文：Xavier
上一篇文章我們提到了投手進階數據FIP跟xFIP，現在我們就接著來講SIERA和tRA (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)和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：
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。
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StatCorner跟Fangraphs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
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。
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Xavier棒球進階數據系列：
投球篇：
【Xavier棒球教室】投手進階數據篇(一)： FIP、xFIP
【Xavier棒球教室】投手進階數據篇(二)： SIERA、tRA
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：
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