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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,我开发了一个统计数据量化一致性球员在一个赛季的表现。使用一致性统计(GPA的变异系数),我确定了2007年最符合的十大和10个条纹(或最低一致)的困难者。看着这两个桌子,我注意到一件事是持续的球员倾向于拥有比斑点球员更好的季节。

为了进一步检查一致和条纹的击球运动员之间的差异,我根据一致性统计分配了第三个等大小的群体。我将65个最一致的击球剂放入高一致性组,下一个65进入培养基组,其余部分进入低一致性组。

下表1的结果表明,高稠度组比其他组的比例更好地表现更好。事实上,它们在以下统计数据上进行了统计学显着更好:击球平均值,基础百分比,折叠百分比,OPS,GPA和K / 600 PA。隔离功率和BB / 600 PA的组之间的差异在统计学上没有统计学意义。

表1:一致性类别的性能 - 2007年

Consistenty.

BA.

obp.

SLG.

ops.

GPA.

ISO

BB / 600 PA

K / 600 PA

高的

0.293

0.364

0.474

0.838

0.282

0.181

51

88

中等的

0.280

0.346

0.443

0.789

0.266

0.163

48

95

低的

0.266

0.339

0.435

0.774

0.261

0.168

51

101


我对2006年进行了类似的分析,并得出了相同的结论。也就是说,在每年,在GPA中最持续地表现的球员在赛季结束时比赛队的末尾比赛。

作为下一步,我看着看一个季节内的一致性可能会从一个季节重复到下一个季节。我计算了GPA的一致性,每个赛季中有足够的播放时间,并且在两个季节之间发现了很少的相关性(R = .15)。因此,看起来整体性能(GPA或OPS)的一致性不是可重复的技能,并且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有关。为了测试这个理论,我从2006年到2007年对每个玩家的GPA带来了差异。然后,我从2006年到2007年对每个玩家的一致性差异。最后,我看了两种差异之间的相关性(r =。 30)并且发现它具有统计学意义。

换句话说,从2006年到2007年改善他们一致的球员在2007年比2006年倾向于做得更好。相反,从2006年到2007年变得更加条纹的球员倾向于看到表现下降。通过查看一些玩家列表可以更好地说明这一点。表2列出了从2006年到2007年提高了最多一致性的10名球员。您可以看到10个10个也改善了他的GPA。相反,表3显示了从2006年到2007年退回最稠度最多的球员。在这种情况下,所有10也都看到了他们的GPA下降。

所以,它确实看起来好像表现与一致性相提并论,即使一致性不可重复于一年。也就是说,一致性描述了一些关于玩家的赛季的东西,而不是描述一名球员。如果一个球员通过一致性统计到季节不一致,那可能是他受伤或有一些异常糟糕的运气的指标,阻止他全年击中了他最好的。它也可能意味着他是在接下来改善的候选人。后来我会看看更多。

表2:从2006年到2007年变得更加一致的球员

环保变化

GPA. 2006.

GPA. 2007.

GPA.改变

布拉德

AUSMUS.

-18.0

.207

.223

0.015

缺口

标记akis.

-14.6

.269

.284

0.015

胜利者

马丁内斯

-13.1

.292

.298

0.006

哈利

拉姆里斯

-12.2

.278

.313

0.036

王子

fi

-11.5

.277

.332

0.055

卡洛斯

德尔戈多

-11.3

.299

.262

-0.038

埃德加

伦饭

-11.2

.270

.292

0.023

标记

德罗莎

-11.0

.274

.271

-0.003

追赶

Utley.

-10.4

.302

.326

0.023

米格尔

Tejada

-9.5

.295

.271

-0.024


表3:从2006年到2007年变得不那么一致的球员

环保变化

GPA. 2006.

GPA. 2007.

GPA.改变

梅尔基

CABRERA

17.6

.258

.243

-0.015

杰森

肯德尔

16.5

.249

.211

-0.038

ronny.

Paulino.

15.1

.260

.239

-0.022

andruw.

琼斯

13.8

.296

.243

-0.053

布兰登

ing

13.7

.256

.233

-0.023

卡洛斯

贝尔特兰人

13.1

.323

.290

-0.033

杰梅勒

染料

12.8

.328

.264

-0.064

塔达纳托

Iguchi.

