Lisää osallistujia voittajaprosenttiin

• Huhtikuu 29, 2024

Olemme jo tarkastelleet korrelaatiota voittavan prosenttimäärän ja pisteytysten välillä; ERA; Lyöntivuoro keskimäärin; Slugging Prosentti; Kenttäprosentti; ja kotimatkat, kolminkertaiset, kaksinkertaiset, varastetut perustat ja kaksoispelit peliä kohden. Havaitsimme, että tilastot, joilla on ainakin kohtalaisen vahva korrelaatio joukkueen voittoprosenttiin, ovat pisteytys, ERA, lyönnikeskiarvo, slugging-prosenttimäärä ja kenttäprosentti. Käyttämällä kuitenkin 225 NCAA Division I -tiimin joukkuetilastoja, voimme kuitenkin sukeltaa hiukan syvemmälle tilastoihin nähdäksemme, onko jollakin muulla ainakin kohtalainen korrelaatio joukkueen voittoprosenttiin.

Ensin tarkastellaan loukkaavia tilastoja. Alkuperäisen analyysimme mukaan pisteytyksellä (laskettuna jakamalla kokonaisajonot pelattuilla peleillä) oli korkein loukkaava korrelaatio - 61,6%. Neljätoista tutkitusta loukkaavasta tilastosta yksikään ei ylittänyt Scoringin korrelaatiota voittoprosenttiin. Perusprosentissa (OBP) tuli lähellä sekuntia korrelaatiolla 61,3%. Jos lisäämme Slugging OBP: hen ja lisäämme myös ylimääräisiä kokonaisemäksiä varastettujen emästen seurauksena (OPS + SB), löydämme tilastotiedot, joiden korrelaatio on 60,7%.

Varastettujen emästen saaminen kokonaispohjiksi (SBTB) selitetään parhaiten esimerkillä. New Mexico State varasti onnistuneesti 60: stä 68: sta tukikokeesta. Toisin sanoen 60 singlestä tuli käytännössä tuplaa, mutta kahdeksan singleä poistettiin käytännössä, koska taikina poistettiin varastamalla. New Mexico -valtiossa on sitten 60 - 8 = 52 SBTB. Mielenkiintoista on, että kun SBTB lisättiin perinteisimpiin tilastoihin, jotka kuvaavat saatuja kokonaismääriä, niiden korrelaatio kasvoi. Erityisesti slugging-prosentuaalinen korrelaatio nousi 4% ja OPS-korrelaatio nousi 2,4%.

Siirtyessäsi sävelkorkeustilastoihin, ERA oli kuningas alkuperäisessä analyysissä korrelaatiolla 58,8%. Tarkastelin neljää ylimääräistä sävelkorkeustilastoa ja löysin kaksi, joilla oli korkeampi korrelaatio kuin ERA: Ajoista luopuminen peliä kohden (korrelaatiolla 70,46%, ainoa vahva korrelaatio, jonka olen vielä löytänyt), ja Walks plus Hits of Inning Pitched (WHIP). . WHIP: n korrelaatio oli 63,2%.

Lopuksi, viisi uutta kenttätilastoa laskettiin ja verrattiin alkuperäisen analyysin, kenttäprosentti, standardin mukaiseen, jonka korrelaatio oli 37,9%. Määrittelin puolustavan tehokkuuden (DEFF) puolustautuneiden osumien lukumäärään plus tehtyjen virheiden lukumäärään ja jakoin sen puolustusvoimien mahdollisuuksien lukumäärän kanssa jakoin sen todennäköisyyksien lukumäärällä, mutta en sisällyttänyt lakkojen takia tallennettuja lyöntejä. Tarkoituksena oli viedä syöttäjä ja hänen lyönninsä pois yhtälöstä ja katsoa vain kuinka hyvä joukkueen puolustus oli pääsemässä ulos palloista osuessaan. DEFF: n korrelaatio oli 43,6%. Jos lykkäykset lisätään DEFF: iin yhdistetyn kenttä- / säveltilastoinnin tekemiseksi, nimeltään DEFF + K, sen korrelaatio hyppää jopa 57,9%: iin.

Viisi parhaiten korreloivaa tilastoa lyönti-, nousu- ja kenttäkentät on lueteltu oikealla olevassa taulukossa.

Mitä johtopäätöksiä voidaan tehdä tästä analyysistä? No, näyttää siltä, ​​että sävelkorkeus korreloi hiukan enemmän voittoon kuin lyömiseen, ja lyönti korreloi enemmän voittamiseen kuin pelkkäämiseen. Myös perusprosentti näyttää olevan parempi ennustaja voittoprosentista kuin OPS, jopa kun OPS: ää säädetään onnistuneesti varastetuilla emäksillä. Lopuksi, joukkueen kyvyn määrittäminen lyödä palloja uloimmiksi (DEFF) on parempi puolustuksen mittaus kuin perinteinen kenttäprosentti.

CoffeBreakBlog Softball-aiheluettelo: Valmentajalaatikko, Terveys & Lääketiede, Softballin historia, Kansainvälinen softball, Organisaatiot, Vanhemmat, Ammattimainen softball, arvostelut, säännöt ja määräykset, pisteytys, tilastot ja analyysi, matkapallo

Video-Ohjeita: TARRAGIVEAWAYN VOITTAJA (Huhtikuu 2024).