セイバーメトリックス ４

独自解釈も含めて語りましょう。

過去スレ
【ｼﾞｪｲﾑｽﾞ】セイバーメトリックス ２【ﾋﾞｰﾝ】
http://schiphol.2ch.net/test/read.cgi/mlb/1210085860/
【ｼﾞｪｲﾑｽﾞ】セイバーメトリックス ３【ﾋﾞｰﾝ】
http://schiphol.2ch.net/test/read.cgi/mlb/1219555248/

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・セイバーメトリクス
ttp://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BB%E3%82%A4%E3%83%90%E3%83%BC%E3%83%A1%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%AF%E3%82%B9
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プロ野球ヲタはもっとデータにこだわれよ！まとめサイト
ttp://www.geocities.jp/basedata00/

　　　　／￣￣￣￣＼ 　　　　　言っておくけど俺は野球が分かってる男だよ。
　　　（　　人＿＿＿＿） 　　　　多分、俺に実際に会ったら、君らは俺を
　　　 |ミ/　　ー◎-◎-）　　　　野球研究者とは思わないだろうね。
　　　（６　　　　　(_　_)　）　　　 野球ゲームではセイバーメトリクスを取り入れてる。
　　＿｜　∴　ノ　　３　ﾉ　　　　バントや盗塁はしないし、抑えも適当な投手にしてる。
　（＿_/＼＿＿＿＿_ノ 　　　　 トレードでもOPSを重視してるかな。
　/　（ 　　||　　　　　　|| 　　　　まあ、周りに流されてるだけの馬鹿が
[]＿_｜　｜ﾏﾈｰﾎﾞｰﾙヽ　　 　 してる戦術ではないわけだ。
｜[]　|＿_|＿＿　＿＿＿） 　 しかし日本のプロ野球界って、統計学を知らないから嫌なもんだぜ。
　＼_（＿_）三三三[□]三）　 　そんなんだから、精神論だって馬鹿にされんだよ。
　　／（＿）＼::::::::::::::::::::::::::| 　　俺みたいにマネーボールを読破すれば、合理的な野球が出来るぜ。
　｜セイバー｜::::::::/::::::::/ 　　そこまで頭が回らんのかねえ？
　（＿＿＿＿_）:::::/::::::::/ 　 　　
　　　　　（＿＿＿[]＿[] 　　

野球通（笑）の特徴

・守備走塁が大好き。一塁だろうと守れない選手はゴミ
・バントの多用を「緻密な野球」と勘違いする
・OPS等の総合指標を全力で否定する割には得点圏打率とかが大好物
・９回無走者から投げるクローザーを有り難がる
・「流れ」「勢い」を連呼する
・捕手のリードを語りたがる
・補強=悪。とりあえず巨人の補強は批判する
・セイバー派から反論されると「野球は数字じゃない」と言い出す
・二言目には「若手を使え」
・好きな選手　小坂　英智　中里　森岡　坂本　伊藤智
・嫌いな選手　福留　鳥谷　阿部　巨人に移籍した選手

前スレってどこで読める？

>>4
ttp://www.uploda.org/uporg1780533.zip.html

さんkうす

しかし前スレ埋まったのが昨日の18時で
もう落ちてるってのは早すぎだな

>>7
そうそう。
今日の夕方にまでいきていて、帰宅してからDLしようと思ったら、消えてた

1955〜2008年のチーム成績で得点とXRに使われている項目の重回帰分析と相関を計算してみました。
1955年以降のデータなのは、1954年以前は故意四球、1953年以前は犠飛のデータがないので、
XRの計算に必要なデータが揃うのが1955年以降だったからです。

重相関 R　　 0.973545315
重決定 R2　　0.94779048
補正 R2　　　0.945249051
標準誤差　　20.20097611
観測数　　　653

　　　　　　　　　　　　　得点との重回帰　得点との相関(CORREL)
単打＿＿＿＿＿＿　　 0.446027204　　 0.547372245
二塁打＿＿＿＿＿　　 0.744169558　　 0.667472851
三塁打＿＿＿＿＿　　 1.372381253　　-0.063858201
本塁打＿＿＿＿＿　　 1.313249014　　 0.748944422
四死球−故意四球　　 0.312638627　　 0.682677409
故意四球＿＿＿＿　　 0.122434389　　 0.19001869
盗塁＿＿＿＿＿＿　　 0.200799589　　 0.114162725
盗塁死＿＿＿＿＿　　-0.113996564　　-0.251457888
打数−安打−三振　　-0.068935137　　-0.201346883
三振＿＿＿＿＿＿　　-0.092163650　　 0.226776912
併殺打＿＿＿＿＿　　-0.414905597　　 0.186151827
犠飛＿＿＿＿＿＿　　 0.375405501　　 0.51316304
犠打＿＿＿＿＿＿　　-0.204254449　　 0.18173892

eXtrapolated Runs (XR)
XR＝単打×0.5＋二塁打×0.72＋三塁打×1.04＋本塁打×1.44
　＋(四死球−故意四球)×0.34＋故意四球×0.25＋盗塁×0.18−盗塁死×0.32
　−(打数−安打−三振)×0.09−三振×0.098−併殺打×0.37＋犠飛×0.37＋犠打×0.04

本塁打より三塁打の方が高い評価になっていたり、MLBのXRの係数とはかなり差があったりするのは、
NPBとMLBの野球の質の違いというよりはデータの少なさの影響でしょうか。
たしかXRも50年分ぐらいのデータから算出されたものだと思いましたが、
チーム数はNPBの倍以上あるので、データのサンプル数にもかなりの差があるのでしょう。

重回帰分析では四死球より単打の方が価値が高くなるのは、
他の走者を進める可能性が違うので当然ですが、
単純な得点との相関では単打より四死球の方が相関が高いのは不思議です。
私はあまり統計学に詳しくないので、理由が分かる人がいましたら教えて下さい。

二岡智宏内野手、林昌範投手

マイケル中村投手、工藤隆人外野手

このトレード、ファイターズがかなり得してますよね？

東京ドームから出た二岡が額面通りの活躍できるはずないだろｗ

林とマイケルだけでバランスが穫れちゃいそうなんですが。

工藤なんていないようなもんですから、
二岡がどうであれ、巨人が貿易赤字。

年俸圧縮がかなりのウェイト占めてるんだろう

ところがハム信者はマイケル出すというのに心理的抵抗が強すぎるわけですね。
ヒルマンのスタイルが崩れるから。
もうそのスタイルは今のパリーグじゃ通用しなくなりつつあるのにね。

スキャンダルを嫌う巨人と多田野のような選手でも積極的に獲得する日ハムの利害が一致している

年俸削減のためにマイケル出しても、ニオカ捕ったら意味ないし

日ハム＝ナショナル図

故障明け選手の扱いってどうなるんだろう。
二岡は2008シーズン程度の成績しか残せない可能性もある。
PFを考慮すれば全盛期の活躍を見せたところでいわゆる「巨人の二岡」のイメージよりは成績降下。
メジャーのように傘下チームに選手を詰め込めるなら宝くじ的な意味合いはあるのだろうけど。

マイケル中村はフライ／ゴロ比率や被長打率・非出塁率などの表立たない数字はどの程度なのかな

マイケル

K/BBが3を越えた事が無い
セーブ数に惑わされた過大評価投手と思われる

質問です
フィールディングバイブルのプラスマイナスの数値は
各ポジションで打球処理機会数についての補正がありますか？

>>20
＞K/BBが3を越えた事が無い

だから何？
クローザーが三振獲ろうが四球を出そうが、ハッキリ言ってどうでも良い

>>22
能力と結果を近藤正臣

まーた「投手の責任は四球と三振だけ」真理教か

>>24
三振がたくさん取れる方がクローザーとして優秀、と言いたいだけかと。

24論法だと
22の「クローザーが」という限定が無意味に

奪三振率高くて被打率が二割、を切る守護神

>>10
直感的な物言いで申し訳ないんだけど
相関係数って数字のばらつきっぷりの近似性をあらわしてるだけだから
ある項目について他の相関の高い項目との従属性が予想されれば当然その項目
の相関係数も高くなると予想される。

例えばこの場合、ホームランバッターはえてして四球数が増えることからBBとHRのあいだ
に相関関係があるのではと予想される。

これは一例に過ぎないがBBと他の項目との相関を調べてBBの独立性を検証してみる
のも面白いかもしれない。

>>25
全然違うだろＷ
問題にしているのは成績の再現性だろ

マイケルは平凡な投手
ニオカは並外れた遊撃手で平凡な三塁手
あれだけ打てる遊撃手は稀
守備範囲も広い

>>28
同じ発想です他にも四球が得点に結びつきやすい理由として
投手の能力評価のひとつとしてBB/9IPが頻繁（はんざつ）に用いられるごとく
四球を出す、という結果が実はその投手の一般的な制球能力、またはそのイニングでの
制球の調子を反映してるのではないでしょうか？
いいかえれば投手から見て四球と他の安打やHRの間に従属がありうるのではないでしょうか？
今年の松坂は除きますがw

