Baseball Concrete Blog

主にプロ野球について、セイバーメトリクス的な考えを交えながら好きなことを書いています。

スポンサーサイト

上記の広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。
新しい記事を書く事で広告が消せます。

Stealin' Home

少しツボったw

Stealin' Home

ブラウザ上でプレイできるシンプルなゲーム。投手のモーションを盗んで盗塁するというだけのものです。

赤い[START]のボタンでプレイ開始、キーボードの[X]キーでリードをとり、方向キーの[→]で次の塁へ。[↓]でスライディング。[←]で帰塁。

コツというかゲームの癖を掴むまでの話なんですが、なんとも言えない素朴さと、ランダウンプレイまであるのがいいですね。

スポンサーサイト

ゴロとフライ

大雑把に分けると打球には主にゴロとフライがあるわけですけれども
ゴロを打つのはいいことなのかとか、どっちのほうが価値が高いのかということが問題になることがあります。
そして結論から言うと、セイバーメトリクスではフライのほうが攻撃にとって有効で守備側にとってダメージだと見られています。
何故なら安打になりやすいしその上長打になりやすいからです。

というのは、FanGraphsで最近「Groundballs and You」という記事がありまして、わりと議論が盛り上がって発展しているんですが
記事の内容としては非常に簡単で「ゴロとそれ以外の打球を比べるとどちらが価値が高いのか?」という主旨です。
筆者はゴロ一般とフライ(内野フライ&ライナー&外野フライ)一般についてアウト数の期待値と(得点期待値の変動から計測した)平均的な得点価値を算出していて
その結果は平均的なゴロは0.04点・0.80アウトを生み、平均的なフライは0.23点・0.62アウトを生むというもの。
消費するアウトあたりに生み出す得点数という単位で見るとフライのほうが7.4倍も価値が高いことになります(ちなみにライナーを除外して計算してもフライのほうが価値が高いということです。ただしこれはインプレーに限った話ではなく本塁打を含んでいることに注意。インプレーに限ればゴロとフライの価値は同じに近いとコメントされていますね)。

ゴロとフライの比較それ自体は別に新しい議論ではないですから、コメントからも問題なく受け入れられていることがわかると思います。
例えばTHTの「Batted Balls and DIPS」でも打球の種類ごとの得点価値が算出されていますが
ゴロ:0.076 内野フライ:-0.038 ライナー:0.217 外野フライ:0.256
といった具合になっています。フライをさらに分類すると内野フライは守備側にとって良い打球であることがわかります。
また、Baseball Times Vol.46ではゴロが安打になる確率は25.8%、非ゴロでは39.4%と示されています。
要はさまざまなデータがフライは怖いことを示していますよということで、これはこれまでの価値観で野球が行われたことの結果として起きていることなのでとにかくフライを打とうとするべきだとかいう話になるわけではありませんが(内野フライになったらむしろマイナスなのはわかっていますし)
無闇に「打ち上げるのは大雑把だ」とか「転がせば何かが起きる」といってフライを嫌う必要はないということは言えると思います。

これを選手評価の観点から見ると、投手はフライを打たせるよりはゴロを打たせるほうが安全だと見ることができますし(当然ゴロを打たせれば無条件で良いとかフライボールピッチャーはダメとかいうことではありません)
セイバーメトリクスは得点への貢献を重視しますから打者には長打力が重要になり、結果として高く評価される打者はどちらかといえばフライを打つ打者が多くなってきます。
FanGraphsのデータより、wOBA(打撃総合指標)とGB/FB(ゴロの多さを表す指標)の相関をとると、弱い負の相関関係がありました。
もちろん一概にGB/FBから何かが言えるわけではなくてゴロを打って内野安打にできる打者とできない打者、フライを打って本塁打にできる打者と弱いフライにしかならない打者等ありますから、その辺はタイプということになりますね。


