Tệp Z: Người ném bóng có mức độ ảnh hưởng như thế nào?

Bóng chày

Giờ nghỉ kết thúc; đã đến lúc phải quay lại làm việc. Không có cách nào tốt hơn để bắt đầu năm mới bằng một số môn toán, đặc biệt là các nghiên cứu về mối tương quan. Hôm nay, chúng ta sẽ xem xét một số chỉ số ném bóng để phân biệt những gì nằm trong và ngoài tầm kiểm soát của người ném bóng.

Phương pháp luận

Tương quan là một trong những công cụ phân tích yêu thích của tôi vì sự kết hợp giữa sức mạnh và sự đơn giản của nó. Nó xem xét hai bộ dữ liệu và xác định mức độ chúng căn chỉnh. Nếu mối quan hệ của mỗi cặp điểm dữ liệu giống nhau trên toàn bộ mẫu thì mối tương quan là 1. Nếu mối quan hệ là ngẫu nhiên thì mối tương quan là 0. Nếu mối quan hệ tỷ lệ nghịch thì nó là -1.

Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định các khía cạnh của thành tích mà người ném bóng có quyền kiểm soát nhiều nhất và ít nhất. Những người bị ảnh hưởng nhiều nhất sẽ hiển thị mối tương quan cao hơn so với mẫu trong khi những người có nhiều lần xuất hiện hơn sẽ thấp hơn.

Các số liệu mà người ném bóng có tác động nhiều nhất sẽ gần hơn từ năm này sang năm khác. Những người tình cờ bị bỏ rơi sẽ không có mối tình nào trong những mùa liên tiếp.

Nghiên cứu này sẽ điều tra các số liệu trong ba mùa vừa qua. Tập dữ liệu bao gồm những người ném bóng đã ném ít nhất 50 lượt trong cả ba năm.

Những người có kỹ năng phân tích thống kê có thể đọc thêm về các hệ số tương quan. Tôi quan tâm nhiều hơn đến cái nào cao nhất và cái nào thấp nhất. Mức độ tương quan chính xác không liên quan đến phạm vi của dự án này. Để giúp đưa ra các quyết định, các giải pháp cao cấp

Giờ nghỉ kết thúc; đã đến lúc phải quay lại làm việc. Không có cách nào tốt hơn để bắt đầu năm mới bằng một số môn toán, đặc biệt là các nghiên cứu về mối tương quan. Hôm nay, chúng ta sẽ xem xét một số chỉ số ném bóng để phân biệt những gì nằm trong và ngoài tầm kiểm soát của người ném bóng.

Phương pháp luận

Tương quan là một trong những công cụ phân tích yêu thích của tôi vì sự kết hợp giữa sức mạnh và sự đơn giản của nó. Nó xem xét hai bộ dữ liệu và xác định mức độ chúng căn chỉnh. Nếu mối quan hệ của mỗi cặp điểm dữ liệu giống nhau trên toàn bộ mẫu thì mối tương quan là 1. Nếu mối quan hệ là ngẫu nhiên thì mối tương quan là 0. Nếu mối quan hệ tỷ lệ nghịch thì nó là -1.

Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định các khía cạnh của thành tích mà người ném bóng có quyền kiểm soát nhiều nhất và ít nhất. Những người bị ảnh hưởng nhiều nhất sẽ hiển thị mối tương quan cao hơn so với mẫu trong khi những người có nhiều lần xuất hiện hơn sẽ thấp hơn.

Các số liệu mà người ném bóng có tác động nhiều nhất sẽ gần hơn từ năm này sang năm khác. Những người tình cờ bị bỏ rơi sẽ không có mối tình nào trong những mùa liên tiếp.

Nghiên cứu này sẽ điều tra các số liệu trong ba mùa vừa qua. Tập dữ liệu bao gồm những người ném bóng đã ném ít nhất 50 lượt trong cả ba năm.

Những người có kỹ năng phân tích thống kê có thể đọc thêm về các hệ số tương quan. Tôi quan tâm nhiều hơn đến cái nào cao nhất và cái nào thấp nhất. Mức độ tương quan chính xác không liên quan đến phạm vi của dự án này. Để giúp định hình kết quả, mức cao nhất nằm trong khoảng từ 0,75 đến 0,80 trong khi mức thấp nằm trong khoảng từ 0,00 đến 0,15.

Các số liệu sau đây sẽ được phân tích. Tất cả đều được sưu tầm tại Fangraphs. Nếu số liệu thống kê hoặc công thức không phải là kiến ​​thức phổ biến thì nguồn sẽ được cung cấp.