つーか

　　　　K/BB　WHIP
2005　　6.71　　0.86
2006　　3.72　　1.14
2007　　4.08　　0.96
2008　　3.92　　0.95

ちなみにWHIPで05、08はリリーフ1位、07は2位

　　　　OBA　BAA
2005 　.240　 .195
2006　 .295　 .226
2007　 .256　 .194
2008　 .276　 .198

普通に強烈な投手だろｗ

>>30
アホ

二岡はショートとして上の下ぐらいにはいるだろう
マイケルは投手としてせいぜい中の上程度

「ショートとして」と「投手として」は全く人数が違うのに、こいつは何を言っておるのだ

中の上、
上の下、
って表現しているのに>>36のつっこみはありえないー。
中学校も行ってないのか？

「二岡は遊撃で２番、マイケルは投手で５番」
とかって比較したならば、
>>36のつっこみは論理的だけど。

日本語通じないの？馬鹿なの？
NPBにショートは何人いる？投手は何人いる？
これで理解できなかったら重症だな
病院に直行した方が良い

>>38
まだ理解出来てない。

母集団内の相対的な位置づけを語っているんだから、
母集団の大きさは関係ないだろ。

>>28
なるほど。
得点との相関で一番高い本塁打が四死球とも相関があるから
四死球と得点の相関もそれなりに高くなるということですか。
たしかにXRの項目について本塁打との相関を調べてみたら四死球が一番高くなりました。
ホームランバッターを多く揃えるチームは四死球も多くなる傾向にあることが大きな要因のようですね。
納得できました。ありがとうございます。

　　　　　　　　　　　　　本塁打との相関　　四死球−故意四球との相関
単打＿＿＿＿＿＿　　 0.124814819　　　 0.265427641
二塁打＿＿＿＿＿　　 0.312378487　　　 0.461448198
三塁打＿＿＿＿＿　　-0.420646772　　　-0.090374785
本塁打＿＿＿＿＿　　 1.000000000　　　 0.429091613
四死球−故意四球　　 0.429091613　　　 1.000000000
故意四球＿＿＿＿　　 0.231740804　　　 0.086580293
盗塁＿＿＿＿＿＿　　-0.131623502　　　 0.077241688
盗塁死＿＿＿＿＿　　-0.352307747　　　-0.218462482
打数−安打−三振　　-0.333339562　　　-0.302359988
三振＿＿＿＿＿＿　　 0.126496125　　　 0.297049626
併殺打＿＿＿＿＿　　 0.167585269　　　 0.246708023
犠飛＿＿＿＿＿＿　　 0.206555660　　　 0.438741493
犠打＿＿＿＿＿＿　　-0.004665416　　　 0.300146198

>>39
チーム編成上の価値はポジションによって違う
特に野手と投手じゃ大違いだろ
そのポジション内での相対的価値が同じでも、リーグ全体や
そのチームにおける絶対的価値が全然違うって事は大いにあり得る

>>41
>>36>>38とは違う話だな

>>40
そもそも、こんなにたくさんの要素で重回帰計算すること自体が無謀な気がするな。
総合指標はやっぱりあんまり信用できない気がする。

>>43
全く逆だろ
総合指標以外ほとんど意味のないことを示唆してる

同じルールでやってるのに、日本と米国とで全然結果が違うのは総合指標とやらの不確かさを証明してる

全然結果が違う、ってw
係数ほとんど同じじゃねえか
三塁打がHRより高くなるのはまあサンプル数が足りないんだろうよ
もともとHRと3塁打の違いは3塁走者が生還できない場合の一点だけだし

>>43
そんなこと言い出したら、また前スレ終わりごろの議論がまたループするだけでしょ？
そもそも総合指標は生の数字では比較しようがないものを得点価値のもとに無理やり
一元化するってコンセプトなんだから、信用できるできないの次元で話をされたら
ああ、そうですかとしか返しようがない。指標にはそれぞれ役割があるんだから
そこはもう少し丸くなってもいいんじゃないすかね？

ちなみに、重回帰の項目の信頼性はP値で容易に判定できる。信頼性に欠ける値が
でたのなら、サンプル数を増やすか潔くその項目を取っ払えばいいだけの話。

>>46
４５はただの皮肉かと。

>>45
逆だろ
同じルールでもリーグが違えばこれだけ違う結果が出るんだから、
自再の結果をフィードバックするRCやXRじゃないと正確な比較は
できないんだよ

>>49
違うリーグ環境での比較は要注意、の感ね

リーグによって得点環境が違うのにもかかわらず、二言目には「日本はバントが多すぎて不合理」と
ほざくのがマネボ豚なわけだが

>>51
「日本の環境ではバントは合理的だ」ということを算術で示すことができれば、
かなり効果的な反論になると思う

左がNPB、右がMLB（XR）
単打＿＿＿＿＿＿　　 0.446027204　　 0.5
二塁打＿＿＿＿＿　　 0.744169558　　 0.72
三塁打＿＿＿＿＿　　 1.372381253　　1.04
本塁打＿＿＿＿＿　　 1.313249014　　 1.44
四死球−故意四球　　 0.312638627　　 0.34
故意四球＿＿＿＿　　 0.122434389　　 0.25
盗塁＿＿＿＿＿＿　　 0.200799589　　 0.18
盗塁死＿＿＿＿＿　　-0.113996564　　-0.32
打数−安打−三振　　-0.068935137　　-0.09
三振＿＿＿＿＿＿　　-0.092163650　　 -0.098
併殺打＿＿＿＿＿　　-0.414905597　　 -0.37
犠飛＿＿＿＿＿＿　　 0.375405501　　 0.37
犠打＿＿＿＿＿＿　　-0.204254449　　 0.04

三塁打、故意四球、盗塁死、犠打以外はよく似てるじゃん
上の四つはどれも頻度が少ないのが共通
興味深いのは後ろの３つがベンチからの指示で起こるイベントであること
作戦の使い方が違えば得点の結びつき方も変わるだろう

>>53の数値を見ると犠打（＝バント）の効果は面白いなあ
MLB（XR）では犠打が得点に正に相関するのにNPBでは負に相関で
「打数−安打−三振」の三振以外のアウトよりもさらに大きい負の数値
バントは得点好機にむざむざ犬死になのかねw

>>54
ちょっ、>>51涙目wwwwwwwwww

実際に得点に繋がるバントは少ない、ってのがデータとして取られているしな
（バレンタインは高い）

>>53
そう。
それらの、盗塁、犠打など戦術選択の影響を受ける項目は回帰分析においては
明確な結果が出づらい。
コンピュータは原因と結果を区別しないから（数値を比べるだけだからね）、サンプル
のとりかたによっては犠打はもちろん盗塁だってマイナスになることがありえる。

これは正に「NPBは不要なバントが多すぎる」ことの証拠になってるな
MLBはバントが真に有効な場面でのみ行われるから相関が正になってるけど、
NPBは有効な場面で行われる回数より不要な場面で行われる回数の方が多いから
相関が負になっていると考えられる

さらに、一般的に攻撃的、積極的、知性より感性というイメージで語られる
長嶋監督が実際はバントを多用し、慎重、緻密、感性より知性というイメージで
語られる野村監督が実際はバントが少ないということも合わせて考察すると、
NPBにおけるバントの意味に関して面白い結論が得られるかもな

>>58
回帰分析の結果をもって戦術選択の有効性を議論することは危険。
５７でも書いたけどコンピュータは原因と結果を区別しないから、極端な例だと
打高投低期に貧打のチームが盗塁、バントを多用していたりすると回帰の結果として
係数がマイナスになったりすることがある。

もちろん、バントは得点期待値を下げてでも得点確率を上げる行為だ、とか
それに対する妥当性がどうだとかいうのはまた別の話になる。

>>58
ノイズ

>>59
ただし、バントはたいていの得点期待マトリックスで負の行為だから
戦略上よほどうまく使わないと得点と正に相関しない、てのは十分納得できるけどね
むしろMLBで正に相関してることの方が驚異なのかもしれない

あと、ここでの犠打は走者進塁が成功したやつのみだけど犠打を狙いながらも
走者進めらずにアウトやバントが野手の正面ついたりポップフライで併殺もあるよね

>>61
でも逆に、犠打狙いが結果としてオールセーフになる場合もあるわけで、
犠打失敗との効果は相殺されるんじゃないかな

>>62
そのあたりは、成功率を勘案して衡量してみたらどうかしら

　　　　　　　　　　　　NPB　　　　　　MLB　
打数−安打−三振　　-0.068935137　　-0.09
三振＿＿＿＿＿＿　　-0.092163650　　 -0.098

個人的にはこっちの数値に興味をひかれる。
NPBが多少数値がいいのは進塁打という概念をより重視してるからともとれるけど
どっちにしてもたいして数値がかわらないんだから三振を恐れず（見逃し含む）
良い球を待って強い打球を打つことを重視しろよと。

>>64
その数値NPBの方がMLBより絶対値がやや低いのは得点環境の違いじゃね？
「打数ー安打」はアウトだけどそこにかかる負の係数は得点環境が低い方が低くなると思う
ただしXR全体で得点近似だからいわゆる「アウトのコスト」そのものではないけど

全てノイズの範囲として日米ともに三振が他のアウトに比べて大きな害じゃない、て言いたいのなら同意

>>65
こりゃどうも。
＞全てノイズの範囲として日米ともに三振が他のアウトに比べて大きな害じゃない

こっちのつもりで書きました。

>>52
バントをした時、得点に結びつくことが多ければ、重回帰での計算ではバントの価値があがるよ。
重回帰ってそういうことだからね。
その行為がそれだけの価値を持っている、でなく、結果としてそれだけの価値になった、ってことだから。

