2008/05/18

RBI Estimation (3)

2007 Top 25 of Estimated RBI
PlayerTPAAB1B2B3BHRBBHBPSFSHGORBI(Rk)eRBI(Rk)RBI/700(Rk)eRBI/700(Rk)
A Rodriguez7085839831054952190141156(1.0)137.6(1)154.2(1)136.1(2)
P Fielder6815737835250901440131119(9.0)124.1(2)122.3(19)127.5(4)
M Holliday71363612450636631040149137(3.0)120.8(3)134.5(7)118.6(6)
J Rollins7787161243820304976016094(43.5)116.3(4)84.6(133)104.6(30)
C Lee69762711443132534130163119(9.0)114.8(5)119.5(20)115.3(9)
C Pena61249062291461031081106121(6.0)114.4(6)138.4(5)130.8(3)
R Howard648529692604710757085136(4.0)114.1(7)146.9(2)123.2(5)
M Cabrera6805881143823479571133119(9.0)110.4(8)122.5(18)113.7(11)
H Ramirez706639129486295274415281(71.5)109.6(9)80.3(156)108.7(20)
D Ortiz6675499452135111430123117(11.0)109.5(10)122.8(17)114.9(10)
M Ordonez6795951345402876250148139(2.0)109.3(11)143.3(3)112.7(15)
A Pujols6795651143813299780156103(24.0)108.6(12)106.2(48)111.9(17)
D Wright7116041234213094670139107(18.5)107.7(13)105.3(53)106.0(26)
D Uggla7286327249331681311412188(57.0)105.3(14)84.6(132)101.3(47)
A Gonzalez7206461034633065360144100(31.5)104.5(15)97.2(78)101.6(45)
C Beltran6365548433333692101133112(14.5)103.1(16)123.3(16)113.4(13)
A Soriano61757993425333143010870(105.5)102.0(17)79.4(157)115.7(8)
B Phillips7026501252663033125217494(43.5)101.8(18)93.7(90)101.5(46)
A Dunn6325226927240101540103106(20.0)101.8(19)117.4(23)112.7(14)
J Morneau668590953133164590177111(16.5)101.4(20)116.3(25)106.3(23)
V Guerrero6605741134512771960176125(5.0)101.3(21)132.6(9)107.4(21)
A Rios711643117437245567013785(62.0)99.9(22)83.7(138)98.3(64)
C Jones600513984242982050133102(27.0)99.6(23)119.0(21)116.2(7)
A Rowand6846121174502747194215089(54.5)98.9(24)91.1(101)101.2(50)
L Berkman668561962423494850147102(27.0)98.8(25)106.9(46)103.6(34)

根據前兩篇的推論,我們最後得到eRBI(Estimated RBI) = 0.228*1B + 0.442*2B + 0.613*3B + 1.607*HR +0.022*BB + 0.033*HBP + 1.000*SF + 0.025*SH + 0.022*GO

上表是2007年eRBI最高的25名打者的打擊成績。

Sort By RBI
Player RBI(Rk)eRBI(Rk)
A Rodriguez156(1.0)137.6(1)
M Ordonez139(2.0)109.3(11)
M Holliday137(3.0)120.8(3)
R Howard136(4.0)114.1(7)
V Guerrero125(5.0)101.3(21)
C Pena121(6.0)114.4(6)
M Lowell120(7.0)93.2(37)
M Cabrera119(9.0)110.4(8)
P Fielder119(9.0)124.1(2)
C Lee119(9.0)114.8(5)
Player RBI/700(Rk)eRBI/700(Rk)
A Rodriguez154.2(1)136.1(2)
R Howard146.9(2)123.2(5)
M Ordonez143.3(3)112.7(15)
S Sosa141.9(4)101.8(43)
C Pena138.4(5)130.8(3)
R Braun138.0(6)136.2(1)
M Holliday134.5(7)118.6(6)
B Hawpe134.0(8)106.2(24)
V Guerrero132.6(9)107.4(21)
M Lowell128.6(10)99.9(57)

我們可以看到RBI前十名的打者大多也是eRBI榜上的領先者,Mike Lowell是個極端的例外,他的eRBI只能排在第37名(也就是平均一隊有1.2個人的等級),但是實際的RBI卻是第7名,這要歸功於他前段隊友的上壘能力和他本身在壘上有人的表現。不意外的,RBI領先群幾乎都有著超出預估值的RBI,Prince Fielder是唯一的例外,RBI比eRBI還低了5分。

在RBI/700PA的部份,我們可以看到Sammy Sosa取代了Lowell的地位,而Fielder掉出前10名後,RBI-eRBI最低的變成了他的隊友Ryan Braun。

