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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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UZRの基礎データを複数年でとることについて

『デルタ・ベースボール・リポート1』掲載の岡田さんによるUZRの複数年化の検討を読んでいます。データを見るとほどほどに結果の差がありますね。

岡田さん(デルタ)としての方向性は記事を読んでいただければわかりますが、ここでは自分なりの考えを書いてみたいと思います。結論から言えば、自分はかねてから「打球の基礎データは複数年でとって最終評価値は単年リーグ内ゼロサム」派です(過去の記事も参照)。

この問題は、例えば1ヶ月のプロ野球のデータだけから算出した得点期待値で計算したLWTSで打者の得点ポテンシャルへの貢献をうまく反映できるかという問題に似ている気がします。あるプレーが一般的なポテンシャルとしてこれだけの価値があるものである、というのを算出するためにはサンプルサイズが必要かなと。

例えばシーズン中にある種の難しい(より長いタームで見ればアウトになる確率が低い)打球が守備者Aのところにばかり集中して飛んで、Aがなんとかそれを全部アウトにしたとすると、その打球は簡単な打球と判定されてAには加点がない(少ない)ことになります。

それでいいんだという立場もあり得るかと思いますが(他の期間を見てどうだろうがそれがその期間の実態といえば実態ですから)、対象の選手が出場することによってチームが得た勝利ポテンシャルを評価するWAR的な観点からすればUZRはそこを加点して評価すべきと考えます。

より極端に言うと、1週間の結果的な守備貢献を評価しろと言われたとして、打球の基礎データも1週間のものを使うかという問題に置き換えてもいいかと思います。自分はこれを否定する立場です。そうすると話を1年に引き伸ばしたとしても、サンプルが足りないと思えば基礎データはもっと必要だという話になります。

1年間のプロ野球全体ですから打球の数はたくさんあるようにも一見思えますが、実際にはUZRでは打球を種類・位置・速度で細分化していきますからひとつひとつの「バスケット」に入る打球の数は1年では案外少ないです。じゃあ3年必要なのか5年必要なのか、という適切な期間の話はそれはそれでまた議論が要るかと思いますが。

結局はその時々の実態を反映させることとサンプリングの誤差を排除することとのトレードオフであって、WARの算出に関係するもので考えてみると得点期待値であれパークファクターであれ守備位置補正値であれ、サンプルを確保するために複数年のデータをとっているものはいくつもあります。自分はUZRの打球データも同じで1年では心許ないものだと思っております。

また、最終値のリーグ内ゼロサムはリーグ内で利得をやりとりして優勝を争っている以上当然かなと。

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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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