不要なバントが多い、というよりか、バントを生かせなかった、といったほうが正しいでしょ。

NPBデータでXR作ると、二塁打の係数＞三塁打の係数になったw

>>53
犠牲フライの係数って1に近くなるはずじゃない？

>>69
２塁ランナーを３塁に進める奴もあるから多少低くなるだろうけど、
それにしても数値が低いよな。

>>68
俺も前にやった事あるんだが、そうなるんだよな。
何か違う方法があるのか？

>>69
それは違います
XRなどの前提はそれぞれの要素（単打、二塁打、犠牲フライ、アウト）に係数を
かけたあとで足し合わせた総計がそのまま点数になる、ということです（>>10の式参照）
そしてこの係数の決定に重回帰分析を使います
犠牲フライが起こると確かに必ず一点入りますが、この得点には犠牲フライ以外にも
単打、二塁打、四球などの要素がまず確実に絡んでるわけで（失策で出塁した走者が3塁に
行ったのでも無い限り）これらの要素の数も増えてます。
すると{それぞれの要素x係数}の和が得点に最もフィットするように重回帰で係数を決めた場合
単打、二塁打、四球にも（それぞれの貢献度に応じて）クレジットがいくわけです。
即ち>>53に出てる犠牲フライの係数0.37は走者が三塁から本塁に進塁する得点貢献の度合いと解釈が可能です。

俺の重回帰モデルでは、SFの係数が0.9ぐらいになったんだが

>>72
この係数ってのは、その要素だけが１単位変化した時の得点の変化量を表してるわけではないの？

>>67
それは、「もしも、同じシチュエーションにおいて全チームが同じような戦術選択
をするならば」という前提が隠れてるけどね。

実際はそうじゃない。だからこそ犠打の係数決定には大量のサンプルが必要と
なるわけで。

>>74
式の見方はその通りだがSFを絡んだ得点が一点上がったときには
SFのみが一単位変化するわけではないでしょ
（ほぼ）必ず単打、二塁打、四球などのうちどれかが一または数単位変化してるでしょ

>>76
あまりに舌足らずなので付けたし
いま、SFで入った1点の帰属を求めて仮にSFの係数を~1にしてみると問題が起きる。
なぜならSFという行為はそれに先立つ単打、二塁打、四球、盗塁などの要素がひとつ
または複数増加しないとありえない行為だから。
これらの要素にはそれぞれかなり大きい正の係数がついてるから、SFの係数が1に近い
なら得点の近似値であるXRは1よりもずっと大きくなってしまう。

>>43
重回帰計算する場合、数は少ないけど価値は高い三塁打とか価値が低い犠打の評価などを
信頼できるぐらいの精度にするためには、どのぐらいのデータ量が必要なのかさっぱり分かりませんが、
>>9の数値と比べたらMLBのXRの係数はそれなりに信用できそうな数値になっている印象はあります。
MLBのXRは重回帰計算された数値をそのまま使っているのでしょうか？
それとも何らかの方法で補正したりしているのでしょうか？
XRについてそのあたりのことを知っている人がいましたら教えて下さい。

総合評価指標には、OPS、TA、RCなどの塁打数を利用して計算する指標がありますが、
「打席→１塁→２塁→３塁→本塁」の各進塁がそれぞれ等価値ではないし、
走者の進塁も考慮する必要がある以上、塁打数を利用しただけでは評価の限界があるので、
評価の精度を高めるためには塁打数を利用しないで
XRのように単打・二塁打・三塁打・本塁打に分けて評価する必要があるし、
それぞれの価値を評価するには統計学に頼らざるを得ないでしょう。

ただし、重回帰計算するよりは、『メジャーリーグの数理科学（上）』第７章で
触れられているように、アウト数（３通り）と走者状況（８通り）の全24通りのパターンについて
各事象の得点期待値の変化に発生割合を掛けて計算した方が正確な価値が計算できると思いますが、
状況によって出やすい安打が評価できないという問題もありそうです。
それを考慮して評価するためには、試合ごとのスコアブックを全て調べる必要があるので
あまり現実的ではないでしょう。

＜計算方法＞
得点率＝(得点×27)÷(打数−安打＋犠打＋犠飛＋盗塁死＋併殺打)
打率　 ＝安打÷打数
出塁率＝(安打＋四死球)÷(打数＋四死球＋犠飛)
長打率＝塁打÷打数
OPS　 ＝出塁率＋長打率
NOI　　＝(出塁率＋長打率÷3)×1000
GPA　 ＝(出塁率×1.8＋長打率)÷4
TA　　 ＝(塁打＋四死球＋盗塁−盗塁死)÷(打数−安打＋盗塁死＋併殺打)
RC27　＝(RC×27)÷(打数−安打＋犠打＋犠飛＋盗塁死＋併殺打)
XR27　＝(XR×27)÷(打数−安打＋犠打＋犠飛＋盗塁死＋併殺打)
EqA 　 ＝(安打＋塁打＋1.5×四死球＋盗塁)÷(打数＋四死球＋盗塁死＋盗塁÷3)

RC＝{(A＋2.4×C)×(B＋3×C)}÷(9×C)−0.9×C
　A＝安打＋四球＋死球−盗塁死−併殺打
　B＝塁打＋{0.24×(四球−故意四球＋死球)}＋0.62×盗塁＋{0.5×(犠打＋犠飛)}−0.03×三振
　C＝打数＋四球＋死球＋犠打＋犠飛

XR＝0.5×単打＋0.72×二塁打＋1.04×三塁打＋1.44×本塁打＋0.34×(四球＋死球−故意四球)
　　＋0.25×故意四球＋0.18×盗塁−0.32×盗塁死−0.09×(打数−安打−三振)−0.098×三振
　　−0.37×併殺打＋0.37×犠飛＋0.04×犠打

1955〜2008年と過去10年間(1999〜2008年)のNPBチーム打撃成績を利用して
各指標の得点率との相関係数(CORREL)を計算しました。

期間　　　　　　　　　　1955〜2008　　　　　　　　　　　　1999〜2008
データ数　　　　54年分のべ653チーム　　　　　　10年分のべ120チーム
得点率＿　　4.029898697　　(CORREL)　　　　4.378225866　　(CORREL)
打率＿＿　　0.254763038　　0.886041599　　　0.265507622　　0.785915699
出塁率＿　　0.317649394　　0.912625744　　　0.329978411　　0.858988990
長打率＿　　0.388730608　　0.935783125　　　0.408656532　　0.876049118
OPS　　　　　0.706380002　　0.957812129　　　0.738634943　　0.941955827
NOI　　　　　 447.2262630　　0.952340589　　　466.1972549　　0.946099846
GPA　　　　　0.240124879　　0.957382139　　　0.250654418　　0.950735383
TA　　　　　　0.634735851　　0.965014476　　　0.676011447　　0.956796982
RC27　　　　 4.109486712　　0.967818961　　　4.567954890　　0.966416374
XR27　　　　 4.168828714　　0.969128253　　　4.583894064　　0.968110202
EqA　　　　　 0.724713697　　0.964690512　　　0.754049382　　0.953939448

すいません　ペースト順をミスしました。
>>78
>>80
>>79
の順にお目通し下さい。

>>78
＞ただし、重回帰計算するよりは、『メジャーリーグの数理科学（上）』第７章で
＞触れられているように、アウト数（３通り）と走者状況（８通り）の全24通りのパターンについて
＞各事象の得点期待値の変化に発生割合を掛けて計算した方が正確な価値が計算できると思いますが

ＬＷＴＳみたいなのは既に存在するけど、そういうことを言ってるの？
それだと得点相関ではＸＲやＲＣにはかなわないけど。

>>78
↓がXR考案者のページのはず。
http://www.baseballthinkfactory.org/btf/scholars/furtado/articles/IntroducingXR.htm

>>64-66
あー、それはオレも興味を惹かれてた。

>>82
得点相関は重要だと思いますが、得点相関だけで指標の優秀性を測るのは問題があると思います。
例えば、NPBのデータだと>>9の係数を利用するのが一番相関が高くなりますが、
「三塁打＞本塁打」となるのは問題でしょう。
LWTSの係数の算出方法なら、「三塁打＞本塁打」という数値にはならないと思います。
それと、XRの係数で気になるのは、相手の失策・暴投などが関与している得点も影響されていることで、
LWTSの係数の算出方法なら失策などの影響はXRに比べて小さくなるでしょう。


>>83
サイトの紹介ありがとうございます。
そのページは前に一度見たことがあるのですが、英語が苦手なので内容は全然分かりませんでした。
なんとなく分かるのは、1955〜1997年のチーム成績から計算されていることぐらいです。
おそらく、重回帰分析された数値をそのまま使っていて、特に補正はしていないような気がしますが、
そのあたりのことが書かれているか分かる方がいましたら教えて下さい。

失策などの相手のミスによる得点の影響を軽減するために、
得点ではなく打点との重回帰分析をしてみました。

重相関 R　　0.977657463
重決定 R2　0.955814116
補正 R2　　 0.953423131
標準誤差　18.53058424
観測数　　653

　　　　　　　　　　　　　打点との重回帰
単打＿＿＿＿＿＿　 0.42694134
二塁打＿＿＿＿＿　 0.717286464
三塁打＿＿＿＿＿　 1.094539187
本塁打＿＿＿＿＿　 1.3591177
四死球−故意四球　 0.307273979
故意四球＿＿＿＿　 0.182621897
盗塁＿＿＿＿＿＿　 0.126343055
盗塁死＿＿＿＿＿　-0.123955205
打数−安打−三振　-0.070132598
三振＿＿＿＿＿＿　-0.091950496
併殺打＿＿＿＿＿　-0.411659483
犠飛＿＿＿＿＿＿　 0.451138772
犠打＿＿＿＿＿＿　-0.186570464

>>9と比べたら、三塁打が適正な評価にかなり近づいたようです。
犠飛が単打より高い評価になってしまいましたが、
XR27なら犠飛のアウト分がマイナス評価になるので、単打よりは低い評価になるでしょう。