Sort By Estimated RBI
Player RBI(Rk)eRBI(Rk)
A Rodriguez156(1.0)137.6(1)
P Fielder119(9.0)124.1(2)
M Holliday137(3.0)120.8(3)
J Rollins94(43.5)116.3(4)
C Lee119(9.0)114.8(5)
C Pena121(6.0)114.4(6)
R Howard136(4.0)114.1(7)
M Cabrera119(9.0)110.4(8)
H Ramirez81(71.5)109.6(9)
D Ortiz117(11.0)109.5(10)
Player RBI/700(Rk)eRBI/700(Rk)
R Braun138.0(6)136.2(1)
A Rodriguez154.2(1)136.1(2)
C Pena138.4(5)130.8(3)
P Fielder122.3(19)127.5(4)
R Howard146.9(2)123.2(5)
M Holliday134.5(7)118.6(6)
C Jones119.0(21)116.2(7)
A Soriano79.4(157)115.7(8)
C Lee119.5(20)115.3(9)
D Ortiz122.8(17)114.9(10)

Jimmy Rollins和Hanley Ramirez都有很強的清壘能力,打第一棒讓他們的實際打點數大打折扣。

不過話說回來,要不是打第一棒,他們也沒辦法打那麼多打席。以eRBI/700PA來看,Alfonso Soriano才是唯一能和中心打者一拼清壘能力的第一棒。

Sort By RBI - eRBI
Player RBI(Rk)eRBI(Rk)
M Ordonez139(2.0)109.3(11)
M Lowell120(7.0)93.2(37)
S Sosa92(48.5)66.0(120)
B Hawpe116(12.0)92.0(39)
V Guerrero125(5.0)101.3(21)
R Howard136(4.0)114.1(7)
M Young94(43.5)72.7(97)
E Brown62(140.0)41.4(224)
A Rodriguez156(1.0)137.6(1)
B McCann92(48.5)73.8(93)
Player RBI/700(Rk)eRBI/700(Rk)
S Sosa141.9(4)101.8(43)
E Brown109.3(39)72.9(201)
M Ordonez143.3(3)112.7(15)
R Hernandez106.1(49)75.6(186)
M Lowell128.6(10)99.9(57)
B Hawpe134.0(8)106.2(24)
V Guerrero132.6(9)107.4(21)
R Howard146.9(2)123.2(5)
B McCann116.7(24)93.6(84)
M Young95.1(87)73.5(200)

Ordonez奪下RBI超出預估最多的打者頭銜,Lowell和Sosa緊追在後,但是以比率上來看,比eRBI多打了一半的Emi Brown可能才是最神奇的。比較有意思的是主打第三棒但第二棒也打了不少的Michael Young也出現在這個榜上。

Sort By eRBI - RBI
Player RBI(Rk)eRBI(Rk)
A Soriano70(105.5)102.0(17)
H Ramirez81(71.5)109.6(9)
A Iwamura34(229.0)58.9(162)
C Young68(112.0)90.9(41)
C Granderson74(90.5)96.9(30)
J Rollins94(43.5)116.3(4)
J Reyes57(164.0)79.3(77)
K Lofton38(223.5)59.6(155)
J Pierre41(215.5)62.3(141)
R Weeks36(227.0)56.9(172)
Player RBI/700(Rk)eRBI/700(Rk)
A Soriano79.4(157)115.7(8)
A Iwamura42.6(242)73.7(198)
R Weeks49.8(236)78.7(169)
H Ramirez80.3(156)108.7(20)
D Eckstein44.8(240)72.9(202)
L Castillo32.8(248)60.0(239)
K Lofton47.6(237)74.6(192)
Y Escobar55.2(227)81.0(157)
C Young76.3(175)102.0(42)
C Granderson76.6(174)100.4(53)

eRBI超出RBI最多的前十名,第一棒的天下。


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    2008/05/11

    RBI Estimation (2)

    -所謂的估計,就是不知道的東西都我說了算-

    前一篇文章中,先對於打點的狀況做了一些簡單的分析,之後也確認了並不用考慮盜壘split stats的影響,請參閱該篇的回應。

    這禮拜我再到MLB.com去找了各split狀態下的GO和AO次數,發現了一些事情:

  • mlb.com的GO/AO欄是(GO+GDP)/AO,換句話說,雙殺打在GO這一欄只會記錄一次,而在GO/AO時才當做兩個GO來算。
  • SH和SF都有算進GO和AO裡。
  • 000時,GO+AO恰好等於AB-H-SO+SH+SF-ROE,AL和NL都是如此,所以這應該不是單純的巧合;在其他狀況時,GO+AO略高於以上的算式。
  • 把GO的數據更新過(採用MLB.com的GO-SF),暫不處理ROE的問題,再把前一個表格中,確定的部份重貼一次:

    Split

    000

    100

    020

    003

    120

    103

    023

    123

    RBI28122727291919413381268022153582
    1B/RBI16201/00005812/00002465/1321895/08952086/????1022/1022607/????797/????
    2B/RBI5109/00001699/0691771/0771251/0251634/????298/????185/0370250/????
    3B/RBI532/0000148/014893/009326/002661/012229/005819/003830/0090
    HR/RBI2812/2812944/1888367/0734104/0208360/1080138/041498/0294134/0536
    BB/RBI7804/00002370/00002316/0000791/00001072/0000506/0000869/0000351/0351
    HBP/RBI879/0000319/0000163/000068/0000144/000075/000049/000058/0058
    SF/RBI0/00000/00000/0000317/03170/0000433/0433275/0275416/0416
    SH/RBI0/0000882/0000266/000019/0019317/000053/????3/00030/0000
    GO/RBI24695/00008621/00003995/00001271/02253619/00001470/????858/????1151/????
    RBI'2812272729191941120219279801451
    RBI"0000217975312352131

    前四個狀態是確定的狀態,後四個則否。 以120為例,不足的2179RBI中有634RBI是二壘打將二壘跑者打回來的,剩餘的1545分打點是一壘打將二壘跑者打回來以及二壘打將一壘跑者打回來的額外進壘得分,從前文我們已經知道此時額外進壘得分的機率將比單一跑者時更高,遺憾的是我們還是不知道這兩者的比例。

    我採用一個最簡單的假設,假設在120時一壘打送回二壘跑者的比率是020時的c倍,則此時二壘打送回一壘跑者的比率也同樣是100時的c倍,則這兩個比率應該是60.2%和45.7%。

    其他三個狀況也用同樣的方式去計算,103時的SH我假設有30%將三壘跑者送回來,由於發生的次數不多,這個造成的誤差應該不至於太大。

    重新將表格畫過,並列出各數據的總BRI和平均RBI:

    Split

    000

    100

    020

    003

    120

    103

    023

    123

    Total Avg
    RBI2812272729191941338126802215358222257
    1B/RBI16201/00005812/00002465/1321895/08952086/12551022/1022607/1034797/118129885/6808 0.228
    2B/RBI5109/00001699/0691771/0771251/0251634/0924298/0440185/0370250/06159197/4061 0.442
    3B/RBI532/0000148/014893/009326/002661/012229/005819/003830/0090938/0575 0.613
    HR/RBI2812/2812944/1888367/0734104/0208360/1080138/041498/0294134/05364957/7966 1.607
    BB/RBI7804/00002370/00002316/0000791/00001072/0000506/0000869/0000351/035116079/0351 0.022
    HBP/RBI879/0000319/0000163/000068/0000144/000075/000049/000058/00581755/0058 0.033
    SF/RBI0/00000/00000/0000317/03170/0000433/0433275/0275416/04161441/1441 1.000
    SH/RBI0/0000882/0000266/000019/0019317/000053/00163/00030/00001540/0038 0.025
    GO/RBI24695/00008621/00003995/00001271/02253619/00001470/0297858/02011151/023544140/0959 0.022

    也就是說,一支一壘打平均可以打回0.228分打點,二壘打則是0.442分,以此類推。

    當然這並不能拿來推估選手的實際打點數,中心棒次的打者由於打擊時壘上跑者比平均來得多,他們也比較容易拿到打點。

    而這也不是個評量打者的好數據。確實地,棒球比賽最重要的一個數據就是勝場數,能幫助球隊贏球才是球員最終極的目的。對打者而言,增加得分和提高勝率幾乎是等價的,這也是打點一直以來被視為最能代表打者貢獻的數字的原因。

    但是,這裡的勝場數和得分數指的是團隊數據而非個人數據,如果個人的打點數增加卻沒能提高球隊的總得分,那仍然是沒有貢獻可言的。

    舉個例子,如果兩名球員有著幾乎相同的數據,球員A僅比球員B多了1HR而少了10BB(代表A有著略高的SLG和較低的OBP),由上表可看出一支全壘打平均帶來1.6分打點,而10個BB也不見得能擠出1分打點(這還沒考慮到A剩下的9個打席中,SF和GO製造的打點)。然而B可以增加隊友打點的機會,還可以讓球隊多打十餘個打席,雖然B的打點數很可能會不及A,但不管從什麼方面來看,能讓帶來較多團隊得分的應該是B才對。

    所以這個數據就僅僅是推估打者在聯盟平均的壘上狀況時,可以拿到幾分打點而已,像是Expected winNeutralized wins計算投手在隊友和對手都是聯盟平均的狀態下可以拿到多少勝投,不過更沒有意義一點。