  • IP
  • KỶ NGUYÊN
  • ROI DA
  • K%
  • BB%
  • K-BB%
  • Đường lái xe%
  • % bóng đất
  • bóng bay %
  • GB/FB
  • Số lần chạy về nhà trên mỗi quả bóng bay
  • Trung bình đánh bóng trên số bóng đang chơi
  • Còn lại trên lãi suất cơ bản
  • Vận tốc thoát trung bình (Statcast)
  • Thùng % (SC)
  • HardHit% (SC)
  • Soft% (Giải pháp thông tin bóng chày)
  • % trung bình (BIS)
  • % cứng (BIS)

IP, ERA và WHIP

So sánh IP KỶ NGUYÊN ROI DA
2021 đến 2022 0,70 0,21 0,31
2022 đến 2023 0,59 0,20 0,18
2021 đến 2023 0,60 0,16 0,19

Các hiệp được đưa vào vì tò mò nhưng nó cũng cung cấp góc nhìn. Một điều đáng chú ý hơn là tỷ lệ bề mặt thể hiện rất nhiều sự khác biệt giữa các năm. Tôi ngạc nhiên là WHIP không dễ dự đoán hơn ERA.

K%, BB% và K-BB%

So sánh K% BB% K-BB%
2021 đến 2022 0,70 0,66 0,61
2022 đến 2023 0,69 0,45 0,51
2021 đến 2023 0,63 0,44 0,46

Tấn công và đi bộ được coi là kỹ năng cơ bản của người ném bóng, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi mối tương quan của chúng ở mức cao nhất. Độ lệch so với 1,00 lớn hơn phương sai; nó cũng có thể đại diện cho các kỹ năng được cải thiện hoặc giảm sút. Mặc dù vậy, theo nghiên cứu này, mối tương quan càng cao thì tác động của người ném bóng đến kết quả càng lớn.

Line Drive%, Groundball%, Flyball% và GB/FB

So sánh LD% GB% FB% GB/FB
2021 đến 2022 0,30 0,75 0,74 0,81
2022 đến 2023 0,04 0,76 0,74 0,78
2021 đến 2023 0,11 0,65 0,65 0,66

Bộ dữ liệu này là một trong những động lực cho nghiên cứu này. Một phần mổ xẻ BABIP nằm trong phễu. Nó sử dụng thành phần BABIP để tạo xBABIP. Để áp dụng khái niệm này cho các phép chiếu, cần phải chiếu LD%, GB% và FB% của người ném bóng. Dựa trên dữ liệu này, người ném bóng có ảnh hưởng lớn hơn đến GB% và FB của họ. Có thể cho rằng% LD dự kiến ​​​​sẽ được xếp xuống mức trung bình của giải đấu trong khi GB và FB% có thể dựa trên lịch sử của người ném bóng.

Số lần chạy về nhà trên mỗi quả bóng bay, số lần đánh bóng trung bình trên các quả bóng đang chơi và còn lại theo tỷ lệ cơ bản

So sánh Nhân sự/FB BABIP LOB%
2021 đến 2022 0,13 0,09 0,05
2022 đến 2023 -0,01 0,05 0,15
2021 đến 2023 0,06 0,17 0,03

Đây là thước đo thường được biết đến là ngẫu nhiên nhất, vì vậy thật nhẹ nhõm khi mối tương quan được thống nhất, dù chỉ để xác nhận một cách tiếp cận thô sơ nhưng hiệu quả. Được biết, những người ném bóng giỏi hơn có thể mang lại điểm cơ bản khoảng 78% trong khi mức trung bình của giải đấu là khoảng 72%, vì vậy những người ném bóng phải có trách nhiệm với trình độ của mình. BABIP của những người giảm đau thường thấp hơn mức trung bình của giải đấu — như sẽ được trình bày sau, đó là kết quả của việc phân phối bóng theo kiểu đánh bóng của họ. Tuy nhiên, điểm mấu chốt là người ném bóng có nhiều quyền kiểm soát chất lượng sân hơn là kết quả. Tuy nhiên, giải thưởng vẫn dựa trên kết quả. Nhưng tôi lạc đề.

Thùng%, Vận tốc thoát trung bình và HardHit%

So sánh thùng % xe điện HardHit%
2021 đến 2022 0,33 0,51 0,35
2022 đến 2023 0,39 0,55 0,39
2021 đến 2023 0,18 0,44 0,30

Các số liệu Statcast này hiện đã có sẵn trên Fangraphs. Dành cho những người không biết định nghĩa chính thức:

  • thùng: Các sự kiện bóng được đánh bóng với kiểu đánh tương đương (về tốc độ thoát ra và góc phóng) đã dẫn đến mức trung bình đánh bóng tối thiểu là 0,500 và tỷ lệ trượt là 1,500
  • Thùng %: Thùng mỗi sự kiện đánh bóng
  • HardHit%: Phần trăm tiếp xúc với vận tốc thoát ra tối thiểu là 95 mph

Barrel% là chỉ báo chính về lượt chạy trên sân nhà, trong khi HardHit% tương quan tốt với BABIP.