ID:KDgG4W+6はいつもの彼だろうが、>>45と>>51の珍レスのおかげでおもしろいスレ展開になったね
ただし本人は犠打の負の相関とか言われてもチンプンカンプンなんだろうねw

あぼーんになっているのは、「マネボ豚」をNG登録しているせいかな？
アンカーがつかないと読めない。

929：神様仏様名無し様 ：：2008/11/16(日) 02:54:51 ID: QT14IC3C (1)
過大といえばセイバー。

貧乏球団が戦うための理論が万能指標と誤解されてるのは明らか。

更に、殿堂板では常識レベルの知識のはずが、
書く方は最先端をいってると誤解すらしてしまうんだから
こりゃもう異常なまでの過大だろ。

反科学の姿勢と同じだな。
相対性理論の批判者が実は理解してないというそういう話。

守備が与える影響は5％とか根拠も無しに言っちゃうセイバーのどこが科学なんだ

>>87
お前は散々統計で戦術選択の優劣を語ることの愚かさを指摘されてるのに、まだ分かってないのか
底抜けの馬鹿だな
統計だけで行動の優劣を判断するというのなら、お前は病気にかかっても一生病院に行くな
何故なら通院してる人よりも、通院していない人の方が統計上健康だから

　　　　 ＿＿＿＿_
　　 ／::::::::::::::::::::::::::＼〜ﾌﾟｰﾝ
　 /:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::＼〜ﾌﾟｰﾝ
　 |:::::::::::::;;;;;;|＿|＿|＿|＿|〜ﾌﾟｰﾝ
　 |;;;;;;;;;;ノ∪ 　＼,) ,,／ ヽ〜
　 |::（ 6∪ ー─◎─◎　）〜　　　　　お前は病気にかかっても一生病院に行くな！
　 |ノ　　（∵∴　（ o o）∴）〜
　 |　∪<　∵∵　　 ３　∵>　ﾑｯｷｰ!
　　＼　　　　　　　 ⌒　ノ＿＿＿＿＿
　　　　＼＿＿＿＿_／　|　　|￣￣＼　＼
＿＿_/ 　>>****　＼ 　 |　　|　　　　|￣￣|
|:::::::/　　＼＿＿＿　| ＼|　　|　　　　|＿＿

反論できないマネボ豚がAAに逃亡

>>85
＞得点相関は重要だと思いますが、得点相関だけで指標の優秀性を測るのは問題があると思います。

それには同意するけどそもそもXRは攻撃者の能力、貢献を評価する指標だからね
指標の正当性をなんらかの方法で担保する必要がある。
で、得点相関はかなり有力な方法でだからこそXR、RCはわざわざ得点との回帰を
おこなうと。（RCは改良の過程で導入）
HR＜３Bの問題はサンプル数で解決する問題だと思うし。

やや話をずらして申し訳ないけど、自分はRZR＋OOZ、アームレーティングを使って±を得点で表現
する作業をやってて、その中の悩みどころの一つに得点換算の係数にXRとLWTSの
どっちを使うのが妥当なのかってのがあったんだけど、この議論を進めれば答えが
でそうでｗｋｔｋしてる。
とりあえず
ＸＲ、ＲＣ⇒チーム総得点に対する各事象の寄与度
ＬＷＴＳ　⇒局面ごとの得点期待値を各事象別に集計
って違いがあると。

※他にも悩みどころはあるんだけど、いずれここの偉い方に伺ってみたいと思うので
　その際にはどうかよろしくお願いいたします。

>>92
あ、あと一応言っとくと
このスレでは統計の戦術選択の議論に使うことの無効性なんて誰も言ってないよ。
回帰の結果のみをもってそれを語ることに疑問ありってだけで。
こんなこと言ってもしょうがないかもしれんが。

またマネーボールとセイバーメトリクスを混同しているバカが出たのか
しかもマネーボールの中でも、実際の補強策じゃなくてビーンのブラフを
真に受けるとか、バカ丸出しとしかいいようがないな

>>97
おまえは何も理解できないようだね

>>95
これは自己レスになっちゃうけど
得点換算は実際は起こらなかったことの推定だから
個人的にはLWTSを使うのが正しい気がしてきた。

>>95
重回帰分析は計算自体は大変だけど一番当てはまりやすいようにするという考え方は
非常に大雑把なものなので、どこまで信用できるか疑問なんですよね。
だからLWTSのように個別に評価した方が信用できるような気がします。

それにLWTSのような計算方法であれば、
単打で二塁走者が生還した場合、それを打者の貢献とするか走者の貢献とするか
両者で分けて評価するとか微調整して評価することが可能ですが、
XRではそういうことができないという問題もあります。

あとXRで疑問なのは犠飛の評価が高過ぎるような気がします。
犠飛は必ず点が入るので得点との相関は高くなるけど、犠飛が起こる可能性がある状況が
既にチャンスであることを考えると、XRの犠飛の評価は高過ぎるのではないでしょうか。
無死三塁と一死三塁で犠飛を打った場合の得点期待値の変化で考えると、

打席後の得点＋打席後の得点期待値−打席前の得点期待値
無死三塁で犠飛　1＋0.276−1.618＝−0.342
一死三塁で犠飛　1＋0.105−0.948＝0.157

となって無死三塁の場合はマイナス評価になります。
無死無走者の得点期待値が0.494なのに無死三塁の得点期待値が1.618ということは、
三塁走者を暴投やボークで生還させて無死無走者にした方が得になるので、
無死三塁の得点期待値がちょっと高過ぎるような気がしますが、
それを割り引いて考えてもXRの犠飛の係数の0.37という数値は得点との相関としては正しくても、
打者の評価としては高過ぎるのではないかという気がします。

得点期待値（NPB 2005年）
　　　　　　　　無死　　　一死　　　二死
無走者　　　0.494　　　0.276　　　0.105
一塁 　　　　0.843　　　0.557　　　0.241
二塁 　　　　1.140　　　0.751　　　0.322
三塁 　　　　1.618　　　0.948　　　0.344
一二塁　　　1.433　　　0.991　　　0.473
一三塁　　　1.840　　　1.186　　　0.488
二三塁　　　2.284　　　1.414　　　0.626
満塁 　　　　2.400　　　1.642　　　0.768

>>101のマトリックスが書き間違いでないなら無死三塁、という状況そのものが
既に次の走者が出ることを期待していいことになってるね。
これが毎年続くなら、三塁打＞HRの係数も説明がつくかw
まあ無死走者三塁が反映している投打のバランス、あるいは三塁走者が投手に与える影響などから
全く説明不可能でもないが、やはり不思議
ちなみにMLBのマトリックスは各年ごとに下のリンクで参照できるがさすがにそうならない
http://www.baseballprospectus.com/statistics/sortable/index.php?cid=204022

ちなみに>>61のようにバントで期待値の変化が負だからXRの係数が負になるべき、というのは間違い
というのは得点期待値にはリーグ平均のイニングごとの得点数（無死無走者の数値）からのスタートだから
期待値の変化がゼロの行為というのはこの得点をあげることには貢献している。
総得点を近似する式の係数の正負には別の換算が必要。
犠飛が得点相関との回帰分析で決定された係数で過大評価されてる、という見解には同意するし、
以前からも指摘されている問題。
そもそも内野ゴロ打点と犠飛の間に結果としては何の区別もないのに前者は単なるアウト。
何よりも打者が犠飛を打つ為にどれだけ他の行為を「犠牲」にしてるかが大いに疑問とされている。

>>85
Furtadoのエッセイにはどうやって係数を決定したかの具体的な方法は記述されてないが
どの要素を式に含めるかを決定するのに回帰を繰り返した、とは書いてある。
どこで読んだのかおぼえてないのだが、XRの係数は回帰も使うがそれのみではなく
得点期待値表などからの「ハイブリッド」である、というのを見た記憶がある。
そうやって数値をいじくった結果、経験則としてはよくフィットするのだが科学的には
完全に客観的とは言えない、という批判もあったはず。
個人的な意見を言えば、セイバーメトリックスは純粋な客観理論よりは実用的であることを
重視するべきであると思う。
RCもヘンリー理論（ピタゴラス）ももとはと言えば経験則。

最後に、これは用語の問題だが、どうやら日本では得点期待値を足し引きして
選手評価をする方法をLWTSと呼んでいるようだが、アメリカの文献でこういう
使い方をしてるのは見た事が無い。
というのはLinear Weights Systemにははっきりと別の意味があって、これは
XRなど得点近似に一次方程式を用いる方法の総称。
リニアウェイトとは線形方程式が係数（加重）を持っているところに由来する。
この手の指標で始祖的なのがピートパーマーのバッティングラン（BR）だが、
彼は係数決定に得点期待値表の上下を利用したのだが、日本で言葉の使い方が
違ってしまったのはこの部分だけが紹介されたのか？

日本で無死三塁になったら次打者敬遠は当たり前だし満塁策も結構ありそう

＞どこで読んだのかおぼえてないのだが、XRの係数は回帰も使うがそれのみではなく
＞得点期待値表などからの「ハイブリッド」である、というのを見た記憶がある。
Furtadoのエッセイにもそれらしきことが書いてあるような

>>104
なるほど。
無死三塁で次打者敬遠は戦略としてあまり理に合わないと思うが
無死三塁から一死を取ったあとでひとり敬遠する、というのは確かにありそうだ。
長い目で見ればその敬遠した走者が得点している、と。

メジャーでは（イニングや点差によるが）無死三塁で内野前進以外の戦術は
あまり取らないように思う。
投手が三振を取ってくれることを期待。
敬遠で走者を出すのは傷口を広げる、という考えが多いように思う

