stringtranslate.com

Саберметрика

Билл Джеймс , придумавший термин «саберметрика».

В спортивной аналитике саберметрика ( первоначально SABRmetrics ) — это эмпирический анализ бейсбола , особенно бейсбольной статистики , измеряющей внутриигровую активность. Специалисты по саберметрике собирают и обобщают соответствующие данные внутриигровой деятельности, чтобы ответить на конкретные вопросы. Термин происходит от аббревиатуры SABR, что означает Общество исследований американского бейсбола , основанное в 1971 году. Термин «саберметрика» был придуман Биллом Джеймсом , который является одним из его пионеров и часто считается его самым видным защитником и общественным деятелем. лицо. [1]

История ранних веков

Генри Чедвик

Генри Чедвик , спортивный обозреватель из Нью-Йорка, разработал систему счета в 1858 году. Это был первый способ, с помощью которого статистики смогли описать бейсбол, численно отслеживая различные аспекты игры. [2] Создание таблицы результатов дало бейсбольным статистикам сводку индивидуальных и командных результатов в конкретной игре. [3]

Исследования саберметрики начались в середине 20-го века с работ Эрншоу Кука , одного из первых саберметриков. Книга Кука 1964 года «Процент бейсбола» была одной из первых в своем роде. [4] Поначалу большинство организованных бейсбольных команд и профессионалов считали работу Кука бессмысленной. Идея науки о бейсбольной статистике начала обретать легитимность в 1977 году, когда Билл Джеймс начал выпускать Baseball Abstracts , свой ежегодный сборник бейсбольных данных. [5] [6] Однако идеи Джеймса не спешили находить широкое признание. [1]

Билл Джеймс полагал, что существует широко распространенное непонимание того, как ведется игра в бейсбол, утверждая, что этот вид спорта не определяется правилами, а на самом деле, как резюмировал профессор инженерного дела Ричард Дж. Пуэрцер, «определяется условиями, в которых ведется игра». - в частности, стадионы, а также игроки, этика, стратегии, оборудование и ожидания публики». [2] Специалисты по саберметрике, которых иногда называют бейсбольными статистиками, начали пытаться заменить давнюю любимую статистику, известную как средний показатель результативности . [7] [8] Утверждалось, что средний результат команды относительно плохо соответствует набранным командным забегам. [7] Саберметрические рассуждения гласят, что раны выигрывают в играх с мячом, и что хорошим показателем ценности игрока является его способность помочь своей команде набрать больше ранов, чем команда противника.

Дэйви Джонсон в 1986 году

До того, как Билл Джеймс популяризировал саберметрику, Дэйви Джонсон использовал IBM System/360 на пивоварне владельца команды Джерольда Хоффбергера, чтобы написать компьютерную симуляцию бейсбола на FORTRAN , играя за команду Baltimore Orioles из Высшей лиги бейсбола (MLB) в начале 1970-х годов. Он использовал свои результаты в безуспешной попытке донести до своего менеджера Эрла Уивера идею о том, что он должен занять второе место в составе. Он написал программы IBM BASIC , которые помогли ему управлять Tidewater Tides , а после того, как в 1984 году он стал менеджером New York Mets , он поручил сотруднику команды написать приложение dBASE II для компиляции и хранения расширенных показателей статистики команды. [9] Крейг Р. Райт был еще одним сотрудником MLB, работавшим с «Техас Рейнджерс» в начале 1980-х годов. За время своего пребывания в «Рейнджерс» он стал известен как первый сотрудник фронт-офиса в истории MLB, работавший под титулом «саберметрик». [10] [11]

Дэвид Смит основал Retrosheet в 1989 году с целью компьютеризировать счет каждого когда-либо сыгранного бейсбольного матча высшей лиги, чтобы более точно собирать и сравнивать статистику игры.

Билли Бин как игрок в 1989 году.

