사업설명서 기능:옵스와 워바,간단히 재검토

이미지 제공:미국 투데이 스포츠

우리는 계속해서 우리의 메트릭을 면밀히 조사하고 업데이트하며,그 과정의 일환으로 다양한 공격 메트릭을 서로 비교하고 있습니다.

우리가 체크인한 통계 중 두 가지는 2007 년 책에서 탱고 등에 의해 대중화 된 기본 평균(워바)과 1984 년 피트 팔머와 존 쏜이 출판 한 숨겨진 야구 게임에 의해 대중화 된 통계 인 온베이스 플러스 장타(옵스)에 가중됩니다. 이 둘 사이의 비교는 역사의 비트를 가지고 있기 때문에,나는 우리가 그 비교를 업데이트하여이 시리즈를 시작할 것이라고 생각.

몇 가지 간단한 배경

작전은 적어도 개념 상 간단합니다. 이 응용 프로그램은 당신이 당신의 자신의 축구 팀을 만들 수 있습니다.”

워바는 더 복잡합니다. 선형 가중치는 이러한 이벤트가 발생한 후 반 이닝에서 득점 한 평균 실행 수입니다. 이는 모든 아웃이 0 이 되도록 하는 것을 의미합니다. 이 추가 스케일링은 필요하지 않지만,이 책의 저자는 유용 할 것이라고 생각(또는 적어도 더 설득력)같은 규모에 국회 의사당과 국회 의사당을 가지고.

이 책을 읽은 사람들은 저자들이 작전에 깊은 인상을 받지 않는다는 것을 알고 있다. 즉,이 책의 저자는 기껏해야 근사치로 작전을 볼 수 있으며”게이트웨이”통계로만 유용합니다. 그들의 관점에서,정확성에 초점을 맞춘 분석가들은 작전을 사용해서는 안된다.

어떤 메트릭이”더 낫다”?

그 소개와 함께,우리는 흥미로운 토론을 시작 게시물에 5 년 전으로 돌아가 보자.

2013 년 7 월,샌안토니오 대학의 경제학 교수인 시릴 모롱은 본부와 워바의 실적을 비교하여 런 득점을 예측하고자 했다. 이것은 투수와 달리”실행 생성”아날로그가 없기 때문에 개별 타자를 위해 할 수있는 까다로운 일입니다. 작업 할 실행의 정의 된 풀을 얻으려면,모롱은 실행 속도를 팀”최대”한 수준을 갔다. 모든 개인은 그들이 배트 할 때 팀과 연결되어 있기 때문에,모든 팀 타자의 가중 평균 생산은 팀에 대한 전체 작전 또는 워바를 제공합니다,우리는 대신 평균 팀 작전 또는 팀 워바를보고 판 모양 당 득점 평균 팀 실행에 그 비교할 수 있습니다.

그가 그렇게 했을 때,모롱은 뭔가 흥미로운 것을 발견했다. 2010-2012 시즌의 모든 팀을 살펴보면,그는 팀 옵스가 팀 워바보다 팀 런 생산 속도와 약간 더 상관 관계가 있음을 발견했다. 그의 발견은 자신의 게시물의 코멘트 섹션에서 도전했다,그래서 그는 다시 비교를 실행,이 시간 2003-2012 시즌. 옵스가 다시 이겼다.

토론은 톰 탱고의 블로그로 이동,그것은 몇 가지 흥미로운 방향으로 갔다 곳. (탱고는 책의 주 저자). 해결되지 않은 질문 중 하나는 작전과 워바 간의 성능 차이가 단지 오차 범위 내에 있는지 또는 다른 말로 의미심장하게 다르지 않은지에 관한 것입니다. 동등한 발견조차도 의미있는 것처럼 보이지만,작전이 실제로 팀 실행 득점에 더 잘 맞는다면 훨씬 더 주목할만한 것입니다. 우리가 말할 수있는 한,그 특별한 질문은 공개적으로 해결되지 않았습니다.

우리가 도울 수 있도록. 우리는 상관 관계가 정규화 된 루트 평균 제곱 오차와 수학적으로 동일하지만 독자가 이해하기 쉬운 규모로보고되기 때문에 통계적 비교에 상관 관계를 사용하는 아이디어를 좋아합니다. 우리가 이전에 사용했던 스피어 맨 상관 관계보다 훨씬 더 강력한 것으로 보인다 강력한 베이지안 피어슨 상관 관계를 사용하여,우리는에서 모든 팀 타격 시즌을했다 1980-2016,팀 실행/아빠에 각각 맞는 팀 워바 대 팀 작전의 성능을 비교.

우리는 우리가 관심을 갖는 경향이 표준 방법으로 이러한 비교를 실행:

• 신뢰성 성능:다음 해의 메트릭과 자체 간의 상관 관계;및
• 예측 성능:메트릭과 다음 해의 실행/아빠 간의 상관 관계.

