Justin Verlander  

 

文:Xavier

 

上一篇文章我們提到了投手進階數據FIPxFIP,現在我們就接著來講SIERAtRA (tERA)

 

SIERA

Eric Seidman 和Matt Swartz發明的SIERA,英文全名叫Skill-Interactive ERA。有別於FIP只考慮HR、HBP、BB跟K,SIERA把GB(滾地球)FB(飛球)都計算進去。過去FanGraphs跟Baseball Prospectus網站都有SIERA這筆數據(目前Baseball Prospectus已經沒有SIERA),只是在計算的項目和加乘權重略有出入。

 

Baseball Prospectus版的SIERA計算公式:

SIERA = 6.145 - 16.986*(SO/PA) + 11.434*(BB/PA) - 1.858*((GB-FB-PU)/PA) + 7.653*((SO/PA)^2) +/- 6.664*(((GB-FB-PU)/PA)^2) + 10.130*(SO/PA)*((GB-FB-PU)/PA) - 5.195*(BB/PA)*((GB-FB-PU)/PA)

 

Baseball Prospectus、FanGraphs在SIERA計算的差異:

SIERA 2 

我們可以看出不論FanGraphs版或Baseball Prospectus版,SIERA的計算都非常繁雜。但簡單來說,SIERA跟xFIP都是能屏除守備、球場因素,來推算投手的防禦率走向的進階數據,從各個面向來看,SIERA又比xFIP的預測精確一些,但差距不大,目前這兩個數據各自都有很多的使用者。

 

 Felix Hernandez  

 

tRA、 xRA / tERA :

tRA全名叫True Runs Allowed,為StatCorner的Graham MacAree所發明。和FIP不同的是,tRA也把GB、FB都考慮進去,計算出投手取得預期的出局數下,相對應會失去的分數即所謂的xRuns / xOuts再乘以27就是投手的tRA。雖然詳細的計算步驟有些麻煩,但觀念並不難。

 

tRA = (xRuns / xOuts)*27

 

目前在StatCornerFangraphs網站都可以看到tRA這筆數據,不過StatCorner最新的修正版已經改稱為xRA,計算過程略有調整但大同小異。Fangraphs則稱為tERA。但是請注意,兩邊的tRA並不完全相同。主要的差別是Fangraphs使用的是BIS的資料庫,StatCorner使用的是Gameday的資料庫。另外,雙方使用的park factors也略有不同。

 

tRA的優點是它也能修正守備、球場因素,來推估防禦率走向,但缺點是準確度較差,目前在國外使用的人也比較少。

 

以FG的tERA來看,去年大聯盟先發投手tERA最低的依然是Matt Harvey,他不論在FIP、xFIP或tERA的表現都是全大聯盟第一

 

 

Matt Harvey   

 

當然,跟投手相關的進階數據還很多,我挑出來介紹的這幾個,是我認為比較有代表性的。

 

也許你會想問:「那到底用哪一個進階數據最好?」以現階段來說,SIERA跟xFIP等,都是不錯的選擇。但請記住,這些數據都不是完美,未來也都有修正的可能。所以,可以的話,數據應該廣泛的去檢視。好的進階數據可以多用,但不要完全依賴。

 

【Xavier棒球教室】投手進階數據篇(一): FIP、xFIP

 

 

全臺最完整的棒球進階數據說明系列:

打擊篇:

【Xavier棒球教室】打者進階數據篇(一): wOBA、 wRAA

【Xavier棒球教室】打者進階數據篇(二):wRC、wRC+

守備篇:

[Xavier棒球教室] 守備進階數據篇 (一): UZR

[Xavier棒球教室] 守備進階數據篇 (二): Def

 

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留言列表 (2)

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  • 老    劉
  • 上篇淺顯易懂, 這篇艱澀難以下咽啊!!

    Keep going........
  • 其實,像是SIERA討論就可以分成4.5篇文章,不過這麼繁複就失去原本簡單介紹的用意了.為了更精簡一點,詳細計算的說明我大都跳過,只做最後的結論.雖然有些東西乍看之下還是需要想一下,但應該有好讀很多.

    有時間還會出打者進階數據篇,也煩請您多支持.

    Xavier 於 2014/03/12 13:08 回覆

  • Leon Wu
  • 可對於XRuns 、XOuts的定義與公式多描述一些,感謝