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。

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チーム打撃スタッツ 4/17終了時点

球団得点率出塁率長打率 OWP
ロッテ6.09 .369.444.613
ソフトバンク4.73 .303.393.508
西武4.48 .326.389.485
オリックス4.25 .305.418.463
楽天4.23 .326.356.461
日本ハム4.05 .313.354.443
パ平均4.64 .325 .392.500

※得点率=得点×27/(打数-安打+盗塁刺+犠打+犠飛+併殺打)
 OWP=得点率^1.7/(得点率^1.7+リーグ得点率^1.7)


まだシーズン序盤ですが、チームの打撃成績をちょっとまとめてみました。
ロッテはすごい得点率。
出塁率・長打率ともにリーグ平均を上回っており、格の違う攻撃パフォーマンスを見せています。
OWPは「チームの投手陣が平均的である場合に当該の打線にどれだけの勝率が期待されるか」という数字ですが
勝率.613という数字は優勝チームレベルですから、ロッテの打撃力がどれだけすごいかというと投手陣が特別優秀でなくても優勝が狙えるくらい、ということになります。
さらにロッテ投手陣の「チームの打線が平均的である場合に当該の投手陣にどれだけの勝率が期待されるか」は打線のそれを上回る.629と凶悪。
これには当然味方打線が他のチームを打ち負かしていることによる相対的な有利さも働いている(同じことが相互的に打線にも)はずではありますが。


球団得点率出塁率長打率 OWP
巨人5.88 .354.457.617
中日4.64 .348.422.518
横浜4.30 .314.380.486
阪神4.18 .304.415.474
ヤクルト4.10 .348.411.466
広島3.58 .280.322.409
セ平均4.45 .326 .402.500

一方セリーグのほうは巨人が得点率の生値ではロッテに及ばないもののリーグ全体の得点数がパリーグに比べやや少ないため、OWPでは若干ロッテに勝っています。
こういう場合Relativityの観点から言うとロッテの打線と巨人の打線では巨人の打線のほうが強い影響力を持っているという言い方にならざるを得ないでしょう。
OWPには表れませんが攻撃力がやや長打力に偏っているため安定した得点が見込めるというボーナスも加わります。
(それにしても坂本がなっかなか四球を選ばないのは驚きですが)

広島はなかなか苦しいですね。リプレイスメント・レベルに近くなってしまっている。



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MLB・プラスマイナスシステムの数字

以前から成長が激しいFanGraphsが数日前にまたクレイジーな仕事をしてくれたので
忘れないうちに紹介しておきます。

その仕事というのは選手の成績ページにプラスマイナスシステム(Defensive Runs Saved)の数字を追加したこと。
元々掲載していたUZRにとって代わったのではなくて、両取りです。
両者に比べれば簡易版ですが人気のあるRZRなども掲載していて、なんというかまぁ単純に素晴らしいと言えるでしょう。
イチローや松井秀喜の数字など、UZRと比べるとなかなか面白いですよ。

そんなこんなで早速UZRとDRSの数字の全体的な比較なども行われているようです。
そしてこれはかねてから報告されているように、確かによく相関していると見ることができるのですが
例えば相関係数で表すと0.8前後になり、「ゾーンシステムを導入すれば守備力の実態の答えに確実に到達することができる」とか考えるにはちょっと変なのも事実です。
数字に多少の違いが見られる理由はいくつか考えられますが、いずれにせよ、ゾーンだからすぐ確定した答えが出るとは考えないほうがいいことは言えるでしょう。
UZR開発者のMGLは最近ブログの読者から改善のためのアイデアを募集していましたし、現段階でかなり説得力の高い指標ではありますがまだ試行錯誤は続いてくようです(頭が下がります)。

アソシエの記事

この前も紹介しましたが、日経ビジネスアソシエに掲載されていたセイバーメトリクスの記事がネット上でも読めるようなのでリンクしておきます。

数字が野球を変えた!~日ハム・楽天 躍進の裏にある新データ

個人的にはラミレスとガイエルというチョイスが上手いなぁと思いました。ビジネス誌に載せるんであればイチローあたりを取り上げちゃうっていう手もわかりやすくするためにはあるんでしょうけど、それはそれでやり方が難しいでしょうね。
そして、記事を読んだ後味はなんとなく『マネー・ボール』を読んですごいなぁと思った頃を思い出す感じというか。
27系の式、いわゆる「特定の打者が一人で打線を組んだ場合一試合でどれだけ得点を上げられるか」の式はくだらないと思われるか面白いと思われるか分かれるところであるような気はしますが
個人的にはやっぱりそういう数字を見て「へぇ、そんなこと計算するのか、面白い」と言えるぐらいがいいと思います。単純に趣味の問題ですけど。だから27式にはどっかで生き残り続けて欲しい。
今は難しい統計学を取り入れた指標もありますが、セイバーメトリクスに「数字遊び」の側面があるのは悪いことだとは思っていません。