В 1990-х годах команда Oakland Athletics начала использовать более количественный подход к бейсболу, сосредоточив внимание на саберметрических принципах. Первоначально это началось с Сэнди Олдерсона в качестве генерального менеджера команды, когда он использовал эти принципы для приобретения относительно недооцененных игроков. [1] Его идеи получили продолжение, когда Билли Бин занял пост генерального менеджера в 1997 году и занимал эту должность до 2015 года и нанял своего помощника Пола ДеПодеста . [8] Благодаря статистическому анализу, проведенному Бином и ДеПодестой в сезоне 2002 года, «Окленд Эйс» выиграли 20 игр подряд. Это был исторический момент для франшизы: 20-я игра была сыграна на стадионе «Колизей округа Окленд-Аламеда» . [12] Его подходы к бейсболу вскоре получили национальное признание, когда в 2003 году Майкл Льюис опубликовал «Moneyball: искусство победы в нечестной игре», в котором подробно описал использование Бином саберметрики. В 2011 году по книге Льюиса был выпущен фильм, также называемый Moneyball , который широко представил методы, используемые во фронт-офисе Oakland Athletics.

Традиционные измерения

Sabermetrics была создана с целью помочь любителям бейсбола узнать об этом виде спорта посредством объективных данных. Это осуществляется путем оценки игроков во всех аспектах игры, в частности в отбивании мяча, подаче и игре на поле. Эти меры оценки обычно выражаются либо в количестве пробежек, либо в показателях командных побед, поскольку старые статистические данные считались неэффективными.

Измерения ватина

Тед Уильямс , последний игрок MLB, набравший 0,400 за сезон.

Традиционной мерой результативности считается количество попаданий , разделенное на общее количество ударов . Билл Джеймс, как и другие отцы саберметрики, счел эту меру ошибочной, поскольку она игнорирует любые другие способы, которыми отбивающий может достичь базы, кроме удара. [13] И наоборот, процент попаданий на базу (OBP) учитывает базу по мячам («прогулкам») и попаданию за подачу. [a] Еще одна проблема с традиционным измерением среднего показателя ударов заключается в том, что он не делает различия между попаданиями (т. е. одиночными, двойными, тройными и хоум-ранами) и придает каждому удару равную ценность. [13] Мерой, которая различает эти результаты, является процент пробок (SLG). [a] Чтобы вычислить процент пробок, общее количество баз всех попаданий делится на общее количество ударов битой.

Стивен Джей Гулд предположил, что исчезновение среднего показателя 0,400 очков (последний раз достигнутого в MLB Тедом Уильямсом в 1941 году) на самом деле является признаком общего улучшения показателей игры. [15] [16] Это потому, что в современную эпоху игроки больше сосредотачиваются на силовых ударах, чем на средних. [16] Таким образом, стало более ценным сравнивать игроков, используя процент пробок и процент попадания на базу по сравнению со средним показателем ударов. [15]

Эти два улучшенных саберметрических показателя являются важными навыками для измерения отбивающего, и они были объединены для создания современной статистики « база плюс пробки» (OPS). OPS — это сумма процента попаданий на базу и процента попаданий. Эта современная статистика стала полезной при сравнении игроков и является мощным методом прогнозирования ранов, набранных определенным игроком. [17]

Некоторые другие статистические данные, которые саберметристы используют для оценки результативности игры, включают взвешенное базовое среднее , вторичное среднее , количество созданных пробежек и эквивалентное среднее .

Измерения качки

Эд Уолш , чья карьера с показателем 1,82 ERA является самым низким показателем в истории MLB.

Традиционным показателем результативности подачи является средний заработанный пробег (ERA). Он рассчитывается как количество заработанных ранов , разрешенных за девять иннингов. Средний заработанный пробег не отделяет способности питчера от способностей полевых игроков, с которыми он играет. [18] Еще одним классическим показателем подачи является процент побед питчера . Процент выигрышей рассчитывается путем деления выигрышей на общее количество решений (выигрышей плюс проигрыши). Процент побед также во многом зависит от команды питчера, особенно от количества забитых ею очков.

Специалисты по саберметрике попытались найти различные показатели эффективности подачи, которые исключают действия участвующих полевых игроков. Одним из первых разработанных и одним из самых популярных в использовании является метод «прогулки плюс удары за поданный иннинг» (WHIP), который, хотя и не полностью независим от защиты, имеет тенденцию указывать, сколько раз питчер скорее всего поставит игрока на базу. (либо посредством ходьбы, удара за подачей или удара по базе) и, следовательно, насколько эффективны отбивающие против конкретного питчера при достижении базы.

