l*****a
发帖数: 3630 | 1 ERA大概已经有了上百年的历史了，从清朝时代就有了。对普通球迷来讲，ERA低大致可
以和投手"好"等价。时至今日，ERA仍然是各种媒体中最常提到的投手数据。
为什么说ERA是垃圾统计数据呢，从ER的定义就可以看出了。某一局2out后batter靠
error上垒，假设之后投手被连打5发全垒打，虽然丢掉6分，但ER是0, 因为如果没有
error, 该局结束，所以投手不对接下来的5发全垒打负责。
最近十多年sabermetrics逐渐流行起来，人们开始用更好的统计量分析棒球的数据。一
个比较普遍的结论是: 投手对ERA控制的能力很小，换句话说，即使一个投手在几年保
持一个比较稳定的水准，但他的ERA可能波动很多。
下面这篇文章有一个比较有趣的数据
http://www.fangraphs.com/blogs/basic-pitching-metric-correlatio
对过去几十年的投手数据做year-to-year correlation, 如果得到的结果比较大，那么
说明这个数据是投手相对可以控制的，反之则是投手无法控制的数据。
可以看到，SO, BB, GB/FB这些是相对投手能投控制的， ERA, BABIP, WHIP 这些是投
手控制力很小的。这也就是为什么基于FIP的DIPS理论近年来得到越来越多的人，甚至
是那写old-school的专家认可的原因。 | K**7
发帖数: 6610 | 2 送佛送到西
介绍一下DIPS是什么吧
还有什么样的数据算是好
【在 l*****a 的大作中提到】
: ERA大概已经有了上百年的历史了，从清朝时代就有了。对普通球迷来讲，ERA低大致可
: 以和投手"好"等价。时至今日，ERA仍然是各种媒体中最常提到的投手数据。
: 为什么说ERA是垃圾统计数据呢，从ER的定义就可以看出了。某一局2out后batter靠
: error上垒，假设之后投手被连打5发全垒打，虽然丢掉6分，但ER是0, 因为如果没有
: error, 该局结束，所以投手不对接下来的5发全垒打负责。
: 最近十多年sabermetrics逐渐流行起来，人们开始用更好的统计量分析棒球的数据。一
: 个比较普遍的结论是: 投手对ERA控制的能力很小，换句话说，即使一个投手在几年保
: 持一个比较稳定的水准，但他的ERA可能波动很多。
: 下面这篇文章有一个比较有趣的数据
: http://www.fangraphs.com/blogs/basic-pitching-metric-correlatio
| n*******e
发帖数: 2213 | 3 DIPS就是尽可能的把和防守有关的因素都去掉，来评估投手。
从数据的角度来讲，是correlation和causality的区别。有correlation不意味着有
causality.
【在 K**7 的大作中提到】
: 送佛送到西
: 介绍一下DIPS是什么吧
: 还有什么样的数据算是好
| a*****5
发帖数: 94 | 4 还有一种情况是
Starter left with first and second with two outs. Reliever comes in to
surrender two singles to allow two inherited runners to score but retired
the third batter. Inning over.
这时候这两个ER要charge到starter的头上，而reliever投了0.1IP没有ER。
所以有些时候看到reliever的WHIP很高，但ERA很低是因为他只需要pitch 0.1 or 0.2
IP.
所以对reliever来讲，inherited/stranded比例也是很重要的。
还有现在sabermatrics里的FIP也变得越来越重要了。比较ERA和FIP来看是不是fluke，
也是一个很普遍的办法。
【在 l*****a 的大作中提到】
: ERA大概已经有了上百年的历史了，从清朝时代就有了。对普通球迷来讲，ERA低大致可
: 以和投手"好"等价。时至今日，ERA仍然是各种媒体中最常提到的投手数据。
: 为什么说ERA是垃圾统计数据呢，从ER的定义就可以看出了。某一局2out后batter靠
: error上垒，假设之后投手被连打5发全垒打，虽然丢掉6分，但ER是0, 因为如果没有
: error, 该局结束，所以投手不对接下来的5发全垒打负责。
: 最近十多年sabermetrics逐渐流行起来，人们开始用更好的统计量分析棒球的数据。一
: 个比较普遍的结论是: 投手对ERA控制的能力很小，换句话说，即使一个投手在几年保
: 持一个比较稳定的水准，但他的ERA可能波动很多。
: 下面这篇文章有一个比较有趣的数据
: http://www.fangraphs.com/blogs/basic-pitching-metric-correlatio
| J***o
发帖数: 7166 | | l*****a
发帖数: 3630 | 6 说说我个人的理解，不保证100%都准确。
棒球很重要的一个因素是安打。什么是安打，打者打了一个软绵绵的内野滚地球，但却
因为正好打在内野手的空隙之间，安全上垒，记内野安打。打者打了一个强劲的平飞球
(line drive), 却因为恰好打在外野手的位置上，记出局。
所以说，把球打进场后，能否形成安打有很大的运气成分。统计数据表明，一个投手平
均的BABIP（球打进场形成安打的几率）一般是0.3，如果一个投手BABIP低于0.3, 那么
说明他的"运气"不错，一般认为他之后的数据回回调。
而DIPS的核心则是摒除BABIP为核心的依赖于守备的数据，用HR, BB, SO这几项跟守备
无关的数据来评价投手。当然FIP并不完美，被连打3个single丢1分和被打HR丢1分在
FIP上会差很多，但至少从大尺度的范围看，FIP比ERA更能表现一个投手的“能力”。
【在 n*******e 的大作中提到】
: DIPS就是尽可能的把和防守有关的因素都去掉，来评估投手。
: 从数据的角度来讲，是correlation和causality的区别。有correlation不意味着有
: causality.
| r******g
发帖数: 3849 | | k***n
发帖数: 3158 | 8 Jason Frasor, who had an ERA of 1.54 earlier this year, but still got DFA
【在 r******g 的大作中提到】
: 能举个ERA很低的烂投手吗？
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