Базовые раны (BsR) - это бейсбольная статистика , изобретенная саберметристом Дэвидом Смитом для оценки количества ранов, которые команда «должна была» забить, учитывая их составляющую атакующую статистику, а также количество ранов, которые нападающий или питчер создает или разрешает. По сути, он измеряет то же самое, что и прогоны, созданные Биллом Джеймсом , но, как отмечает саберметрист Том М. Танго , базовые прогоны моделируют реальность процесса оценки прогонов «значительно лучше, чем любой другой оценщик прогонов».
Базовые прогоны имеют несколько вариантов, но все они имеют форму [1]
Смит подробно описал следующие формы статистики:
Самый простой, использует только самые распространенные статистические данные [1].
А = Ч + ББ – HR
B = (1,4 * ТБ - 0,6 * H - 3 * HR + 0,1 * BB) * 1,02
С = АВ - Н
Д = ЧСС
Ответвление включает в себя значительно больше статистики отбивания [1]
A = H + BB + HBP – HR – .5 * IBB
B = (1,4 * ТБ - 0,6 * H - 3 * HR + 0,1 * (BB + HBP - IBB) + 0,9 * (SB - CS - GIDP)) * 1,1
C = AB - H + CS + GIDP
Д = ЧСС
Третья формула использует статистику подачи [1]
А = Ч + ББ – HR
B = (1,4 * (1,12 * H + 4 * HR) - .6 * H - 3 * HR + .1 * BB) * 1,1
С = 3 * ИП
Д = ЧСС
Другие специалисты по саберметрике разработали свои собственные формулы, используя общую форму Смита, главным образом, экспериментируя с фактором B.
Поскольку базовая статистика забегов пытается смоделировать процесс подсчета очков за командные забеги, формулу нельзя применить непосредственно к статистике отдельного игрока. В результате будет получена оценка работы всей команды, которая выдаст статистику отдельного человека. Обходной путь для этой проблемы — найти базовые раны команды с игроком в составе и базовые раны команды с игроком заменяющего уровня в составе. [2] Разница между этими значениями приблизительно соответствует статистике базовых пробегов человека.
Базовые раны были в первую очередь разработаны для обеспечения точной модели процесса подсчета очков на уровне Высшей лиги бейсбола , и они достигают этой цели: в последние сезоны базовые раны имеют самое низкое среднеквадратическое отклонение среди всех основных методов оценки ранов. Кроме того, его точность сохраняется даже в самых экстремальных обстоятельствах и лигах. Например, при совершении одиночного хоумрана базовые раны будут правильно предсказывать, что один ран был забит командой, отбивающей мяч. Напротив, когда созданные пробежки оценивают одиночный HR, он прогнозирует, что будут засчитаны четыре пробежки; Аналогичным образом, большинство формул, основанных на линейных весах, предсказывают количество пробежек, близкое к 1,4, набранных при индивидуальном HR. Это связано с тем, что каждая из этих моделей была разработана с учетом условий сезона MLB, состоящего из 162 игр; Конечно, они хорошо работают, когда применяются к этому образцу, но неточны, если их вынести за пределы среды, для которой они были разработаны. С другой стороны, базовые прогоны могут быть применены к любой выборке на любом уровне бейсбола (при условии, что возможно вычислить множитель B), поскольку они моделируют принцип игры в бейсбол, а не только для игры из 162 игр. сезон на самом высоком профессиональном уровне. Это означает, что базовые результаты можно применить к статистике средней школы или даже малой лиги .
Из вики TangoTiger
«Базовые прогоны соответствуют большему количеству фундаментальных ограничений при подсчете прогонов, чем большинство других оценщиков прогонов, но ни в коем случае не полностью им соответствуют. Некоторые примеры недостатков:
Одним из способов возможного улучшения модели является оценка коэффициента оценки B/(B + C). За этой конструкцией не стоит никакой глубокой теории — она была выбрана потому, что работала эмпирически. Вполне возможно, что можно было бы разработать более лучшую систему оценки рейтинга, хотя, скорее всего, она должна была бы быть более сложной, чем нынешняя».