HR/FB được nghiên cứu ở trên chỉ có FB ở mẫu số, trong khi Barrel% kết hợp tất cả các loại bóng được đánh bóng. Đây là lý do tại sao người ném bóng có nhiều quyền kiểm soát tỷ lệ thùng hơn, bởi vì anh ta có ảnh hưởng lớn hơn đến loại bóng được đánh.

HardHit% có thể giúp giải thích lý do tại sao người ném bóng có thể sử dụng BABIP cao hơn hoặc thấp hơn dự kiến. Dữ liệu cho thấy người ném bóng đang nắm quyền kiểm soát ở đây, điều này hỗ trợ dữ liệu BABIP được hiển thị trước đó.

HardHit% phù hợp hơn vận tốc thoát trung bình, bởi vì tốc độ thoát 95 mph trở lên là khi vận tốc thoát và BABIP có liên quan chặt chẽ với nhau.

% mềm, % trung bình và % cứng

So sánh mềm mại% qua% Cứng%
2021 đến 2022 0,31 0,07 0,30
2022 đến 2023 0,39 0,13 0,32
2021 đến 2023 0,26 0,01 0,18

Đây là cách phân phối bóng đánh bóng đã có trên Fangraphs trong nhiều năm. Tôi chắc chắn rằng quy trình đã thay đổi kể từ khi tôi từng tham gia một đội ghi lại các trận đấu và sau đó gửi chúng đến văn phòng Giải pháp Thông tin Bóng chày để nhân viên xem và đo lường chủ quan loại bóng được đánh, Tỷ lệ thường khác với dữ liệu Statcast Thực sự không thu được nhiều lợi ích từ việc này, nhưng đó là dữ liệu mà nhiều người trong chúng ta đã dựa vào trong nhiều năm (trước Statcast) nên tôi nghĩ mình nên đưa nó vào.

Trên thực tế, có một quan sát. Những lần chạm trung bình tạo ra BABIP thấp nhất. Một người chạy có tốc độ trung bình có thể bị hạ gục chỉ khi người chạy nhanh nhất mới có thể đánh bại anh ta. Một con ruồi tầm trung là một lon ngô cũ. Những cú đánh mạnh rõ ràng tạo ra BABIP cao nhất. Tuy nhiên, có lẽ phản trực giác, tiếp xúc mềm mang lại BABIP cao hơn một chút so với mức trung bình. Những người đánh bóng có thể đánh những quả bóng trên mặt đất mềm thường xuyên hơn, trong khi những quả bóng bay mềm rơi trước những người chơi ngoài thường xuyên hơn. Thực tế là những quả bóng trúng trung bình hầu như không nằm trong tầm kiểm soát của người ném bóng càng củng cố thêm sự thiếu kiểm soát đối với BABIP. Nếu việc tạo ra điểm tiếp xúc trung bình là một kỹ năng, thì điều này có thể giải thích việc mang lại BABIP thấp hơn mong đợi.

Phần kết luận

Các ứng dụng chính của nghiên cứu này sẽ được thảo luận trong phần BABIP đã được giới thiệu trước đó. Thành thật mà nói, không có bất kỳ tiết lộ quan trọng nào, nhưng dữ liệu giúp làm sáng tỏ nhiều quan điểm được đưa ra nhưng thường không được chứng minh bằng bằng chứng. Nhiều người khẳng định rằng kỹ năng của người ném bóng thúc đẩy BABIP, LOB% và HR/FB. Được rồi, có thể, nhưng không đến mức có nhiều trực giác.

Tương tự như vậy, mức độ mà người ném bóng có thể gây ra tiếp xúc yếu đã được phóng đại. Chúng tôi muốn nó là sự thật, nhưng dữ liệu lại cho thấy điều ngược lại.

Mặt khác, đánh và đi lại đòi hỏi rất nhiều kỹ năng. Tôi biết, nhưng việc ghi nhớ điều đó có thể giúp cản trở việc soạn thảo của một người ném bóng vì anh ta “dường như luôn đăng ERA và WHIP thấp.” Thông thường, họ sẽ làm vậy… cho đến khi điều đó không xảy ra. Khi một trong tám người ném bóng vượt trội hơn xERA của anh ta ba năm liên tiếp, đó không phải là may mắn; đó là xác suất

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *