,000个球被击中到区域X和506,则由棒球的缩短转换为OUTS,则面积X被认为是短洞穴位置的区域的一部分。

给定的球员的Zr计算考虑了三个因素:当他在游戏中袭击了他的区域(区域或Biz的球),他转换为Outs的这些球的数量(在区域或Piz中播放)他在他的区域外(区域外或ooz之外)的戏剧数量。 Zr计算如下:

zr =(piz + ooz)/(biz + ooz)。

因此,ZR可以被视为球员区中的球的百分比,即他转换为Outs加上他在他区域外的成功扮演的额外信用。由于区域评级通过考虑他们错过机会来惩罚玩家的错误,因此FPCT几乎已经过时了。

区域评级的问题之一是它取决于收集数据的可靠性。他们需要判断球是否实际击中到区域,并区分飞球和线路驱动,因为每个区域都有不同的区域。 区域评级的另一个缺点是它同样地处理区域中的所有球,即使在区域内的区域内可能更难以达到一些球。

表格1 显示Tiger Fielders(2007老虎和最近的收购)如何在2007年的600个或更多局的球员中排名FPCT,RF和Zr。 Field Percepage不会告诉我们大量关于现场性能,但已包含在桌面上以显示如何在评估场地中的欺骗性。 范围因子和区域评级之间的差异,两个统计数据应该衡量同样的事情告诉我们它们并不完全可靠。区域评级被认为是更可靠的,因为它不是团队依赖。事实上,斯巴贝汀的范围因素已经很少使用。

用柯蒂斯大众为例,该表告诉我们以下内容:2007年有27毫巴中心展览会,在2007年播放了600局或更多的局面。大家有一个.989 FPCT,将他放在棒球中的14岁。他的3.04 rf意味着他每场比赛制作了3次比赛。他在这统计数据上排名第2位。他的zr是.908,他说他将90.8%的地区转换为出门(包括他在其区外的竞争的额外信用)。他在这项措施上的专业中排名第四。

在其他人在区域评分上做得很好的是肖恩凯西在专业中完成了第7位。请注意,范围措施可能不会告诉我们对其他地区的第一个驻地,因为他们没有解决从Infifeers取出的抛出,这显然是第一个基地工作的重要组成部分。

在Zr中排名良好的其他人是第三垒Marron Inge(专业专业版),中心飞行员Jacque Jones(第6个)和Magglio Ordonez(第二次)。这个群体中最大的惊喜可能是Ordonez。他肯定似乎已经改善了去年,但第二次比我预期的要好。 Zr只是一个范围衡量。当我们到达他们时,我们将看到这些球员如何在其他措施上排名。

另一个有趣的案例是Placido Polanco,他们有一个完美的FPCT,但只在ZR中完成了13次。这就是一个百分比百分比的问题的插图 - 它忽略了玩家封面的地面。它也可能会让一些人感到惊讶,因为埃德加·伦特纳在Zr中排名甚至比Carlos Guillen(20th)在Zr中排名甚至更低。同样,ZR只是一个区域测量。在评估场地时,我总是建议看多个措施。

请注意,这些统计数据唐’T真的涉及捕手,以便必须在另一个时间解决位置。

下表的统计数据从中抽象了ESPN.数据库。


表1:2007年的老虎基本场地统计

p

#

FPCT.

FPCT.等级

RF.

rf等级

Zr.

Zr.等级

1B

凯西

29

.998

4

9.41

12

.886

7

2B

Polanco

28

1.000

1

5.08

10

.828

13

3B

CABRERA

27

.941

25

2.51

19

.714

25

3B

ing

27

.959

16

2.86

8

.803

4

SS.

格栅

30

.955

30

4.29

19

.807

20

SS.

伦饭

30

.977

11

4.14

24

.800

23

如果

门罗

27

.983

17

1.92

17

.882

10

CF.

大众

27

.989

14

3.04

2

.908

4

CF.

琼斯

27

.981

25

2.83

11

.904

6

RF.

曼德斯

28

.996

3

1.95

21

.908

2

2007年12月26日星期三

Wily Mo和Hairston Jr.

不,老虎队不仅仅制造涉及Wily Mo Pena和Jerry Howston Jr的贸易。我正在从互联网上收集现场数据 - 艰苦的时候, 棒球蜕变, tangotiger.net., 展示圣经ESPN.。我几乎已经完成了一切,而是狡猾的是莫比帕和杰瑞发斯顿Jr.是因为他们的名字,多个职位和Pena的多个团队弄乱了一些事情。任何合并数据库的人可能会理解我的意思。一旦我完成了,我将谈论未来几周的现场数据(除非主要的新闻中断)。

同时,我希望每个人都在享受假期。

2007年12月22日星期六

运行预防事件 - 2007年

今天我’ll继续Batted Balls与投手我本周早些时候开始的主题。 蝙蝠可以导致以下任何事件:

  • 三振出局
  • 基于球
  • 击球手击球手
  • 地面球
  • 线路驱动器
  • 外场飞
  • infield飞
其中三个事件通常是投手的有利事件:

  • 三振出局
  • 地面球
  • infield飞
我称这些运行阻止事件(RPE)。 当然,接地球并不像三振出局或infield飞行那么容易出来,并且可以对投手产生负面结果。 然而,诱导很多地面球将有助于防止在季节的过程中运行。 另一方面,投手是有益的 避免大多数情况下,以下事件:

  • 基于球
  • 击球手击球手
  • 线路驱动器
  • 外场飞
去年,我创建了一个统计信息,防止事件百分比(RPE%)如下计算:(如此+ GB + IFF)/ BFP。 撞击击球运动员和诱导地位是可重复的技能。 从年度到年度才能获得击球率苍蝇不稳定(2005年至20065年之间的相关性= .10)。 然而,与其他Batted Ball类型相比,Infield苍蝇相对罕见,并且包括在大多数情况下,它们不会显着改变RPE%。 此外,我怀疑(没有统计证据)这是一些动力投手的真正能力。

事实证明,RPE%相当稳定,2005年至2006年之间的相关性。 它也可以被认为是一个独立的统计数据,因为,尽管最终结果与现场者无关,但在第一个地方获取收纳器或infield feat to to place与现场商无关。 它与FIP时代稳定或更稳定,但它没有加权,因此不再解释允许的运行。 rpe.%的一部分是其简单性。

2007年有65名美国联盟初学者,2007年开始有17个或更多。表1列出了老虎队的RPE%排名。 表2列出了联盟中的前20名投手。 一般而言,RPE%似乎有利于识别有效投手,但它给了几个虎头初学者给出了相当异常的结果:Jeremy Bonderman和Justin Verlander。

从桌子上,我们可以看到Bonderman(RPE%= 57.2)排名得很好(9TH.在里面AL.)是2007年前20位的唯一的老虎投手。我在这方面提到了启动投手FIP时代文章,Bonderman在Firilying Independing STATS(罢工,走路,地球)上做得很好,但允许在束中运行,特别是在第一次局部。他对基础跑步者的问题是他的ops违反拆分:.827,基地上的跑步者,.888,带有跑步者的跑步者,而且底座空缺.748空。

与Bonderman相比,Verlander的RPE%(52.1)靠近联盟平均水平。 Verlander的平均地球百分比(41%)低于平均地球百分比,但在苍蝇和线路驱动器上有很好的结果。根据2008年的棒球棒球棒球,他允许每行驱动器(.32)少于任何美国联盟投手。他还在每个Outfield Fly(.14)的跑步中排名前5。这可能是一种指示,当跑步者在基础上时,他不允许良好的球。

预计为2008年开始为老虎开始的其他三个投手,均为联盟平均值的RPE百分比或如下:Kenny Rogers 52.0,Dontrelle Willis(51.5)和Nate Robertson(51.1)。

计算RPE%的原始数据被抽象出来硬球时间数据库.


表1:2007年运行阻止老虎初始赛事的事件

名称

IP.

所以

GB.

如果

rpe.

rpe.%

9

博德曼

174.3

145

266

20

431

57.2

31

ver

201.7

183

245

23

451

52.1

34

威利斯

205.3

146

322

17

485

51.5

41

罗伯逊

177.7

119

266

14

399

51.1

50

乡村

127.7

66

193

17

276

49.2

.

jurrjens.

30.7

13

37

6

56

45.9

.

mar

78.3

28

120

9

157

45.4

.

磨坊主

64.0

56

102

7

165

53.4

.

罗杰斯

63.0

36

102

5

143

52.0



表2:前20名AL.2007年RPE%的初学者

名称

团队

IP.

所以

GB.

如果

rpe.

rpe.%

1

Hernandez.

190.3

165

357

11

533

66.0

2

Carmona.

cle

215.0

137

431

8

576

65.5

3

伯特

165.7

176

239

15

430

62.2

4

骗子

bal

182.0

221

216

12

449

61.3

5

贝克特

博士

200.7

194

276

29

499

60.7

6

NYA.

199.3

104

381

12

497

60.4

7

麦格兰

169.7

144

264

10

418

59.3

8

halladay

225.3

139

391

19

549

59.2

9

博德曼

黛联

174.3

145

266

20

431

57.2

10

s

cle

241.0

209

324

25

558

57.2

11

LOE.

Tex.

136.0

78

269

3

350

56.9

12

迪纳多

橡木

131.3

59

249

7

315

56.8

13

Kazmir.

TB.

206.7

239

238

23

500

56.4

14

威斯布鲁克

cle

152.0

93

264

7

364

56.2

15

哈伦

橡木

222.7

192

304

28

524

56.0

16

盾牌

TB.

215.0

184

279

25

488

55.8

17

Tavarez.

博士

134.7

77

252

8

337

55.8

18

Meche.

KC.

216.0

156

321

26

503

55.5

19

古丁

橡木

199.3

154

318

18

490

55.3

20

缎子

橡木

230.0

140

359

26

525

55.3

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