2月も後半

ぼちぼちサイトを更新しております。
それにしてもやっぱりキャンプが始まってニュースで野球の話題とか出るようになってくるのは毎年ワクワクするものですね。
「予想」の類とかシーズン前にやっといたら面白いんでしょうけど、今のところあんまりやる気しないんですよねぇ。


BCS v UZR

2009年MLBでの、UZRとRF、およびUZRと当方の守備評価システム(BCS)との守備位置別相関係数。500イニング以上守備についた選手が対象で、RFは元々そうですがUZRとBCSもイニングで標準化してあります。

PosRF v UZRBCS v UZR
2B-0.074 0.277
3B0.584 0.473
SS0.291 0.406
LF0.441 0.530
CF0.511 0.498
RF0.689 0.654

低いとも見れることは確かだと思いますが、負け惜しみでなくゾーン評価はゾーンの区切りや打球の記録員の恣意によるノイズが多少はあるはずでゾーン評価同士も案外ガッチリ連関はしていないことを考えると
「これはこれ」として守備評価に用いることもそれほど絶望的ではないのかなぁと思ったりします。ゾーンがあればそのほうがいいですけど、ない場合の代用として、ジャンクではないのかなと(追記:記録方法に対する言い訳なしに純粋に代用として考えるとなると相関係数でせめて0.7~0.8ぐらいは欲しいところで、R2を考えると当然かなり厳しいです)。
ちなみに投手の左右補正は計算できてなくて、ちゃんとそこもやればもう少しは相関上がるはず。
一応ただのRFに比べて多少は改善されてますよって様子も出てますし(サンプルによって勝ったり負けたりは多少ありますが全体とすればやはり補正をしたほうがベターです)。
なお各守備位置のサンプルは30くらいなのでこのデータだけでは守備位置ごとの違い(右翼手には使えるけど二塁手にはあてにならないのか、とか)に注目するほどのものではないです。

Sabermetric Writing Awards


Sabermetric Writing Awards

セイバーメトリクスのアワードって言われたらこの選手のRCが1位でしたどうのこうのってことかと思いきや、研究側の表彰なんですね。
本当、みなさんには敬意を表したいと思います。
しかし……自分がそういうのに関わる存在だとか言うつもりはないけど日本にこういうのがあったら嫌だなぁw


そういえばレンジ評価とゾーン評価の比較をするために
サイトで出しているような守備指標をMLBについてもどんどん算出したいんですけど
どうもMLBのデータの扱いに慣れなくて上手くデータ収集ができないんですよねぇ。
MLBの基礎データを集めやすいサイトのお勧めとかありましたら教えて頂けると有り難いです。


WAR試算

Win Sharesに触発されて、というわけではないですが以前に書いたままになっていたネタを。

当方、サイトにおいてTotal Winという選手の総合評価を発表していますが、Total Winの算出法を考えてから実際に計算したときに気になったのは「野手に比べて投手の数字が伸びない」という点です。
例えば、歴史に残る大投手であると思われるダルビッシュ有のTotal Winは5.6程度。これはダルビッシュが5.6程度の勝利を生み出した(その分だけ貢献した)という意味です。
5.6は投手ではトップクラスの数字ですが、野手のトップの中村剛也は9.5で、かなり差があります。印象としては中村のほうがダルビッシュより1.7倍も貢献度が高いというのはあまりしっくりきません。

攻撃と守りをほぼ等価値(表裏一体のものだし、勝つには得点を増やすんでも失点を減らすんでもいいわけですから)と考えれば全体の貢献のうち半分は少なくとも攻撃を担う野手に行くことがわかりますし、守りにおいても守備は無視できない要素ですから何パーセントかを受け取るとすると、「攻撃&守りの一部」に貢献している野手と「守りの大部分(?)」だけに貢献している投手を比べると全体としては野手のほうが貢献が大きくなるのは自然です。
しかし打者の質が落ちることに比べて投手の質が落ちるということは試合の結果に直接的に大きな影響を及ぼしてしまうことが多いように思われ、質の良い投手というのは全体としての「平均的な貢献」という意味以上に価値があるとも考えられます。
そこの価値を捉えようとすると、選手を最低限レベルに取り替えた場合との比較(Above Replacement)、という基準が有用ではあるのかなぁと考えます。