12.7

.262

.255

-0.007

伊万

Rodriguez.

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

您经常听到粉丝,播放器,玩家等谈论各种劫持者的一致性。一些击球手据说,从赛季开始到最后,保持稳定。其他人被称为全年炎热和寒冷的条纹击球手。有些人认为一致的击球者比Streak击球手更富有成效,并且他们更有可能在将来继续击中。它还认为一些符合性是一种技能,这些技能从一年到年份而不是随机的事情。在我们探索这些和其他问题之前,有必要量化一致性,这就是本帖子的态度。

使用播放数据库使用Retrosheet播放,我将典型的180天(包括几天)划分为大约18个日间间隔。对于每个击球手,我计算了每个间隔中的总生产平均值(GPA)。 GPA类似于OPS,除了它重量基础百分比(OBP)和晃动(SLG)更适当地(OPS在折叠时放置太多)。它计算如下:

GPA. =(1.8 * OBP + SLG)/ 4。

除了更正确的加权事物外,GPA也吸引,因为它与击球平均值类似地进行缩放。如果GPA看起来像是一个很好的击球平均值(例如.315),那么这是一个很好的GPA。

Placido. Polanco的GPA在下图中的间隔跟踪。你可以看到他的GPA很少偏离他的季节平均水平。相比之下,pudge rodriguez的图表表明他的gpa间隔更具变量。为了量化这种可变性,我用了称为变异系数(CV)的东西。对于统计上倾斜,CV是18个数据点的标准偏差除以18个数据点时间100的平均值。

更简单的是,具有低CVS的玩家比具有高CVS的玩家更加一致。 Polanco的CV为16.9和Rodriguez,2007年37.5 ..我计算了每个球员的简历,至少有14个间隔,他至少有20个板外表。 2007年有194个主要的联盟资格赛,他们的CVS从13.9到48.9。


下表1下面列出了老虎,以便从最小一致到最一致的顺序。 2007年最一致的老虎是新收购埃德加·伦特纳,Placido Polanco和Carlos Guillen。泥泞的老虎是pudge rodriguez,布兰登·英德和加里谢菲尔德。

表2包括2007年主要联赛中最一致的击球手。租盘也在该清单上,其次是Chipper Jones和Chase Utley。表3包括条纹的击球手。领导该组是狄勒·纳瓦罗,约翰·巴克和安德鲁琼斯。

在未来的帖子中(超过一个,如果它变得有趣),我将比较一致的击球手和条纹击球手的特点,检查GPA CV统计数据的可重复性,并看看它是否以任何方式预测未来生产的预测。
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表1:2007年老虎击球手的一致性

pa

GPA.

简历

埃德加

伦饭

543

.292

13.9

Placido.

Polanco

641

.289

16.9

卡洛斯

格栅

630

.286

22.8

柯蒂斯

大众

676

.299

24.7

贾克克

琼斯

495

.250

27.2

Magglio.

曼德斯

679

.344

27.5

米格尔

CABRERA

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

ing

577

.233

37.3

伊万

Rodriguez.

515

.237

37.5



表2:2007年在专业中的十大最一致的击球手

pa

GPA.

简历

埃德加

伦饭

543

.292

13.9

削片机

琼斯

600

.342

13.9

追赶

Utley.

613

.326

14.5

卡洛斯

鲁兹

429

.250

16.4

阿拉米斯

拉姆里斯

558

.302

16.6

Placido.

Polanco

641

.289

16.9

胜利者

马丁内斯

644

.298

17.3

王子

fi

681

.332

17.4

ichiro.

铃木

737

.288

17.9

亚伦

罗兰

684

.296

18.0


表3:2007年最少一致的苦难

pa

GPA.

简历

狄勒

纳瓦罗

434

.215

48.9

约翰

buck

399

.246

46.5

andruw.

琼斯

659

.243

40.1

麦克风

雅各布

460

.257

40.1

杰克

威尔逊

535

.266

39.9

凯西

科托克曼

508

.283

37.5

伊万

Rodriguez.

515

.237

37.5

卡洛斯

pen

612

.341

37.5

布兰登

ing

577

.233

37.3

克里斯

邓肯

432

.279

36.9


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