우리는 스탠에서 분석을 코딩했기 때문에 베이지안 다변량 추론의 자연적 부산물로서 이러한 상관 관계에 대한 불확실성을 얻습니다. 1,000 개 이상의 팀 작전/워바와 팀 런/아빠를 비교할 때 우리는 무엇을 볼 수 있습니까? 그 결과는 다음과 같습니다:

(1980-2016)

모롱의 발견은 변칙이 아니었다. 간단히 말해서,팀 옵스는 팀 워바보다 팀 타격 생산을 더 잘 측정합니다:설명적인 성능은 두 통계 모두에 대한 오류 마진 밖에서 편안하며 안정성 및 예측 성능 측정은 각각의 오류 마진 내에서 유사한 추세를 보여줍니다.

위에서 언급한 바와 같이,작전 단체가 워바와 일치했다면,특히 작전 단체가 책이 주장하는 것처럼 제대로 구성되지 않은 경우 뉴스 가치가 있다고 느꼈을 것이다. 그럼에도 불구하고,높은 점수와 낮은 점수의 기간에 걸쳐 수십 년에 걸친 추세는 옵스가 단순히 워바에 대한 자신의 것을 보유하지 않는다는 것을 보여줍니다.”

그러나 작전이”더 나은”것이 무엇을 의미합니까?

팀 수준에서 결론은 매우 분명하다:원시 타격 성능을 측정하기위한,작전은 아마 사용하는 더 나은 복합 메트릭입니다.

그러나 개인의 성과에 관심이 있다면 작전의 우월성은 덜 분명해진다.

위의 링크 된 블로그 스레드에서,톰 탱고,이 책의 수석 저자,주장(논평 번호 32)작전은 불공정 한(그리고 무관)이 판 모양으로 희생 파리를 계산하지 않는다는 점에서 장점(때문에 작전은 그들을 계산하지 않습니다,그리고 작전은 자본에 내장되어 있습니다). 이와 같이,작전 에이)암묵적으로 기지에 얻을 팀 동료와 팀에있는의 기질에 대한 타자를 적립 할 수있다,과 비)따라서 플레이어의 개별 공격 값을 과대 평가 할 수있다.

이것은 완전히 만족스러운 것은 아니지만 좋은 지적입니다. 희생 파리 만이 성능의 일관된 차이를 설명 할 수는 없을 것 같습니다. (위의 비교를 다시 실행했을 때 희생 파리를 제외하면 결과는 기본적으로 동일했습니다). 또한,희생 파리는 피팅 팀 실행 득점에 작전'(작은)이점의 드라이버 인 경우,다음 워바 같은 통계는 틀림없이 희생 파리의 역학을 반영 더 나은 일을한다고. 희생 파리는 결국 자신을 때리지 않습니다. 외야 플라이 볼을 생성하는 것은 기술이며 일부 타자(일반적으로 더 나은 타자)는 다른 타자보다 훨씬 낫습니다.

다른 방법을 넣어,플라이 볼 아웃은 아마 그라운드 볼 아웃보다 팀에 덜 손상,그 차이는,그러나 작은,반영 가치가있을 수 있습니다,심지어 개별 선형 가중치를 기반으로 공격 추정치에 대한. 외야 플라이 볼 아웃에서 그라운드 볼 아웃을 구별하는 것은 관련된 다른 수비 위치를 감안할 때 스트링거 나 타구 볼 데이터 없이도 쉽게 할 수 있습니다.

아마도 이런 이유로 스콧 파워스의 처벌 된 다항 추정기는 그라운드 볼과 플라이 볼 아웃을 구별합니다. 그러나 우바는 그렇게 구별하기를 거부하며,아마도 모든 아웃이 0 이되도록 할 것입니다. 이 책의 저자는 그것을 만들기 위해 자신의 결정에 대해 솔직한 특히 이후,디자인 선택,그리고 불합리한 하나입니다. 그러나 그것이 유일한 선택은 아니며,이 특별한 선택을 할 때,워바는 테이블에 약간의 정확성을 남길 수 있습니다. 옵스는이 추가 정확성을 통합하는 범위,그러나 서투르게,그 사실은 주목할 만하다 그 신용에 같은 인식되어야한다.

앞으로

우리의 요점은 작전,워바 또는 진정한 평균과 같은 다른 변형 중에서 선택하도록 강요하지 않는 것입니다. 오히려,우리는 공격 메트릭을 측정 할 수있는 방법에 대한 자세한 논의를위한 토대를 마련하기 위해 노력하고,우리가 공격 메트릭을 비교할 때 우리가 생각해야 할 문제의 유형을 상기시키기 위해 노력하고 있습니다.

대부분의 복합 공격 메트릭은 적어도 팀 수준에서 타자 품질을 측정하는 데 좋은 역할을하지만,건설 품질과 제작자가 선택한 선택을 모두 반영하는 차이점이 있습니다. 앞으로 몇 주 안에 우리는 왜 그 선택들 중 일부가 놀라운 결과를 가져올 수 있는지에 대해 논의 할 것입니다.

동료 검토 및 토론에 대한 혈압 통계 팀에 많은 감사합니다.