    也因此開宗明義的第一句也就說了:這是個沒什麼意義的數據


    下一篇打算來算一下2007年打者的Estimated RBI,以及與實際RBI的比較。


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    2008/05/04

    Goal Line Blitz

    最近在玩這個美式足球的MMORPG(多人線上角色扮演遊戲)。

    玩家在這個遊戲中主要是扮演美式足球球員,也可以靠著買下球隊成為Boss/GM/Manager。

    Player profile界面看起來頗有Yahoo! Sport的風格

    球員靠著訓練和比賽升級來提升屬性及技能,訓練項目和比賽策略都可以在個人頁面調整。

    大約兩天一戰,由電腦模擬比賽進行,成績會紀錄下來。

    球員會收到球隊給的offer,接受後就有收入可以拿來做訓練或是買裝備。

    可以在球隊頁面中檢視賽程及先發陣容,球員名單、Depth Chart和球場介紹也不缺。

    點擊比賽結果可以觀看gamelog,而其中最棒的就是底下這個replay動畫: 可以看到球員真實在場上移動的狀況。

    創造新球員和購買球隊都需要Flex Points,一個帳戶可以創造多個球員,不同的位置所需的FP也不同,較重要的位置需求的FP也較高。FP還可以拿來製作個人專屬裝備和升級。

    新帳戶一開始會有400點FP,有兩種方法可以增加FP,一個是花錢買,另一個是推薦新人加入。

    想體驗這個遊戲的人可以點以下連結創立一個新帳戶,讓我賺點FP :p http://goallineblitz.com/game/signup.pl?ref=8513805


    在幾年前我曾受到劇空間ぱわふるリーグInside The Park Baseball的啟發而想做一個on-line的棒球球員RPG,後來雖然有由劇ぱわ修改的俺のペナント出現,但是覺得從守備位置可以亂換,沒有賽程表而是靠玩家手動進行比賽,任何人都可以調陣容,比賽沒有經驗值,一年只有一次的訓練選擇,錢不是用來買裝備而是買技能,缺乏完整的成績紀錄,到沒有個人管理頁面等等,有諸多地方可以改進。

    劇ぱわ: 線上棒球策略遊戲,創造自己的球隊和其他玩家比賽 ITP: 扮演單一球員的單機版棒球RPG

    不過憑我一個人在課餘時間當然是做不出來 XD,小貼紙算是其中一個衍生作品吧。(話說本站用的小貼紙已經更新囉,現在是根據每日造訪次數成長,不會退休,每天固定進行27場比賽的版本)

    老實說我對美式足球是一竅不通,唯一的接觸是アイシールド21。 不過Goal Line Blitz幾乎就是我想像中的Web-Game美式足球版,所以讓我很有興趣,希望日後也能出現棒球版本的MMORPG。 :p

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    2008/04/27

    RBI Estimation (1)

    有時候也會想算一些沒什麼意義的數據。

    一直到現在打點都還被相當多的棒球界人士認為是打者-至少是中心打者-最重要的數據。不過對Sabermetrics有點研究的人都會知道RBI並不是個獨立數據,它和打者前段棒次的成績關連不小,兩個相同成績的打者在不同的打線中,前段棒次比較會上壘的那個理所當然會有較多的打點機會,也因此光用打點做為判斷打者的標準是不大公正的。

    那如果將所有打者都放到一個聯盟平均的打線中,他們可以打出幾分打點呢?我們倒是可以嘗試著算算看這個數據。

    首先要調查所有打者打擊時壘上跑者的狀況分佈,我們從Baseball-Reference找來2007年的split stats,整理成下表(為了編輯方便轉了90度):

    Split

    000

    100

    020

    003

    120

    103

    023

    123

    PA1028423416616781562813880603642974993
    RBI28122727291919413381268022153582
    1B162015812246589520861022607797
    2B51091699771251634298185250
    3B532148932661291930
    HR281294436710436013898134
    BB7804237023167911072506869351
    HBP87931916368144754958
    SF0003170433275416
    SH0882266193175330
    SO18097538927569432464974685881
    GO*28661974843771422393616699951389
    *GO為估計值

    根據打擊結果的不同,打者的打點數應該如下:

    • 3B:壘上幾個跑者就幾分打點
    • HR:跑者數+1
    • BB,HBP:只有在滿壘情況時有一分打點
    • SF:只會出現在三壘有人時(一二壘不論),一分打點
    • SO:不會有打點
    • AO:如果有打點就會記成SF,其他的AO不會有打點

    而比較不確定的有以下四者:

    • 1B:三壘跑者一定回得來,二壘跑者不確定,一壘跑者回不來
    • 2B:二三壘跑者一定回得來,一壘跑者不確定
    • GO:三壘跑者要是跑回來,也有一分打點
    • SH:在003023123時會有一分打點,然而發生在103時不確定