シーズンが終了するたび、ポール・デポデスタは、アスレチックス全選手のデータをもとに、各選手が打席をどれぐらい有効に利用したかを調べる。究極の評価方法はじつに独特だ。もし1番から9番までその選手ひとりに打たせて試合をしたら何点入るか、を計算していく。たとえばハッテバーグだけで打順を組んで2002年のアスレチックス全試合を戦ったら、総得点はいくつになるのか?
計算の結果、ハッテバーグのクローン人間9人でチームを作ると、940ないし950点入ることがわかった。(中略)一方、重量級打線を誇るニューヨーク・ヤンキースは、897得点だった。すなわち、ハッテバーグ9人のチームは、ヤンキースを上回る球界最高の攻撃力を持っているのだった。(マイケル・ルイス 『マネー・ボール』)

メジャーリーグの数理科学




打率、出塁率、打点、本塁打数、防御率、得点圏打率、盗塁成功率…新聞やテレビでよく報道されている野球の記録。中には数字が一人歩きしているものもよくある。実力だけでなく、まぐれも起こるのが野球。統計学者でもある著者は、データや記録がいかに正確でも、取り扱い方を間違えるとまことしやかに誤った結論が騙られてしまう危険性に警鐘を鳴らしている。野球に関するデータを独断で解釈しないよう、また数字だけが一人歩きしないよう、さらに偶然のいたずらを実力と混同しないよう、データの裏に潜む真実を探り出すには、どのような考え方が必要なのか。野球と統計学をつなぐさまざまなアイディアを吟味する統計学、データ分析理論の本。


紹介していなかったかもしれない、と急に思い立ち、紹介します。
これは統計学のプロによる野球(メジャーリーグ)を統計学的に分析した書籍です。

記述はまんま統計学的で、「統計学を使った野球の本」というよりは「野球を題材にした統計学の本」に近い気すらします。
訳書ということもありどうしてもやや読みにくい箇所があったりしますし内容が堅くテクニカルですからそういう意味では易しい本ではないかもしれません(しかも高い)が
テクニカルな分中身が濃く面白いのでセイバーメトリクスに興味がある方にはオススメです。

内容としてはいかに偶然に惑わされず統計データを扱うかや、指標・戦術をどのように評価するかなど方法論的な話が主で
特定の選手やチームのランク付けといったことを目的としている本ではありません。


章見出しは以下のような感じ。

第1章 卓上用野球ゲームから抽出したモデル
第2章 野球データの探索
第3章 確率の導入
第4章 状況による影響
第5章 調子の波の激しさ(もしくは好調)とは
第6章 打撃成績
第7章 1プレイごとの平均得点
第8章 得点算出のシミュレーションモデル
第9章 盗塁・犠牲バンド・敬遠と得点確率
第10章 勝負強さの評価
第11章 予測
第12章 最強チームが優勝したのか?
第13章 ゲーム後のコメント(まとめと復習)


ところで著者の片方であるJim AlbertはWeb上に『An Introduction to Sabermetrics』なんてものを書いています。


私としても「別に学者ぶりたいわけじゃなくて目安として使わせてもらってるだけだから」という開き直りのもとに数々やってしまっているであろう統計学的手法への"abuse"を、せめて減らそうという気持ちはもたなくてはと思い
最近また少しずつ数学・統計学を勉強しております。しかし大学の科目「統計学」で学んだことは役には立ってるけど本当に限られた説明だったんだなぁ(もちろん専攻でもない授業で入り口しか扱えないのはどの分野でもそうですけど……もっと扱いに注意が必要だってことぐらい教えてくれてもよかったのに)。

前田健太とゴンザレス

前田健太とゴンザレスの投げ合いは、両方野手みたいな投手で面白い。
ゴンザレスは投げ方自体もただエイヤっと投げる感じですから、日本人投手の妙にアーティスティックな投げ方を見慣れている身からするとなんだか安心するところがあります。
どちらがいいというんじゃなくて時々ゴンザレスみたいなのも見たい。

ちなみに今日までで前田は通算の長打率が.270、ゴンザレスは.267となったようです。
去年まで広島にいたルイスは2年間でホームランを5本も打って長打率.303。

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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。

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