そういえば104のは一点差勝負のときの話か
でも実際どの程度の頻度なのかねえ
メジャーと日本とでどんな感じなのか集計した人はいないかな？

余計な「差」が入ってた

>>102
>>61を書いたのは自分だけど、確かにバントはMLBの期待値表で全ての状況で負なのに
XRでもRCでも正の係数が付くのがよくわからなかったんだがそういう事なのかな
それとも回帰では負になるけど「経験則」で練り上げた数字なのか

>>102
>総得点を近似する式の係数の正負には別の換算が必要。

クレクレ申し訳ありませんが、ここもう少し説明してもらえるとうれしい
煽ってる意図は全くなく純粋な質問です

そもそもバントや犠飛などある特定の局面を例にとってXRの係数の妥当性を論ずるのは全く不適当だと思う。

例えば凡打はXRにおいてー０．０９と表現されるが得点期待値表のどこをみてもアウトの
マイナスの価値はそれより大きい。これはアウトがどの時代のどのチームにとってもあまりにも
ありふれているからであって、これはいうならチーム間の出塁率の差（と相関する得点差）を
間接的に表現したものに過ぎない。
（個人間の出塁率の差はそれよりはるかに大きいので個人指標としてのXRは出塁能力が
過小評価されとるのかな？と思ったりする）

バントの係数だっていろんな戦術傾向のチームがそれぞれ打ち消しあった結果プラスになったり
マイナスになったりするのであって、そりゃ少しは全般的な戦術傾向が見て取れるかも知れないが、単純な重回帰のもとでは半ば偶然の産物と言わざるを得ない。XRはその辺を得点期待値表
の利用をもって妥当性を持たせているのではと思う。

ただどのように利用してるかはブラックボックスだもんねえ。で、一番上につながると。

＞、これはいうならチーム間の出塁率の差（と相関する得点差）を
＞間接的に表現したものに過ぎない。
＞（個人間の出塁率の差はそれよりはるかに大きいので個人指標としてのXRは出塁能力が
＞過小評価されとるのかな？と思ったりする）

ここ、おかしいのでカットさせて下さい。

>>102
MLBの得点期待値表のサイトを教えていただきありがとうございます。
知らなかったので参考になりました。
日本の物もあったらいいんですけどね。
NPB-BISで集計してくれたらいいのですが……。

NPBの2005年の無死三塁の得点期待値の高さは、
その後の満塁策とか一人歩かせてダブルプレー狙いなどが
裏目に出た影響もあるとは思うけど、それでも高過ぎるような気がするので
他の年のも知りたいところですね。

>>103
XRの係数は重回帰分析した数値をそのまま使っているんじゃないかと思っていたのですが、
補正してあるんですか。
MLBでも>>9のようにおかしな数値になったりした項目があったんですかね。

>最後に、これは用語の問題だが、どうやら日本では得点期待値を足し引きして
>選手評価をする方法をLWTSと呼んでいるようだが、アメリカの文献でこういう
>使い方をしてるのは見た事が無い。

それはちょっと言葉が足りなかったための誤解です。
>>85では「LWTSの係数の算出方法」と言っているけど、
>>100では単に「LWTS」としか言っていないので誤解させてしまったようですね。
失礼しました。

>>9の1955〜2008年の54年分の重回帰分析を近年のデータをより重視するために、
1955年のデータを1倍、1956年を2倍、1957年を3倍……2007年を53倍、2008年を54倍
というように重み付けして得点との重回帰分析をしてみました。

重相関 R　 0.998177973
重決定 R2　0.996359265
補正 R2　　0.994728502
標準誤差　603.4763668
観測数　　653

　　　　　　　　　　　　　得点との重回帰
単打＿＿＿＿＿＿　　0.484824334
二塁打＿＿＿＿＿　　0.791343648
三塁打＿＿＿＿＿　　0.872393165
本塁打＿＿＿＿＿　　1.396791871
四死球−故意四球　　0.344515379
故意四球＿＿＿＿　　0.295649169
盗塁＿＿＿＿＿＿　　0.197248366
盗塁死＿＿＿＿＿　 -0.372006413
打数−安打−三振　 -0.084925707
三振＿＿＿＿＿＿　 -0.110661062
併殺打＿＿＿＿＿　 -0.475370925
犠飛＿＿＿＿＿＿　　0.643149917
犠打＿＿＿＿＿＿　 -0.189463947

本塁打より三塁打が高くなっていたことは解消されましたが、
ちょっと三塁打の評価が低いような気がするし、犠飛の評価も高すぎるような気がしますが、
全体的にはXRの係数に近づいたのではないでしょうか。
ただし、XRの係数が重回帰分析した数値そのままではなく、補正されていた数値だとすると
単純に比較するのは問題かもしれません。

>>110-111
得点期待値の変化とXRの最大の違いは次の通り。

>>101に出てる期待値表を例にとると
イニングの最初の打者からそのイニングの最後の打者までの得点期待値の変化を
全て足し合わせると、無得点に終わったイニングは-0.494と負の数値がつく。
総得点を近似するXRならこのイニングの全ての選手の（XRの）和はゼロ。
同じく、得点の入ったイニングなら得点期待値の変化の総和は常にその得点から0.494を引いた値。

0.494はどこから算出されてるかというと、（特定期間中の）リーグの総得点を総イニングで割ったものだから
その期間中の全てのイニングと全てのチームの期待値の変化を足し合わせるとゼロになるようになっている。
即ち、期待値の変化で測るのは（XRのように）総得点ではなくて、リーグ平均よりどれだけ多く得点したかの値。

この0.494の負荷が期待値表のどこにかかってるかというと、アウトにかかっている。
もっとも単純な例として三者凡退のイニングなら各打者が（0.494を3で割った）0.164ずつの負の値を背負う。
これがセイバーで一般的に言う（NPB2005年の）「アウトのコスト」になる。

同じくアウトのコストはアウトが増える状況変化の全てにかかる。
例えば無死一塁からバントを「成功」させて一死二塁に変化した時の期待値変化は
-0.092（=0.751ー0.843）だが、これは走者進塁の価値とアウトのコストの和と解釈できる。
アウトのコストは0.164だから走者進塁の価値は+0.072点。
この値はXRで凡打にかかる相関係数の負の値と比べて絶対値がほぼ同じ。
即ちXRで測るところの総得点への貢献ならこのバントはほぼブレークイーブンの行為。
無死一二塁を一死二三塁にするバントならば正の評価となる。

ちなみにXRで犠打の相関係数が正、ではあってもその値は非常に小さい（+0.04）
これはバントが総得点を増やすという目的にはほぼブレークイーブンの行為であることを示唆するが
僅差の終盤など得点の頻度を増やす目的なら正当化できるのは言うまでもない。

>>79で使用してるRCの式は1998年だかのものだが、ジェームスはその後
もう一度式を書き換えて2002年版、というのが存在して下のリンクにその式もでてる。
http://en.wikipedia.org/wiki/Runs_created

わざわざ1998年版を使う理由は何かあるのですか？

>>115
Ｘ　同じく、得点の入ったイニングなら得点期待値の変化の総和は常にその得点から0.494を引いた値。
Ｏ　同じく、得点の入ったイニングなら得点期待値の変化の総和は（常に）実際に入った得点から0.494を引いた値。

>>105
アウトのコスト（またはアウトの価値）が意味するものについて補足する。

0.164はアウトをひとつずつ積み重ねることによってイニングを終了させることへのコスト

回帰分析でアウトと総得点の相関をする上で「イニングの区切り」という概念は含まれない。
そうではなく、単打や本塁打が走者出塁及び進塁と得点との相関を測るのと同じ理屈で
アウトが出塁/進塁に及ぼす負の影響の大きさを相関係数は測っている。

この「アウトが進塁に及ぼす負の影響」は総得点からの回帰をせずにも求められうる。
パーマーが最初にBR（LWTS）で用いたアウトにかかる係数は-0.25だった。
上に述べたようにBRはリーグ平均よりも上積み部分の得点を推定するのを目的とした
近似法だが、パーマーはこの数値の算出に得点期待値表の上下とイベントの頻度を
コンピューターにシミュレーションさせて一次式の係数を導きだした。
ここでのアウトの係数0.25は、「イニングを終えるアウトの価値」と
「アウトが走者の進塁に及ぼす負の価値」の和である、という解釈が可能であり
それならば、後者の数値を求めるには、前者の数値（リーグ総得点をイニング数x３で割ったもの、
2005年のNPBやパーマーが使った得点環境では約0.16点）を0.25から引き算すればよいが、
0.25ー0.16＝0.09となる。

XRで使われてる凡打の係数がこうして求められた数値なのか、独自に凡打と
得点との回帰を行った結果なのかは知らない。しかし、NPBのデータからの
回帰（>>114など）を見るとよく一致する。

これで補足は終了させますが
アウトの（負の）価値を「イニングを終わらせる」と「走者を進められない」
に分けるのは一応定説になっていて、例えば下のリンクで読める。
http://danagonistes.blogspot.com/2004/10/brief-history-of-run-estimation.htm

ただし、>>118で「回帰分析でイニングの区切りが含まれてない」という文章は
誤解を招くおそれがあるかな、と。
もし野球に３アウトでイニング終了というルールがなければ回帰分析でもアウトに
負の価値はつかないから、その意味ではイニングの概念は含まれる。
ここでの係数はそういうアウトを消費しながら走者を進められなかったことの相関評価。

一方「イニングを終わらせる」アウトの価値とはリーグ平均得点を得るのを
逸したコスト。

↑うわ、頭が爆発しそうだ
でもマジで乙
言わんとしてることはわかりました
得点期待値の変化の総和が得点の総和にならない点が重要なのね
前者ではリーグ平均得点あげてやっとゼロになる（そこまでは負）、と。

あと>>119のリンク一文字抜けてます
ttp://danagonistes.blogspot.com/2004/10/brief-history-of-run-estimation.html

このリンクが最初見つからなかったのでDan Agonistes の関連した他の文章も読んだけど
参考になった。たとえばなぜ「イニングを終わらせる」0.16点分のアウトの価値を
省くと総得点になるかと言う下の説明はなんとなくわかる。（正直なんとなく
ごまかされてるような気もするんだけどw）

So why does using the smaller relative weight equate to absolute runs? By removing
the decreased run potential automatically assigned for each out (-.16) you in essence
remove the background noise and judge the hitter or team purely on the basis of the
interaction of offensive events and that portion of the outs they make that suppress
baserunner advancement. In other words, there is nothing a team can do about those 27
outs they’re going to make each game and so removing their non-discretionary cost
results in a measure of the total number of runs scored.