Более поздним развитием стало создание системы независимой от защиты статистики подачи (DIPS). Воросу Маккракену приписывают разработку этой системы в 1999 году. [19] Благодаря своим исследованиям Маккракен смог показать, что между питчерами практически нет разницы в количестве ударов, которые они допускают по мячам, введенным в игру, независимо от уровень их мастерства. [20] Некоторыми примерами этой статистики являются независимая от защиты ERA , независимая от поля подача и независимый от защиты компонент ERA . Другие специалисты по саберметрике продолжили работу в DIPS, например, Том Танго , который управляет веб-сайтом саберметрики Tango on Baseball .

Бейсбольный проспект создал еще одну статистику, названную периферийной ЭРА . Этот показатель эффективности питчера учитывает удары, прогулки, разрешенные хоум-раны и ауты с поправкой на приблизительные факторы. [18] Каждый стадион имеет разные размеры, когда дело доходит до стены дальней части поля, поэтому питчер не должен иметь одинаковые размеры для каждого из этих парков. [21]

Среднее число ударов по мячам в игре (BABIP) — еще один полезный показатель для определения результативности питчеров. [20] Если у питчера высокий BABIP, он часто будет демонстрировать улучшения в следующем сезоне, тогда как питчер с низким BABIP часто будет демонстрировать снижение в следующем сезоне. [20] Это основано на статистической концепции регрессии к среднему значению . Другие создали различные способы количественной оценки отдельных полей на основе характеристик поля, а не на основе заработанных пробежек или попаданий мячей.

Расширенные методы

Ценность игрока по сравнению с заменой (VORP) когда-то считалась популярной саберметрической статистикой. Эта статистика показывает, какой вклад игрок вносит в свою команду по сравнению с гипотетическим игроком, который выступает на минимальном уровне, необходимом для удержания позиции в составе команды высшей лиги. Это измерение было изобретено Китом Вулнером, бывшим автором саберметрической группы и веб-сайта Baseball Prospectus .

Победы выше замены (WAR) — еще одна популярная саберметрическая статистика для оценки вклада игрока в свою команду. [22] Подобно VORP, WAR сравнивает данного игрока с игроком уровня замены, чтобы определить количество дополнительных побед, которые игрок принес своей команде. [23] Значения WAR различаются в зависимости от позиции удара и во многом определяются успешной игрой игрока и количеством игрового времени. [23]

Количественный анализ в бейсболе

Многие традиционные и современные статистические данные, такие как ERA и Wins Shared, не дают полного понимания того, что происходит на поле. [24] : 189–198  Простых соотношений недостаточно для понимания статистических данных бейсбола. Структурированный количественный анализ способен объяснить многие аспекты игры, например, определить, как часто команде следует пытаться украсть мяч . [25]

Приложения

Sabremetrics можно использовать для разных целей, но наиболее распространенными являются оценка прошлых результатов и прогнозирование будущих результатов, чтобы определить вклад игрока в свою команду. [17] Это может быть полезно при определении того, кто должен выиграть награды в конце сезона, такие как MVP, а также при определении ценности совершения определенной сделки.

Большинство бейсболистов, как правило, несколько лет играют в низших лигах, прежде чем их вызывают в высшую лигу. Конкурентные различия в сочетании с приблизительными эффектами затрудняют точное сравнение статистики игрока. Специалисты по саберметрике смогли решить эту проблему, скорректировав статистику низшей лиги игрока, также известную как эквивалент низшей лиги. [17] Благодаря этим изменениям команды могут оценить результативность игрока как в АА, так и в ААА, чтобы определить, подходит ли он для вызова на крупные турниры.

Прикладная статистика

Методы Sabermetrics обычно используются для трех целей:

  1. Сравнить ключевые показатели определенных игроков в реалистичных условиях. Оценка прошлых результатов игрока позволяет получить аналитический обзор. Сравнение этих данных между игроками может помочь понять ключевые моменты, такие как их рыночная стоимость. Таким образом можно определить роль и зарплату, которая должна быть назначена этому игроку.
  2. Чтобы обеспечить прогноз будущих выступлений данного игрока или команды. Когда доступны прошлые данные об эффективности команды или конкретного игрока, Sabermetrics можно использовать для прогнозирования средних будущих результатов на следующий сезон. Таким образом, можно с определенной вероятностью сделать прогноз о количестве выигрышей и проигрышей.
  3. Предоставить полезную функцию вклада игрока в свою команду. Анализируя данные, можно понять, какой вклад игрок вносит в успех/неуспех своей команды. Учитывая эту корреляцию, можно объективно подписывать или отпускать игроков с определенными характеристиками.