    先將確定的部份所產生的RBI填上,RBI'為確定部份產生的RBI總數,RBI"為與RBI'實際RBI的差距,也就是不確定的部份該補上的產出

    Split

    000

    100

    020

    003

    120

    103

    023

    123

    RBI28122727291919413381268022153582
    1B/RBI16201/00005812/00002465/????895/08952086/????1022/1022607/????797/????
    2B/RBI5109/00001699/????771/0771251/0251634/????298/????185/0370250/????
    3B/RBI532/0000148/014893/009326/002661/012229/005819/003830/0090
    HR/RBI2812/2812944/1888367/0734104/0208360/1080138/041498/0294134/0536
    BB/RBI7804/00002370/00002316/0000791/00001072/0000506/0000869/0000351/0351
    HBP/RBI879/0000319/0000163/000068/0000144/000075/000049/000058/0058
    SF/RBI0/00000/00000/0000317/03170/0000433/0433275/0275416/0416
    SH/RBI0/0000882/0000266/000019/0019317/000053/????3/00030/0000
    GO/RBI28661/00009748/00004377/00001422/????3936/00001669/????995/????1389/????
    RBI'2812203615981716120219279801451
    RBI"06911321225217975312352131

    先做一些簡單的計算,由上表可以看出,在100時不足的691分打點,應該就是由1699支二壘安打打回來的數目,因此可以推出此時一壘跑者回來得分的比例為691/1699=40.7%;同理在020時一壘安打打回二壘跑者的比例為53.6%,在003情況下,跑者靠GO跑回來的比例為15.8%。

    我們首先假設,在壘上有二個以上的跑者時,跑者額外進壘回來得分的比例沒有改變,將資料填回上表,結果變成了這樣:

    Split

    000

    100

    020

    003

    120

    103

    023

    123

    RBI28122727291919413381268022153582
    1B/RBI16201/00005812/00002465/1321895/08952086/11181022/1022607/0932797/1224
    2B/RBI5109/00001699/0691771/0771251/0251634/0892298/0419185/0370250/0602
    3B/RBI532/0000148/014893/009326/002661/012229/005819/003830/0090
    HR/RBI2812/2812944/1888367/0734104/0208360/1080138/041498/0294134/0536
    BB/RBI7804/00002370/00002316/0000791/00001072/0000506/0000869/0000351/0351
    HBP/RBI879/0000319/0000163/000068/0000144/000075/000049/000058/0058
    SF/RBI0/00000/00000/0000317/03170/0000433/0433275/0275416/0416
    SH/RBI0/0000882/0000266/000019/0019317/000053/????3/00030/0000
    GO/RBI28661/00009748/00004377/00001422/02253936/00001669/0264995/01581389/0220
    RBI'28122727291919413212261020703497
    RBI"00001697014585

    結果我們發現,當壘上有兩個以上跑者時,計算出來的RBI數低於實際值,顯示跑者額外進壘的比例在這些狀況下提高了。這倒是符合我們的常識,當壘上跑者不只一人時,守備方選擇放棄本壘而阻止其他壘上跑者的機會提高,跑者靠額外進壘回來得分的機率也就上升。

    再仔細一想,會發現這個表並沒有考慮到盜壘的影響,以100的狀況來說,一壘跑者在這種狀況下盜壘成功了2195次,這2195個打席事實上應該算做020才對。而盜壘失敗的812個打席,則應該當成000來看。

    這裡有一個奇怪的地方,列在100的SB指的顯然是從一壘盜上二壘(總不可能從本壘盜到一壘),那麼020的SB自然也是指從二壘盜上三壘,然而在223次盜壘成功,已經變成三壘有人的打席中,竟然沒有出現任何SF?(由003的split stat來看,SF出現的比率大約是5.6%,223個打席應該要出現約12.6次。)甚至在2006年也沒有SF紀錄,2005和2004僅各有1支。

    先不管這個詭異的現象,仍然有其他關於盜壘的問題,當壘上跑者只有一人的100020003時,盜壘一定是由唯一的跑者發動,盜壘後的情況也很容易判斷;而123023分別只出現1次和2次CS,我們可以假設都是死三壘上的跑者,就算猜錯影響也可以忽略;問題在於120103的情況,無法確實判斷盜壘後的壘上狀況,在沒有其他數據的情況下,這個部份只好先用估計的了。

    (待續...)


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    2008/04/15

    小貼紙又掛掉啦~

    其實上週五就發現了,只是想說剛好乘機來改個板,所以就沒有去修,不過因為趕不出來,所以還是先乖乖回溯到3/16的備份檔。

    其實還發現水晶球的投手排行榜也壞掉了,所以也清空重來了。

    重建排行榜時還跑出了一個超猛的Carlos Zambrano..........

