Mai mulți contribuitori la procentul câștigător

• Mai 16, 2024

Am analizat deja corelația dintre procentul de câștig și punctaj; ERĂ; Media de luptă; Procentaj redus; Procentaj de câmp; și alergări la domiciliu, tripluri, duble, bazele furate și jocuri duble pe joc. Am constatat că statisticile care au o corelație moderat puternică cu procentul câștigător al unei echipe sunt Scoring, ERA, Media de bătăi, Procentaj slab și Procentaj de câmp. Cu toate acestea, folosind statistici de echipă din 225 echipe NCAA Divizia I, putem să ne adâncim un pic mai adânc în statistici pentru a vedea dacă alte persoane au cel puțin o corelație moderată cu procentul câștigător al unei echipe.

Mai întâi vom analiza statisticile ofensive. Conform analizei noastre originale, Scoring (calculat împărțind numărul total de runde la jocuri jucate) a avut cea mai mare corelație ofensivă de 61,6%. Din paisprezece statistici ofensive suplimentare examinate, niciuna nu a depășit corelația Scoring cu procentul de câștig. În procente de bază (OBP) s-a înregistrat o secundă apropiată, cu o corelație de 61,3%. De asemenea, dacă adăugăm Slugging la OBP și adăugăm și baze totale suplimentare ca urmare a bazelor furate (OPS + SB), găsim o statistică cu o corelație de 60,7%.

Derivarea bazelor furate ca baze totale (SBTB) este explicată cel mai bine prin exemplu. Noul stat din Mexic a furat cu succes 60 din 68 de încercări de bază. Cu alte cuvinte, 60 de single-uri au devenit în mod efectiv duble, dar opt single-uri au fost eliminate în mod efectiv, deoarece batatorul a fost șters prin faptul că a fost prins la furat. Există apoi 60 - 8 = 52 SBTB pentru statul New Mexico. Interesant este că, atunci când se adaugă SBTB la cele mai tradiționale statistici care reprezintă totalitatea bazelor obținute, corelația lor a crescut. În special, corelația de slugging procentual a crescut cu 4%, iar corelația OPS a crescut cu 2,4%.

Trecând la statistici pitching, ERA a fost rege în analiza inițială cu o corelație de 58,8%. Am examinat patru statistici suplimentare de pitching și am găsit două care au o corelație mai mare decât ERA: Runs-uri date pe joc (cu o corelație de 70,46%, singura corelație puternică pe care am găsit-o încă) și Walks plus Hits per Inning Pitched (WHIP) . WHIP a avut o corelație de 63,2%.

În cele din urmă, cinci noi statistici de câmp au fost calculate și comparate cu standardul nostru din analiza inițială, Fielding Percentage, care a avut o corelație de 37,9%. Am definit Defensive Efficiency (DEFF) drept numărul de lovituri predate plus numărul de erori făcute și am împărțit-o pe numărul de șanse pe care apărarea a trebuit să-l scoată, dar nu includea eliminările înregistrate din cauza unei greve. Intenția era de a scoate ulciorul și loviturile ei din ecuație și doar a privi cât de bine a fost apărarea unei echipe în a ieși când mingea a fost lovită. DEFF a avut o corelație de 43,6%. Dacă la DEFF se adaugă greve pentru a face o statistică combinată de câmp / pitching numită DEFF + K, corelația sa sare până la 57,9%.

Primele 5 statistici corelate în batere, pitching și câmp sunt enumerate în tabelul din dreapta.

Ce concluzii se pot trage din această analiză? Ei bine, se pare că pitchingul este puțin mai corelat cu câștigul decât bătălia și mai mult corelat cu câștigul decât câmpul. De asemenea, Percentage de bază pare să fie un predictor mai bun al procentului câștigător decât OPS, chiar și atunci când OPS este ajustat cu bazele furate cu succes. În cele din urmă, determinarea abilității unei echipe de a transforma bilele bătute în ieșiri (DEFF) este o măsurare mai bună a apărării decât procentul tradițional de Fielding.

CoffeBreakBlog Softball Lista de subiecte: Caseta antrenorilor, sănătate și asistență medicală, istoria softball-ului, softball internațional, organizații, părinți, Softball profesional, Recenzii, reguli și regulamente, menținerea scorului, statistici și analiză, minge de călătorie

Instrucțiuni Video,: Are you a giver or a taker? | Adam Grant (Mai 2024).