Модель машинного обучения

Модель машинного обучения может быть построена с использованием наборов данных, доступных в таких источниках, как справочник по бейсболу. Эта модель даст оценки вероятности исхода конкретных игр или результатов конкретных игроков. Эти оценки становятся все более точными, если их применять к большому количеству событий в долгосрочной перспективе. Результат игры (выигрыш/проигрыш) рассматривается как имеющий биномиальное распределение.

Прогнозы можно делать с использованием модели логистической регрессии с объясняющими переменными, включая: забитые раны соперника, забитые раны, локауты, время игры с битой, процент побед и кнут питчера.

Достижения с 1985 г. по настоящее время

Две книги Билла Джеймса, «Исторический обзор бейсбола Билла Джеймса» (1985) и «Выиграй акции» (2002), продолжают продвигать область саберметрики. [26] Его бывший помощник Роб Нейер , который позже стал старшим писателем ESPN.com и редактором национального бейсбольного журнала SBNation, также работал над популяризацией саберметрики с середины 1980-х годов. [27]

Нейт Сильвер , бывший писатель и управляющий партнер Baseball Prospectus , изобрел PECOTA в 2002–2003 годах и представил публике в книге Baseball Prospectus в 2003 году . [28] Аббревиатура расшифровывается как Player Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm , [29] и представляет собой саберметрическую систему для прогнозирования результатов игроков Высшей лиги бейсбола. Проще говоря, предполагается, что карьеры аналогичных игроков будут следовать схожей траектории. Эта система принадлежит Baseball Prospectus с 2003 года и помогает авторам веб-сайта изобретать или совершенствовать широко используемые саберметрические меры и методы. [30]

Начиная с бейсбольного сезона 2007 года, MLB начала изучать технологию записи подробной информации о каждом поле, которое используется в игре. Это стало известно как система PITCHf/x , которая способна записывать скорость тона в точке его выпуска и при пересечении пластины, а также место и угол разрыва определенных питчей с помощью видеокамер. [13] FanGraphs — это веб-сайт, который поддерживает эту систему, а также анализирует данные по играм. Веб-сайт также специализируется на публикации расширенной статистики бейсбола, а также графиков, которые оценивают и отслеживают результаты игроков и команд. [ нужна цитата ]

В популярной культуре

Смотрите также

Примечания

  1. ^ ab Базовый процент и процент попаданий датируются как минимум 1941 годом, [14] до Билла Джеймса (1949 года рождения) и SABR (образованного в 1971 году).