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    2008/04/06

    Baseball season is open

    好像應該寫season was open才對. XD

    今年在Yahoo! Fantasy Baseball只玩了三隊,其中一隊是小魚聯盟,另外Public(autopick)和Winner(live)各一隊。

    這兩三年Yahoo的O-Rank準確度進步很多,再加上Draft AnalysisExperts Rankings等實用的輔助工具,就算只靠Yahoo!的資訊,玩家要選很糟也不容易。反過來說,要像之前一樣輕易的偷到sleeper也變得困難得多了。

    以往選winner和public的差別是public常常可以撿到因為O-Rank差而掉出來的漏網之魚,winner比較不會有這種情況,現在選public的感覺就跟之前的winner差不多。

    今年選秀中段有好幾輪選得很痛苦,不過要是Yahoo!保持這種水準,未來大概就得要習慣於選到"就是這一輪該選"、"不賺不賠"、"沒有明顯比其他選擇好"的球員了吧。

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    2008/03/18

    2008小魚聯盟選秀戰記

    今年是第六年參加小魚聯盟的選秀會了。

    小魚聯盟是個18隊每隊29人的喊價制Keeper聯盟,每年開季前都會有現場選秀來決定FA球員的歸宿。詳細規定可以參閱以上網址或至Ptt2的FAAB板。

    背景資料 選秀前陣容
    守位球員

    薪資

    合約*

    CRamon Castro

    1

    B

    C 

     

     

    1B 

     

     

    3BGarrett Atkins

    13

    2

    CI 

     

     

    2BDustin Pedroia

    7

    2

    SSJason Bartlett

    3

    B

    MILuis Castillo

    10

    1

    OFTorii Hunter

    26

    B

    OFFranklin Gutierrez

    2

    B

    OFMark Teahen

    4

    1

    OFMarcus Thames

    2

    B

    OF 

     

     

    UT 

     

     

    SPFrancisco Liriano

    16

    3

    SPJustin Verlander

    12

    2

    SPChad Billingsley

    11

    3

    SPChuck James

    1

    1

    RPShaun Marcum

    3

    B

    RP 

     

     

    P 

     

     

    P 

     

     

    P 

     

     

    P 

     

     

    *: 合約剩餘年數,A代表合約第一年,B代表第二年,之後需簽固定年數合約 例:A-B-1, A-B-3-2-1

    今年的預定目標和過去兩年一樣: 1120R, 270HR, 1100RBI, 160SB, 0.283AVG, 100W, 0SV, 1180K, 3.90ERA, 1.30WHIP

    根據這個目標,在喊價會上要補到大約以下的水準:
    390R, 125HR, 455RBI, 50SB, 0.280AVG (826H / 2950AB)
    25W, 0SV, 410K, 3.99ERA, 1.30WHIP (288ER, 844OBA / 650IP)

    要靠164元,5打(含1捕手)5投來達成這個目標

    選秀策略

    投手方面,只要Maddux加上4個1元RP,再在板凳選兩個RP,基本上就可以達成目標。或是將其中一個RP換成Robertson甚至Germano也可以。我給Maddux留了8元的預算,整個投手群預計用12~15元搞定。

    剩下150元處理5名打者,首先要確定的是捕手,為了達成平均25HR,91RBI的水準,這個位置只有Victor Martinez可以勝任,我準備了應該是史上捕手最高價的36元喊他。

    接下來棘手的是SB和RBI的問題,這兩個項目很難兼顧,不過RBI的來源選擇比較多,所以決定要先確定好SB的來源,來決定其他三個打者要如何選擇。

    FA中有30SB實力的有Rollins, Crawford, Ichiro, Figgins, Furcal,Taveras,Lugo等人,這幾個打者各有不同的優缺點:

    Rollins的HR和RBI最好,喊到他的話需要再補約10個SB,缺點是會把UT塞滿。
    Crawford一個人可以把50SB搞定,RBI也夠,不過66元3打者要打90HR會是個大問題。
    Figgins基本上可以把SB搞定,但是HR和RBI都會很吃緊,優勢是可以守OF,在Thames非常需要有板凳幫他吃場次的情況下會很方便。
    Ichiro的強項R和AVG都是容易達成的項目,但是他和Adam Dunn是絕配。

    4名打者中,希望能用85~95元選兩個35元+的打者,留下25元左右在後半場選兩個15元級的打者,很有機會便宜買到。20~35元這一級的打者,和15元級的相比,c/p值通常太差,所以不予考慮。

    選秀情況

    為了確定情況,第一輪就把Rollins喊出來,價錢合理就收下,接下來目標就明確多了。照預定計畫,接下來最好是用44元把Carlos Lee喊下來。剩18元2打者要拿43HR+150RBI,根本不成問題。

    不過馬上在第二輪就碰上了大問題,Jason Bay $30,想說拱一下喊31,沒想到就入手了。在這一級的打者中,倒也不是特別貴,後面出來的同級打者也是被喊到這一帶,只是資產配置就亂套了。

    接著Victor Martinez被喊出來,而且一下就喊到$37+優先權,這是估價上的嚴重失誤。我知道他有$40+的價值,不過捕手通常會underpaid所以估36,因此$40我還是跟了,可是喊到43時,因為之前喊到超出預算的Bay,所以就跟不下去了。

    原本視為必喊的VMart沒喊到,策略就整個要重擬,由於Mauer也已經被喊走,接下來最好的捕手就剩下Soto,用$13喊到了他。

    中間David Ortiz出來,用$46喊到,他的HR和RBI比預定人選Lee好,算是彌補了一些捕手降級的影響。

    有鑑於去年太早將打者填滿,而投手無人可花錢的情況,今年決定要先把投手搞定,打者的深度比投手好,通常總是找得到合適的人選把錢花掉。而投手事實上也只有一個SP需要花錢,接下來全梭一名打者也沒問題,當然,$2到選秀尾盤是很強的,所以留點錢也無妨。

    因此在Maddux出來之前都相當克制,這也是喊到Bay的另一個影響,中間錯過了LaRoche, Ibanez, Delgado, Giambi, Drew, Griffey, Millidge等等。這段期間除了找RP之外,重點就是緊盯著Willingham和可能喊走他的GM。

    Maddux在第八輪以$5喊到,此時我最高能出到$11,能超過這個價錢的剩下friend和kage,其中friend只剩下1名打者和20元。第九輪開始連Justin Upton都被喊走,決定不能再等下去,將Willingham趕快喊出來,果不其然friend花了手上所有的20元喊走了他。

    剩下的FA打者中,最具長打力的應該是Jacobs,這一輪中kage將UT補滿,所以不能喊1B。於是下一輪用$6+優先權壓過只能出$8的qo將他拿下。

    在上半場已經以$3拿到Duchscherer,剩下$8選3個投手,先喊了岡島,smoo出到$4,發現smoo只能再喊這個RP就給他。接下來就隨我選了,想要的是Nate Robertson, Jamie Walker, Cla Meredith和Justin Speier。其中兩隻被death喊出來,加個$1就攔到了,Walker自己喊當然自摸。後來Meredith也在bench喊到。

    bench當然要補強打者,第一輪選了有長打的Dan Johnson,不過他是1B,守位和隊形不太配合;第二輪選了Owens;三輪選Active時沒喊的Meredish;第四輪繼續補強外野選了Murton;第五輪找不到明年可以上的prospect了(Scott Elbert回鍋? XD),就先選個口袋名單的Germano湊數。

    回顧整場選秀,最大的失誤是VMart估價錯誤,其次是喊到Bay,不過這兩個失誤剛好在某種程度上互補,所以整體來講還算是達到了目標,沒有錯上加錯造成崩盤。

    最終陣容

    守位球員

    薪資

    合約

    CRamon Castro

    1

    B

    CGeovany Soto

    13

    A

    1BDavid Ortiz

    46

    A

    3BGarrett Atkins

    13

    2

    CIMike Jacobs

    6

    A

    2BDustin Pedroia

    7

    2

    SSJason Bartlett

    3

    B

    MILuis Castillo

    10

    1

    OFTorii Hunter

    26

    B

    OFFranklin Gutierrez

    2

    B

    OFMark Teahen

    4

    1

    OFMarcus Thames

    2

    B

    OFJason Bay

    31

    A

    UTJimmy Rollins

    52

    A

    SPFrancisco Liriano

    16

    3

    SPJustin Verlander

    12

    2

    SPChad Billingsley

    11

    3

    SPChuck James

    1

    1

    RPShaun Marcum

    3

    B

    RPJustin Duchscherer

    3

    A

    PGreg Maddux

    5

    A

    PJamie Walker

    1

    A

    PNate Robertson

    2

    A

    PJustin Speier

    2

    A

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    2008/02/28

    Lineup Optimizer 2008 Update

    Lineup Optimizer

    新球季快開始了,大家都想排棒次吧。

    增加ZiPS今年的預測成績,使用介面和之前一樣,守位請自己勾選。 :p

    看了兩年前寫的程式碼,果然覺得很醜 XD 因為中途陸續加了很多功能,架構很雜亂,找個時間來重寫好了 =.=

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    2008/02/24

    Bench Hitter in Fantasy Baseball World

    這幾年玩Fantasy Baseball下來有一個感覺,Bench Hitter(這裡指FB中的,不是現實生活的板凳)在球隊中似乎沒什麼地位。理論上板凳球員是在先發球員出問題不能上場時替補上陣,但由於MLB休兵日很少,所以一旦發生了先發打者缺陣的情況,很難由板凳球員補上未出賽的場次。SP是五天先發一次,所以只要視情況調動陣容就可以在短時間內補回局數;而NBA則是賽程較鬆散,可以讓替補球員在先發球員休兵日的時候調上來補場數。只有MLB的打者,一旦臨時受傷或day-off,儘管有替補球員也很難補上。