以上の考えを経て、「とりあえずAbove Replacementを計算してみよう」と思い立ちました。
総合指標をAbove Replacementにできなかった決定的な要因に「リプレイスメントレベルを定義することが概念的にも技術的にも難しい」ということがあり、日本版の指標の構築というのは容易ではないため、リプレイスメントレベルに対する貢献度の算出法はFanGraphsが公開しているものを丸々利用することとします。
FanGraphsの総合指標(いわゆるWAR、Wins Above Replacement)における投手評価がどういうものかというとだいたい以下の通りです。

失点率スケールに直したFIPを使用して失点阻止能力を評価。
失点阻止を、リプレイスメントレベルに対してどれだけチームの勝利を増やしたかに変換。
先発とリリーフにはそれぞれ異なるリプレイスメントレベルを適用。
パークファクターによるFIPの補正、自身の投球による得点環境を考慮したRun-Winコンバート式を採用。

 参考:The Glossary

FIPは日本についても問題なく算出できるものですし、パークファクター等についても若干不安はありながらも一応計算は行えます。
先発とリリーフの分割に関しては公的なデータが得られないために全ての投手を先発として扱うこととしましたが、とりあえず参考にする数字を算出する上では問題ないと考えました。

というわけで2009年のパ・リーグ投手について算出してみた結果のリーダーズが以下です。

TeamPlayer WARTotal Win
L涌井 秀章 5.3 6.0
Fダルビッシュ 有 5.2 5.6
E田中 将大 5.1 5.7
H杉内 俊哉 4.8 5.6
Bs金子 千尋 4.4 5.1
M成瀬 善久 4.2 5.0
Bs岸田 護 4.0 4.6
L帆足 和幸 4.0 4.8
M唐川 侑己 3.3 4.0
E永井 怜 3.0 3.5

参考までに拙指標のTotal Winも。双方ともDIPSをベースに失点阻止を評価していますので傾向としてはほとんど同じです。
失点が飛躍的に増大すると思われるケースとの比較ではWARはもっと高く出る可能性もあるものと思っていましたが、そこまでではないようです。
問題の野手との比較ですが、リプレイスメントを基準とすると野手のTotal Win値は落ちて、今回対象としてリーグであればリーダーズの数字は投手と同じように5点台になるのではないかと思われます。そういう意味では、リプレイスメントの基準を導入すると取り替えた時に被害が大きいという投手の価値の特徴を表すことができると言えます。これは見方の問題でありどちらが良いか悪いかということは簡単には言えないと思いますが、リプレイスメントレベルの算定さえスッキリできるのであれば将来的には総合指標をAbove Replacementにするのもいいと思っています。マイナスの値とか気にしなくていいっていうのも楽ですし。



これはすごい

思わぬものを急に見て驚きました。

殿堂入りの基準(プロ野球 データスタジアム)

NPB有力選手のWin Shares。
もしやと思ったら例の方ですね。素晴らしいと思います。
私も原典のフルの説明は読んだことないんですがこれって算出するの凄く大変なはずです。
こういうのもっと見たいですね。素直に。


 | HOME | 

プロフィール

管理者:クロスケ

野球全般好きで、プロ野球をよく見ますが特定の球団のファンではありません。
セイバーメトリクス(野球の統計的分析)の話題が多く、馴染みのない方にはわかりにくい内容があるかもしれませんがサイトに体系的にまとめています。

Baseball Concrete



RSSフィード

最近の記事

最近のコメント

カテゴリー

月別アーカイブ

上記広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。新しい記事を書くことで広告を消せます。