あとXRについての下の文章も興味深い
It is also interesting that sacrifice flies (SF) and sacrifice bunts
(SH) are both included and given positive values. Albert and Bennett
in Curve Ball added sacrifice flies to their least squares regression
model (p187) and found that it in isolation it correlated strongly
with run scoring but its weight was inordinately high and so did not
use it in their model. My assumption has always been that sacrifice
flies are primarily situation dependent much like RBIs themselves and
so generally should not be included in run estimation formulas.
Sacrifice bunts as well are typically seen as a net negative drain on
offensive production so it is surprising to see them included with
even a very small positive coefficient.

>>115−120
気合の入った解説ありがとうございます。
これらを踏まえたうえで（踏まえられてるかわからんけど）
伺いたいのですが

＞回帰分析でアウトと総得点の相関をする上で「イニングの区切り」という概念は含まれない。
＞そうではなく、単打や本塁打が走者出塁及び進塁と得点との相関を測るのと同じ理屈で
＞アウトが出塁/進塁に及ぼす負の影響の大きさを相関係数は測っている。

なるほど。

確かに、重回帰の性質を考えると仮にアウトの要素（盗塁死、凡打、三振、併殺、犠打，犠飛）をひとまとめにして総アウトとでもして回帰を行なえば係数は０となるはず。
（得点の多少によらずアウト数は一定だから）
実際はこれら諸要素の組み合わさり方つまりアウトのなり方？がチームによって違うことによって得点への相関が認識される、と。

となると

XRのアウトの係数＝得点に対するマイナスの価値＝走者（出塁による利得）を無駄にするコスト
＋走者を進められないコスト（＋走者を進塁させたぶんの利得）

と仮想的に考えるとイニングを終わらせるコストはXRが０と置く打者本人にかかるアウトになる分のコストと解釈可能なのでしょうか？

あと、バントに関して。
XRにおいては単なる重回帰の場合と違って戦術選択に関して示唆を与えてると評価していいでしょうか？

あ、自分はいちおう111ね。

>>116
RCを>>79の式で計算したのは、今年の３月に発行された『野球の見方が180度変わるセイバーメトリクス』
という本に、RC（Runs Created／2002Ver）として掲載されていたので、
これが一番新しいバージョンだと思っていたからです。
それよりも新しいRCのバージョンがあったのは知りませんでした。
>>79の式が1998年版のものであれば、この本の「2002Ver」というのは間違っていることになりますね。

RC＝{(A＋2.4×C)×(B＋3×C)}÷(9×C)−0.9×C
　A＝安打＋四球＋死球−盗塁死−併殺打
　B＝(1.125×単打)＋(1.69×二塁打)＋(3.02×三塁打)＋(3.73×本塁打)
　　＋0.29×(四球−故意四球＋死球)＋0.492×(犠打＋犠飛＋盗塁)−(0.04×三振)
　C＝打数＋四球＋死球＋犠打＋犠飛

>>78でも書きましたが、RCは塁打数を使っていることが気になっていたんだけど、
単打・二塁打・三塁打・本塁打に分けて計算するようになっていたんですね。
塁打数を利用すると単打・二塁打・三塁打・本塁打の１塁打分の差が全て同じ評価になるし、
必ず点が入る本塁打を過小評価することになると思うので、
評価の精度を高めるなら各安打に分けて評価した方がいいと思いますが、
RCの最新バージョンの係数は単打と二塁打の差に比べて二塁打と三塁打の差が
大き過ぎるような気がするので、XRの係数と比べたら各安打のバランスに疑問を感じます。

それと、RCの基本的なバージョンの「RC＝(安打＋四球)×塁打÷(打数＋四球)」というのが
得点に近似するのは偶然だし、出塁能力と進塁能力を掛け合わせて評価するという基本的な概念は、
特殊なタイプの打者を過大評価したり過小評価することになると思うので、
RCはあまり好きではありません。
「出塁能力×進塁能力」という基本的概念を崩したくないのか、
バージョンが新しくなるたびに計算式が複雑化していますが、
それだったら個別に係数を与えていて分かりやすいXRの方がいいのではないかと個人的には思います。

別に偶然近似する事に何の不都合もないと思うのだが

全然偶然じゃないぞ
相加平均と相乗平均の違いだけで、どちらも基本的には同じ事をしている

ttp://npbdl.web.fc2.com/
NPBのデータは今のところここが一番かな

>>123
>重回帰の性質を考えると仮にアウトの要素（盗塁死、凡打、三振、併殺、犠打，
犠飛）をひとまとめにして総アウトとでもして回帰を行なえば係数は０となるはず。

ここの部分は実は違います。
>>119で一応補足したつもりだったんですが、回帰分析で測られるアウトの負の係数
とは、走者を出しながらアウトを積み重ねることでこの走者が残塁に終わる影響への係数です。
例えば、単打1本あるいは四球1個のみが起こったイニングは大抵の場合得点がゼロでしょう？
XRは原則的にマクロでもミクロでも働くはずですが、単打や四球は正の係数を持ってますから
このイニングの得点を近似するXRにとって、アウトが負の係数を持つ必要があるわけです。
直感的に言い換えてみれば、XRでアウトについてる負の係数とは1得点するために必要な
安打や四球の閾値を設定してると言えます。
例えば1試合（＝27アウト）あたりの凡打にXRの係数である-0.09を掛けると-2.43になりますが、
単打の係数が0.5なので平均して少なくとも5本の単打がないと完封されてしまうという近似ですが
これは実際に正しいでしょう。

これも繰り返しになりますが
>>118で「0.164（アウト当たりのリーグ平均得点）はアウトをひとつずつ積み重ねることによって
イニングを終了させることへのコスト」と呼んだのは、セイバーの文献でこのアウトの価値のことを
「the value of ending the inning」と呼ぶ習わしに従ったのですが、誤解を生んでしまったかなと思います。

というのもXRについてるアウトの価値（0.09）は英語では「the value of the out related to moving
runners = 走者を進められないことの価値」なのですが、これは得点との関連で突き詰めて言えば
イニングが終わってしまって残塁になるからです。

こういう二つの用語が出て来た理由はLWTSで使われているアウトの価値（0.25）が上の二つの和だからです。

>>129
5本の単打ではまだ零封ですね。
試合あたり少なくとも7本の単打（や四球や長打による正の行為）がないと
一点入らないという近似ですが、これも感覚的に正しいでしょう。

ついでに、>>130のLWTSとはパーマーのBRのことです。

ふむふむ
>>129はよくわかった

>>127
RCって二つの項掛け合わせっぱなしで平方根取らないだろ
相乗平均とは言わんな

>>129-131
重ね重ねありがとうございます。
なんかAboveAverageとか考えるときはBRのほうが有効そうですね。
で、イニングを終わらせてしまうコスト（それ以上攻撃を続けられなくなるコスト）
約0．16をアウトから引くとXRっぽい使い方ができる、と。

ちなみに、指摘された箇所は統計学からみても間違ってましたね。
そこの想定のもとでは答えは０ではなく、答えが出ない（もしくは無限）が正答と
なってしまいます。

>>126
まぁ、偶然得点に近似する事自体は問題ではありませんが、その偶然のために
「出塁能力×進塁能力」という概念に拘り過ぎているような気がします。
RCを>>125みたいな複雑な計算式にするぐらいなら、
得点に近似させる指標はXRに一本化してほしいと個人的には思います。

>>127
得点と相関するのは偶然ではありませんが、近似するのは偶然でしょう。

日本プロ野球の投手の被長打率、被出塁率が乗ってるサイトはどっかにありませんかね
せいぜい被安打率ぐらいしか分からなくて

Excelあたりにデータぶちこんで計算したら？

計算しようにも、被安打と被本塁打だけで被二塁打や被三塁打のデータがなかったりする
もちろんゲームログから全て手動で入力すればいけるんだろうけど

http://npbdl.web.fc2.com/

被出塁率はここにあるけど被長打率はわからんなあ。
ついでに各打者の一打席あたりの被投球数のデータがあるサイトがあれば
俺も教えてほしいｗ

>>135
自分は一本化させることには反対。
上のXRとLWTS（BR)の違いの議論（てか解説）でも考えさせられたけど
アウトには得点に対するマイナスの寄与ってほかにアウトカウントが増すことで攻撃が終わる
ことのコストが存在すると。

これは裏返すと出塁能力の高い打線は攻撃が途切れにくい、すなわち、攻撃回数がふえるので
得点数が増す。よって同等の得点相関のもとで出塁能力を高く評価する指標は編成を考える
時の能力比較として役立つ。この意見自体は既出のはずだし、ほとんどのケースでRCが出塁能力についてXRに比べ高く評価することも１３５さんは認識されてると思う。