Рекомендации

  1. ^ abc Льюис, Майкл М. (2003). Манибол: искусство побеждать в нечестной игре . Нью-Йорк : WW Нортон . ISBN 0-393-05765-8.
  2. ^ аб Пуэрцер, Ричард Дж. (осень 2002 г.). «От научного бейсбола к саберметрике: профессиональный бейсбол как отражение инженерии и менеджмента в обществе». ДЕВЯТЬ: Журнал истории и культуры бейсбола . 11 : 34–48. дои : 10.1353/nin.2002.0042. S2CID  154849268.
  3. ^ "Зал славы - Генри Чедвик" . Архивировано из оригинала 12 апреля 2008 г.
  4. ^ Альберт, Джеймс; Джей М. Беннетт (2001). Curve Ball: бейсбол, статистика и роль шанса в игре . Спрингер . стр. 170–171. ISBN 0-387-98816-5.
  5. ^ «Билл Джеймс, за пределами бейсбола». Мозговой центр с Беном Ваттенбергом . ПБС . 28 июня 2005 года . Проверено 2 ноября 2007 г.
  6. ↑ Акман, Д. (20 мая 2007 г.). «Султан статистики». Журнал "Уолл Стрит . Проверено 2 ноября 2007 г.
  7. ^ Аб Джарвис, Дж. (29 сентября 2003 г.). «Обзор показателей оценки производительности бейсболистов» . Проверено 2 ноября 2007 г.
  8. ^ Аб Кипен, Д. (1 июня 2003 г.). «Новая игра Билли Бина». Хроники Сан-Франциско . Проверено 2 ноября 2007 г.
  9. ^ Портер, Мартин (29 мая 1984 г.). «Компьютер выходит из строя». Журнал ПК . п. 209 . Проверено 24 октября 2013 г.
  10. ^ RotoJunkie - Roto 101 - Глоссарий Sabermetric (при поддержке evoArticles). Архивировано 10 сентября 2007 г. на Wayback Machine.
  11. ^ BaseballsPast.com
  12. ^ "Хронология франшизы" .
  13. ^ abc Альберт, Джим (2010). «Саберметрика: прошлое, настоящее и будущее» (PDF) . В Джозеф А. Галлиан (ред.). Математика и спорт . Том. 43. Автор: Математическая ассоциация Америки. МАА. стр. 3–14. ISBN 9780883853498. JSTOR  10.4169/j.ctt6wpwsw.4.
  14. ↑ Пауэрс, Джимми (3 июня 1941 г.). «Электростанция (колонна)». Ежедневные новости . Нью-Йорк. п. 45 . Проверено 30 января 2023 г. - через газеты.com.
  15. ^ Аб Гулд, Стивен Джей (2003). «Почему никто больше не набирает 0,400» . Триумф и трагедия в Мадвилле: страсть к бейсболу на всю жизнь . WW Нортон и компания. стр. 151–172. ISBN 0-393-05755-0.
  16. ^ ab Agonistas, Дэн (4 августа 2004 г.). «Куда делись нападающие калибра .400?» . Проверено 30 августа 2016 г. ... Дискуссия вращалась вокруг эссе, которое Гулд написал для журнала Discover в 1986 году и которое было переиздано как в его книге 1996 года « Полный дом» , так и в «Триумфе и трагедии» под заголовком «Почему никто больше не бьет .400»…
  17. ^ abc Грабинер, Дэвид Дж. «Саберметрический манифест». Бейсбольный архив .
  18. ^ аб Маккракен, Ворос (23 января 2001 г.). «Подача и защита: какой контроль у херлеров?». Бейсбольный проспект .
  19. ^ Баско, Дэн; Дэвис, Майкл (осень 2010 г.). «Множество разновидностей DIPS: история и обзор». Журнал бейсбольных исследований . 32 (2).
  20. ↑ abc Ball, Эндрю (17 января 2014 г.). «Как саберметрика изменила бейсбол?». Оценка за пределами коробки .
  21. ^ Баумер, Бенджамин ; Цимбалист, Эндрю (2014). Саберметрическая революция: оценка роста аналитики в бейсболе . Издательство Пенсильванского университета.
  22. ^ Фанграфы : ВОЙНА
  23. ^ аб Шенфилд, Дэвид (19 июля 2012 г.). «О чем мы говорим, когда говорим о ВОЙНЕ». ESPN.com .
  24. ^ Джон Т. Саккоман; Габриэль Р. Коста; Майкл Р. Хубер (2009). Практика саберметрики: применение науки бейсбольной статистики на практике . Соединенные Штаты Америки: McFarland & Company. ISBN 978-0-7864-4177-8.
  25. ^ "Изменение расчета пойманных и воров | Бейсбол FanGraphs" . Фанграфы Бейсбол . Проверено 6 декабря 2016 г.
  26. ^ Нейер, Роб (5 ноября 2002 г.). «Ред Сокс нанимают Джеймса в качестве консультанта». ESPN.com . Проверено 7 марта 2009 г.
  27. ↑ Яффе, К. (22 октября 2007 г.). «Интервью Роба Нейера». «Жесткие времена» . Проверено 2 ноября 2007 г.
  28. ^ Нейт Сильвер, «Представляем PECOTA», Гэри Хакабей, Крис Карл , Дэйв Пиз и др. , ред., Baseball Prospectus 2003 (Даллес, Вирджиния: Brassey's Publishers, 2003): 507–514.
  29. ^ "Бейсбольный проспект: Глоссарий" . www.baseballprospectus.com . Проверено 5 мая 2016 г.
  30. ^ "Бейсбольный проспект" . Проверено 4 марта 2012 г.

Внешние ссылки

Поищите саберметрику в Викисловаре, бесплатном словаре.