Більше учасників виграшу відсотків

• Може 16, 2024

Ми вже розглянули співвідношення відсотків виграшу та балів; ERA; Середній ватин; Відсоток проковтування; Відсоток поля; і домашні розбіги, трійки, парні ігри, викрадені бази та подвійні ігри за гру. Ми з’ясували, що статистика, що має хоча б помірно сильну кореляцію з відсотком виграшів команди, - це оцінка, ERA, середній баттинг, відсотковий відсоток та відсотковий відсоток. Однак, використовуючи статистику команди 225 команд NCAA дивізіону I, ми можемо заглибитись у статистику, щоб побачити, чи мають інші принаймні помірне співвідношення з відсотком виграшів команди.

Спочатку ми розглянемо наступальну статистику. З нашим оригінальним аналізом, підрахунок балів (обчислений діленням загальної кількості пробіг на ігри, що грали) мав найвищу наступальну кореляцію - 61,6%. З чотирнадцяти додаткових обстежених статистичних даних, жодна не перевершила співвідношення балів із відсотком виграшу. За базовим відсотком (OBP) зайняли близьке друге місце з кореляцією 61,3%. Крім того, якщо ми додамо Slugging до OBP, а також додамо додаткові загальні бази в результаті викрадених баз (OPS + SB), ми знаходимо статистику з кореляцією 60,7%.

Виведення викрадених баз як загальних баз (SBTB) найкраще пояснити на прикладі. Штат Нью-Мексико успішно вкрав 60 з 68 базових спроб. Іншими словами, 60 синглів фактично стали парними, але вісім синглів були фактично ліквідовані, оскільки тісто було стерто, коли їх спіймали в крадіжці. Тоді для штату Нью-Мексико 60 - 8 = 52 SBTB. Цікаво, що при додаванні SBTB до більшості традиційних статистичних даних, які враховують загальну кількість отриманих баз, їх кореляція зросла. Зокрема, коефіцієнт коефіцієнта простроченого відсотка піднявся на 4%, а кореляція OPS - на 2,4%.

Переходячи до пітчингової статистики, ERA був першим у першому аналізі з співвідношенням 58,8%. Я вивчив чотири додаткові статистичні показники та виявив дві, що мали більш високу кореляцію, ніж ERA: запускається за гру (зі співвідношенням 70,46%, єдине сильне співвідношення, яке я досі знайшов), і прогулянки плюс хіти за іншинг-пітч (WHIP) . WHIP мав кореляцію 63,2%.

Нарешті, було розраховано п'ять нових статистичних даних по польових даних і порівняно з нашим стандартом з початкового аналізу, відсотковий відсоток Fielding, який був кореляцією 37,9%. Я визначив оборонну ефективність (DEFF) як кількість переданих ударів плюс кількість допущених помилок і розділив, що за кількістю шансів захисник повинен був убити, але не включав зафіксованих ударів через вистріл. Намір полягав у тому, щоб вийняти глечик та її викреслення з рівняння та просто подивитися на те, наскільки хороша захист команди у виході, коли м'яч потрапив. Кореляція DEFF мала 43,6%. Якщо до DEFF додано закреслення для складання комбінованої статистики поля / пітчингу під назвою DEFF + K, її кореляція підскакує до 57,9%.

П'ять найкращих співвіднесених статистичних даних щодо ватингу, пітчінгу та полявання наведені в таблиці праворуч.

Які висновки можна зробити з цього аналізу? Що ж, схоже, що пітчінг трохи більше корелює з виграшем, ніж миття, а ватинг більше корелює з виграшем, ніж з полем. Крім того, базовий відсоток здається кращим прогнозом виграшного відсотка, ніж OPS, навіть коли OPS коригується з успішними викраденими базами. Нарешті, визначення здатності команди перетворювати биті кулі у аути (DEFF) - це краще вимірювання оборони, ніж традиційний відсоток польових польотів.

Список тематики софтболу CoffeBreakBlog: Тренерська скринька, Здоров'я та медицина, Історія софтболу, Міжнародні софтбол, Організації, Батьки, Професійний софтбол, огляди, правила та правила, облік, статистика та аналіз, туристичний м'яч

Відео Інструкція: 50-річний американець випадково дізнався про свій лотерейний виграш на суму більше мільйона доларів (Може 2024).