で、実際はどうなのかってことで、以下考察。

打順シミュレータ
ttp://order2ban.jf.land.to/

を使ってモデルの比較を行なう。
OPS：A＞B
GPA：A=B
NOI：A＜B

となるようなモデルを考える。
A:PA６４０AB６００　１B９８　２B４５　３B１　HR２８　BB４０　OBP．331SLG．505
　OPS．836GPA．275NOI４９９
B:PA４９８AB４０９　１B５３　２B２１　３B６　HR１６　BB８８　OBP．370SLG．433
　OPS．803GPA．275NOI５１４

（元ネタは2007年のハンターとウィークス。それにシミュレータにあわせて数値を改変した物）

彼らが９人打線に並んだと仮定してシミュレートを行なう。試行数は１，０００，０００。
進塁率は２００７年MLB平均（１B１To３：２７％　１B２To４：５９％　２B１To４：４４％）
とする。

結果

　得点期待値　　　標準誤差
A：6.047446 　　0.003574
B：6.153232　　 0.003830

本当はサンプルを増やしてこのシミュレータにおける得点期待値と各指標の相関をとれば
いいんだろうけど、多分NOIとの相関が最も良くなるのでは、という予想が立つ。

少なくともこのケースでは
このシミュレータにおいて得点との回帰を超えて出塁率を重視する編成が戦略として妥当であることを示している。

>>136
ttp://www.platz.or.jp/~ohsawa/situation/index.html

>>140
チーム評価で考えると「出塁能力×進塁能力」という概念はプラス面もあると思いますが、
個人評価の場合はマイナス面もあると思います。
分かりやすくするために極端な例を挙げると、

Ａ　全打席単打を打てる打率10割打者
Ｂ　２打席に１回本塁打を打つ打率、本塁打率ともに５割打者

という成績の打者がいた場合、
チーム全員がＡであれば点が無限大に入るので、Ａの方が優秀ということになりますが、
平均的なチームに一人加わった場合を考えれば、Ｂの方が得点力が増すことになります。
だから、チーム評価ではＡが９人の打線の方が上ですが、個人評価ではＢの方が上なので、
RC27やXR27のような同じ打者が９人並んだ打線で評価するという指標は、
個人評価としては出塁率を過大評価していることになるので、あまり好きではありません。
同じような問題が、RCの「出塁能力×進塁能力」という２つの要素を掛け合わせて
評価するという部分でも生じるし、
>>125で書いたような問題点もあるので、個人的にはRCはあまり好きではありません。

打順シミュレータを使えば、平均的な打線に一人加わった場合の得点力の増減が評価できるので、
それを使って個人評価するのがいいのではないかと思いますが、
作業が大変だし、盗塁や犠打などの戦術が絡む部分を評価しづらいのが問題ですね。

>>144
RCやXRでは同じ打者が9人並んだ仮定で得点推定をするのに対して
（このために>>144が言うような批判があるのは事実）
ひとりの打者がリーグ平均の打線に加えられる得点の推定をする方法も存在する。

例えばBPでMLV（マージナルラインアップバリュー）という数値の算定方法は下のリンクにある通り
http://www.stathead.com/articles/woolner/mlvdesc.htm

一見込み入ってるが、理屈は極めて明快。
RCの最も単純な形であるOBPxTB（=OBPxSLGxAB）はチームのスタッツが変化する範囲では
その得点をよく近似する（これは確かに経験則、または「偶然」）。
MLVとはリーグ平均のOBPとSLGを持つ8人の選手の打線に加わった時に、特定選手のOBPとSLGが
チーム平均打者に比べてどれだけ点数を増やせるか、という計算。

この数値はRCやVORPに比べて世間ではあまり使われてないようだが、むかし
BPの著者のひとりとメールで通信した時にこの数値の有用性を説かれた。

>>145
なかなか興味深いけど、これはその選手をどの打順に入れるかに影響されるのでは？
もちろん、それによってその選手の打順適性を測れるって考え方もあるけど

RCとXRを「統一」すべきか、という件について、、、

個人的にセイバーが世間に懐疑を生んでしまうひとつの理由は、あまりに指標が
多過ぎるのがあると思う。
MLVのようにはっきりと思想が違うものはともかく、得点近似の式は
目的として全く同じところを目指しているのにRCだけでいくつもバージョンがあり、
これにいくつものリニアウェイトの式（でてきた順番にBR、EPR、XR）が加わる。
「そんなに改良する必要があるということは前回の式は間違いだったのか？」
という反応がでても当たり前だと思う。

幸いに、というかアメリカではRCが圧倒的に優勢。
BRやESPNの選手カードで世間が簡単に閲覧できる唯一の得点近似指標がRCとRC27。
さらにVORP、WSなど全てRCを基本にしている。
これはBPにジェームスの影響を受けている人間が多いなどのソーシャルな理由も大きいように思う。

もちろん、RCより遥かに普及しているのがパーマーの発案したOPSであるのもアイロニー。
前スレの最後の方でセイバーの係数（これがリーグや時代など得点環境で変わる事）
に懐疑を持ち出してTAを推す意見がでていたが、そういう発想は世間には根強くあるし
OPSがこれだけ広まったのは係数がかからないために「生のスタッツ」同様に
世間に受け入れられたからだと思う。

もう一つ加えるとBRとESPNで各選手のスタッツとして載せてるRCは
近年の改良版ではなく、昔ながらの「テクニカルバージョン」
あくまで「近似」としてはこれで十分だと個人的に思う。
むしろ、これらの数値はどれも近似に過ぎず絶対的なものではないことを
啓蒙することに意義があるとすら思う

今突然思い出したんだが、MLVは実はVORPの重要な一部。
VORPはポジションごとのリプレースメントレベルの得点能力にどれだけ上乗せ
するかの計算だが、ここで使われるのはRCそのものではなくてMLV。
それに盗塁の得点換算を加えたものがVORPになっている。

>>148
Baseball-Reference は Total baseball の影響も大きいし
異なる時代に対する式が細かく決められている「テクニカル」の方がいいんじゃないの？
それとも「2002」にも時代別の細かいバリエーションがあるのかな？

>>143
遅れましたが感謝です！
マイケル中村のＳＬＧメチャクチャ優秀だなあ

>>144
説明ありがとうございます。
個別の項目を取り上げてなんか言うことが許されるなら例えばRCにおいて犠飛と犠打の効果量
が等しくなるあたりは理屈が通ってて良いとかあるけど、これは本質的な話では無いので
こちらからさらに付け加えることは特に無いが、打順シミュレータに関して少しだけ。

平均的な打線に一人加わった場合の得点の増減は、その個人の得点への寄与の大きさの違いが
現れるからGPAの結果とよく一致するはずで、実際このケースで>>141の条件でシミュレート
してやると両打線の得点期待値はほぼ完全に一致する。これはA,BがGPAにおいて同等である
ことと対応している。ちなみにここからそれぞれの打線の中のA,Bを増やしていくと、５人
になったあたりで両打線の得点期待値に明確な差が現れ始め、以後その差は拡大していく。

なお、シミュレータの値は想定等が不正確にならざるを得ない部分があるので絶対的な値を
見るのには向いてないと思う。大小比較での値を見ることには使えると思うけど。
一人の打者が平均的な打線に入った場合の得点推計にそれなりの信頼性を持たせるなら
やはりMLVが良いでしょう。

野球の統計学において、「得点圏打率」
はどのように考えられているのでしょうか？
年に数十打席というのは統計を出すデータとして十分なのでしょうか？

チャンス時に打率が上がる選手も確かに存在しますが、
年によって数字が大きく変わる事も多々あります。
個人的には、なんとなく信憑性のない数字だなーっと
思っているのですがいかがなものでしょうか？

また、チャンス時の勝負強さを示す指標等があれば
紹介して頂けないでしょうか？

オカルト的視点から言って勝利打点が最強でしょう
なんと言っても勝利打点は一切無駄がないから
もちろんオカルトだが

尋ねて、答えてもらったとしてそれを真に受けるのか

NPBのセイバーベストナインを発表して

>>153
つ標準誤差、信頼区間
この辺でぐぐると幸せになれると思う。

打席数/本塁打数（1HRするのに要する打席数）　は　「本塁打率」だけど、
本塁打数/打席数　という指標は使わないの？

>>153
レギュラー野手のRISP打席が数十ってことはないぞさすがにｗ
おおむね全打席の20〜30％くらいだよ

>>153
君の理論だとOPSも信憑性がないと言えるね
OPSだって.200くらいの乱高下はあるから

>>153
前スレでクラッチの議論が何度かあったよ
かつては得点圏打率は能力じゃないで結論ついてたのが
最近になって見直し気分が高まってる、てのが大体のまとめだと思うけど
ジェームスの論文とBaseball Prospectusの本についてのレスがあったのは確か
自分は過去レス読めないけど、読めるなら見つかるはず

>>158
本塁打数/打席数よりも打席数/本塁打数の方がパッと見で分かりやすいからじゃないか？

たとえば550打席16本塁打の選手がいたとして、

本塁打数/打席数=16/550=0.029
打席数/本塁打数=550/16=34.375

『0.029』という数字と『34.375』という数字だと、
後者の方がイメージしやすくないか？

>>161
それは微妙に違うってか誤解を招きそうだ
クラッチの存在について見直しの気運が高まってるのは確かだけど
得点圏打率がクラッチ能力を表現する指標として不適切なのには変わりないから。
もちろんクラッチの実績を見るのには有用だけど。
前スレ見た方が早いのは同意。

