Veel panustajaid protsendimäära võitmisele

• Mai 3, 2024

Oleme juba vaadanud võidu protsendi ja punktide seost; ERA; Löömise keskmine; Nälkjate protsent; Välja protsent; ja kodusõidud, kolmikud, kahekordsed, varastatud alused ja topeltmängud mängu kohta. Leidsime, et statistika, mis on vähemalt mõõdukalt tugeva korrelatsiooniga võistkonna võiduprotsendi kohta, on punktiskoor, ERA, löömise keskmine, nälgimisprotsent ja väljatõmbeprotsent. Kuid kasutades 225 NCAA I divisjoni meeskonna meeskonnastatistikat, võime sukelduda pisut sügavamale statistikasse, et näha, kas mõnel teisel on meeskonna võiduprotsendi osas vähemalt mõõdukas korrelatsioon.

Kõigepealt vaatleme solvavat statistikat. Meie esialgse analüüsi kohaselt oli punktiskoor (arvutatud jagades kogu mängude arvu mängitud mängude järgi) kõrgeima ründava korrelatsiooni - 61,6%. Uuritud neljateistkümnest täiendavast solvavast statistikast ei ületanud ükski Scoringi seost võidetud protsendiga. Baasprotsendil (OBP) tuli sekundi täpsusega korrelatsioon 61,3%. Samuti, kui lisada OBP-le Slugging ja lisada varastatud aluste (OPS + SB) tulemusel ka täiendavad kogualused, leiame statistika, mille korrelatsioon on 60,7%.

Varastatud aluste tuletamine kogu alusena (SBTB) on kõige parem selgitada näitega. New Mexico osariik varastas edukalt 60 baaskatset 60-st. Teisisõnu, 60 singlit muutusid tegelikult kahekordseks, kuid kaheksa singlit kaotati tõhusalt, kuna taigen kustutati varastamisega. New Mexico osariigis on siis 60–8 = 52 SBTB. Huvitav on see, et kui lisada SBTB kõige traditsioonilisemale statistikale, mis kajastab kogu saadud baase, siis nende korrelatsioon tõusis. Nimelt tõusis libisemise protsendi korrelatsioon 4% ja OPS korrelatsioon 2,4%.

Pingestatistika kallale asudes oli ERA esialgses analüüsis kuningas korrelatsiooniga 58,8%. Uurisin nelja täiendavat väljakutsestatistikat ja leidsin kaks, mille korrelatsioon oli kõrgem kui ERA: Jooksudest loobutud mängude kohta (korrelatsioon 70,46%, ainus tugev korrelatsioon, mida ma seni leidnud olen) ja Walks plussi tabamuste arvu inning pitched (WHIP) vahel. . WHIP-i korrelatsioon oli 63,2%.

Lõpuks arvutati välja viis uut väljundistatistikat ja võrreldi neid meie esialgse analüüsi standardiga Fielding Percentage, mille korrelatsioon oli 37,9%. Defineeriva efektiivsuse (DEFF) määratlesin loovutatud tabamuste arvu pluss tehtud vigade arvuga ja jagasin selle võimaluste arvuga, mille kaitses tuli välja panna, kuid ei lisanud väljaviske tõttu salvestatud väljaminekuid. Kavatsus oli võtta kann ja tema löögid võrrandist välja ning vaadata vaid seda, kui hea meeskonna kaitse oli väljalöömisel palli löömisel. DEFF-i korrelatsioon oli 43,6%. Kui DEFF-ile lisatakse väljalõikeid, et saada kombineeritud välja- ja helikõrguse statistikat nimega DEFF + K, hüppab selle korrelatsioon kuni 57,9%.

Parempoolses tabelis on toodud 5 parimat korrelatiivset statistikat vatiini, väljaku ja väljaku väljakutse kohta.

Milliseid järeldusi saab sellest analüüsist teha? Noh, näib, et pussitamine on korduvalt korrelatsioonis võiduga kui löömisega ja löömine on korrelatsioonis rohkem võiduga kui väljakukkumisega. Ka baasprotsent näib olevat parem protsent võiduprognoosimisel kui OPS, isegi kui OPS-i kohandatakse edukate varastatud alustega. Lõpuks on parem kaitsemõõtmine kui meeskonna võime muuta löögikuuliga pallid väljunditeks (DEFF) kui traditsiooniline väljakutse protsent.

CoffeBreakBlog Softball teema nimekiri: Treenerikassad, Tervis ja meditsiin, Softballi ajalugu, Rahvusvaheline Softball, Organisatsioonid, Vanemad, Professionaalne softball, ülevaated, reeglid ja määrused, tulemuste kogumine, statistika ja analüüs, reisiball

Video Juhiseid: Duo Andres Vago ja Silver Sirp | Duo kitarr ja kontrabass | Meeleolumuusika popurrii (Mai 2024).