    Fantasy Baseball是扮演GM兼Manager的虛擬遊戲,不過上述的情況並不能貼切的表現現實比賽。如果在現實生活中(或是其他棒球模擬遊戲)一支球隊有人無法上場,身為一個Manager,該做的事應該是選一個替補選手上陣,而不是擺個人型看板當做沒這回事;球員當然可以有day-off,但是理論上球員要不要上場是由manager(也就是玩家本人)決定的,所以不應該有玩家來不及更換先發選手的事發生。

    可是在FB的世界中,即使玩家已經幫每個位置都找好了替補人選,也決定好了替補策略,玩家仍然無法知道自己隊上的先發球員會不會上場,也就無法讓替補球員發揮應有的價值。

    Fantasy Baseball是個滿足球迷掌控慾的遊戲,如果玩家為預想到的問題準備好瞭解決之道,但事情就是無法像現實世界中一般的運作,這並不是個提高遊戲樂趣的設計。

    解決之道?

    先來看看另一個很多使用的設定:在先發九人外另加C,CI,MI,OF*2,這種設定可以增加聯盟深度和調度彈性,不可否認這五名打者也有模擬球隊中替補野手的意義,使得Fantasy球隊的陣容更接近現實的25人球隊。

    然而大多數的情況下,這五名增加的野手,仍然是現實的先發球員,玩家也會每天將這名球員排上場,造成一隊一季的球員總出場數超過2000場(162場*9=1458場),而FB陣容中則有"板凳的板凳球員"等著替補替補選手的位置。球隊事實上是兩名先發捕手、五名先發外野手,而不是一名先發捕手、三名先發外野手加上替補捕手和兩名替補外野手,與現實情況的差距反而更大,而替補球員難以使用的問題仍然存在。

    昨天忽然想到一個方法可以讓板凳打者很容易的補上先發打者的缺陣。只要使用14名先發打者的設定,然後將每個守備位置的場次上限調成108場就行了。

    如此,以MI為例,三個位置的場次加起來是324場,恰好是一年比賽場數的兩倍,如果兩名先發MI都全勤剛剛好可以輪替用完,當先發MI缺陣時,只要在之後讓替補MI一起上場,以每日三名MI的陣容就可以輕易的補足場次。 雖然不是同一天,但是替補球員一場補先發球員一場,這種想法應該還不會很難理解。事實上當投手局數不足或是NBA場數不足時,大家都在做同樣的事:靠著調動陣容讓有出賽的球員多上場以彌補之前不足的場數,只要最後總數對了就好。

    來看看三種設定下可能出現的出賽情形:

    GS場數2B,SS(162場)2B,SS,MI(162場)2B,SS,MI(108場)
    先發2B140140140
    先發SS150150150
    替補MI514034
    MI總和295430324
    第三種設定看起來不是很像真實球隊的情況嗎? :p

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    2008/02/13

    2007 Projections Comparison - Hitters (1)

    一個多月沒發新文章,主要是因為上班後沒什麼時間,決定先把接下來要做的事起個頭,不然就更不可能花精神寫完這篇了。 XD

    在BP的2007 Hitter Projection Roundup這篇文章中比較了八個不同來源的預測,他們比較的標準是OPS的差距。就評斷打者綜合能力而言,OPS是很不錯的評量標準(有點意外BP沒有使用EqA XD),不過若是以Fantasy Baseball的角度來看,OPS並無法提供我們足夠的資訊。

    在標準5*5 FB中,打者計分的項目包括R,HR,RBI,SB以及AVG,其中AVG和HR絕大多數是打者自身的能力,R和RBI需要考慮一些棒次與隊友的影響,SB有教練戰術頻率的考慮,球員的打席數則是必須考慮到球隊陣容。

    我認為各家預測可能有不同的強項,比方Marcel使用打者過去幾年的打席和幾條簡單的經驗法則來預測未來的打席數,而不管該球隊是否有位置給這些球員;相較之下,Rototimes的預測是人工產生的,就有考慮到球隊陣容的問題,應該是比較可信的。

    我找了四個免費的2007年預測─ Marcel, ZiPS, Chone和Rototimes來做細部的比較,選用的資料是2007實際打數前300名的打者(最少的是Tony Graffanino,231AB),除了AB的預測保留不變外,R,HR,RBI,SB以及H都校正到600AB來做比較。來觀察這幾家預測在不同領域的預測表現。

    (P.S: Rototimes今年的預測拖到現在都還沒公開,明明Draft Kit都出來了說 =.=)

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