>>162
たしかに

>>163
クラッチとしてRISPが適切かってのは議論があるけど、
そもそもクラッチってのは漠然としすぎている概念だから、
どんなシチュエーションでも十分にはカバーできないだろ
個人的には、C&LよりはまだしもRISPの方がマシだと思うが

本塁打数/打席数
打席数/本塁打数

↑これ、打席のとこ(打数+犠飛)のが良いよな

>>157
>>159
>>161
>>163
>>165
ありがとうございます。
前スレは読めませんが
挙げてもらった用語等を調べて見たいと思います。

>>165
前スレで問題となってたのはクラッチという概念が指すシチュエーションのことじゃなくて
クラッチの評価手法というか統計のとりかたそのものに起因するもの。
>>163はその辺のことを言ったつもり。

>>167
前スレどうぞ
http://mimizun.com/search/perl/dattohtml.pl?http://mimizun.com/log/2ch/mlb/schiphol.2ch.net/mlb/kako/1219/12195/1219555248.dat

>>162
ただ、「率」と称するからには、分母が打席数の方が正確なような

だからクラッチ評価は勝利打点がベストだってば
勝ちゲームでの無駄な追加点をすべて帳尻と突っぱね、
その打点は必ず勝ち越し点であるため勝利に直結している

クラッチ評価は、走者掃除率でいいわ。

「流れ」とか「勢い」を重視するオカルト派から見ても、
勝利打点は、併殺崩れが満塁本塁打より優先されるとか、
チームは勝ったのに勝利打点のつく選手はいないとか、
原辰徳の勝利打点が20とか、納得のいかない点が多かった。

原の勝利打点の多さは結構納得だったんだが。
チームが勝利する事がそもそも多いんだし。清原も88年に勝利打点１位になってるね。

オカルト派なのになんで完全に勝利と直結している勝利打点や、
投手の勝ち数・勝率などを信じないのか理解に苦しむ
何を最終評価と考えているのか理解できない

たとえば「勝つためには総得点を上げ、総失点を下げる」というところが立脚点であるなら
RCなどを考えていくのは理解できる

しかし私を含むオカルト派は「勝つためには成績を下げようとも勝利に貢献する必要がある」という
超絶理論を振りかざしているのだから、事実勝つために絶対必要な条件である勝ち越し点を上げた選手を
評価しないというのはまったくもって不可解であるとしか言いようがない

うぜえわお前

>>170
率をはかるスタッツによる
打席数計算すると四球等が増えることで価値が下がるようなものには打席数を使わないのが普通

>>177
ああ、打数でいい。
要は分子に本塁打数がくるべきということ。＜本塁打「率」というからには

>>178
ごめん、思いっきり誤解してた、確かにその通り
日本では本塁打率の逆数で本塁打生産率みたいに言ってた気がする

打率＝安打数／打数　ならば、
本塁打率＝本塁打数／打数　が自然だよね。
「本塁打生産率」か、、、苦肉の造語だな。
「長打率」とか誤解招く用語（訳語）が多いよな。

得点圏 と チャンス を混同するな

同じ率でも、打率や出塁率と違って『本塁打数/打席数』の数字が小さい(0.1以下がほとんど)から、
直感的にわかりづらいんじゃなかろうか、という憶測を述べてみる。

まあ、野球における『率』という言葉のイメージからすると、分母分子が逆だろ、
という突っ込みもわからんでもないけどね。

>>145
MLVというのは知りませんでした。
英語が苦手なので全容は理解できませんが、やろうとしていることはなんとなく分かります。
やはりこの手の指標は盗塁や犠打などの戦術によるものや
犠飛などの状況によるものを評価しづらいという問題がありますね。
犠打・犠飛はともかく盗塁の影響は結構大きいので、
盗塁の分は単打を二塁打に、盗塁死の分は単打をアウトに換算して計算するという方法も
ありそうですが、盗塁を少し過大評価することになるのでちょっと乱暴過ぎるでしょうか。

>>147
RCはちょっとバージョンが多過ぎますね。
係数だけを見直すのならともかく、計算式自体が何度も変わっているので、
>>125のような複雑な計算式にするぐらいなら得点に近似する指標はXRに一本化して、
５年ごとぐらいに係数を見直すという感じにしてもらいたいのですが、
考案者が違うみたいだからそう簡単にはいかないのでしょう。

>>183
盗塁の部分は前スレの最後に出てたBPの走塁換算を使う方法もある

>>141
OPS、GRA、NOIの違いはOBP対SLGの係数比率が1.0、1.8、3であることだが
このうちGRAが最も良くフィットすることには驚かないが、
さらに細かいことを言えば、最近のメジャーの得点環境なら1.8ー2.0が最適だが
この係数は得点環境に依存して変化して得点環境が低いと係数も低くなる
（SLGがより重要になる）。とここまでは前スレでも既出だが

上の結論を顕著に示すリンクを見つけた
www.retrosheet.org/Research/PankinM/Pankin-sabr36.pdf
これはどうやら2006年のSABRの年会でパンキン（この人は打順の得点に与える
影響の研究でも有名）の口頭発表で使ったスライドのpdfだが、この9ページ目に
得点環境（ゲーム辺りの得点）をX軸に、OBP/SLGの係数をY軸に取って
毎年の値をプロットしたものが出ていて、ほぼ直線でフィットする。
（ちなみに、ここで計算されてるOBP/SLGの係数は実測されたそれぞれの値を
0.01刻みで上下させた時に変化する得点値をマルコフモデルで近似した時の比率。
これをマージナルOBP/SLGと呼んでいる）

パンキン自身による結論は
(1)長いメジャーの歴史でOBPとSLGの比率はリーグ全体としては
年によって1.5ー2.1の間で推移した。チームあたりなら1.4ー2.6が上下の限界。
(2)最近は2に近い
(3)この値は個人で見れば大きく推移する
(4)打線と打者によっては3よりも大きくなりうる（この結論はマネーブックの
本の中でデポデスタがこの数値を3と推定したことを受けている）

>>184
おお、リンク乙です
試みに自分でも手を動かしてみるとシミュレータ上でも上記の結論に従う感じに
なってる（攻撃力の低い打者で打線を組むとOPSよりになるし、攻撃力の高い
打者ではNOIよりになる）
Ｏ×Ｓの有用性の間接的な証明になってると言えるかも。

もちろん、充分に小さな範囲ではＯ＋ＳとＯ×Ｓに違いはないし、「極端な成績」
の境目がどのあたりになるかはわからないんだけど。

RCを27で割った値に名称付いてます？

>>187
ついてないよ

つける意味もなけりゃ使う必要も無いわな

RCはどのバージョンが一番メジャーなんだ？

>>189
ああ、27で割って、アウト数をかけるの。これで同じ打者9人が並んだ場合の得点が出る。

RC/27と書く事があるから、アウト数を乗じる事忘れてた。

それを言うならアウト数で割って２７をかけるでしょ

そうだね。RC/27とか書くな。

400個のアウトでRC100とすれば
1試合＝27個のアウトでRCいくつか？って話だからね。

「RD」なんてないよな？
どっかでみた気がしたんだが、記憶間違いか

>>165
もうこの話題は終わってるのかな？
常識的に考えてチャンスに強いバッターなどは存在せず、存在するのはチャンスに弱いバッターだったりチャンス以外に弱いバッターだったりだと思うんだが

例えば陸上短距離で金メダル取るような選手ならまず間違いなく予選より決勝を速いタイムで走るが、まさか決勝で爆走してるわけではないだろう

クラッチより語るべき事はあるだろうに、なぜかクラッチの話題が多くなるよね、セイバースレは。（＋バント）
クラッチがあるにしろないにしろ、もっと得失点に影響の大きな要因はいくらもある。

>>195
そりゃそういう部分でしか差が出ないからだ

セイバー以前はクラッチは「常識」とされてたんだよ
日本だって「天覧試合で燃える男　長嶋」に代表される「チャンスに強い」てのは野球中継、スポーツ新聞の’常套文句だった
セイバーはその常識を覆したてことで一時期このスレでもクラッチなんか語るやつはニワカ、てことで決着ついた、、、
と思ってたら、御大のビルジェームス自ら掟破りだからさw
ま、ジェームスが問いかけたのはクラッチ含めてセイバーが昔使ってた一連の方法論への疑問
これはまじ意義があるんだわ

セイバーはクラッチを「再検討」しただけで、別に「否定」なんかしてないんだがな
以前のクラッチの存在が自明とされていた状況に対する反動として、物の例えで
否定的な発言をすることはあっても

>>198
きみそりゃ歴史の改ざんだよw

「マネーボール」より
http://www.pervoprohodcy.ru/baseball/book2/html/092.htm
The Oakland A's announcers are trying to explain why the Oakland A's
are still behind the Anaheim Angels and the Seattle Mariners in the
division standings. "The main reason this team is trailing in the
American League West," an announcer says, "is that they haven't hit
in the clutch, they haven't hit with guys in scoring position." Billy
drops the book review, forgets about Amazon, and reaches for the TV
remote control. Of the many false beliefs peddled by the TV announcers,
this fealty to "clutch hitting" was maybe the most maddening to Billy Beane.
"It's fucking luck," he says, and faces around the dial until he finds
Moneyline with Lou Dobbs.

ジェームス論文より
http://sportsillustrated.cnn.com/2007/baseball/mlb/11/30/james.clutch/
Back in the early days of sabermetrics, when dinosaurs roamed the American
League Western Division, we made a very fundamental mistake. A friend of mine
wrote an article asserting, essentially, that clutch hitters don't exist. At
the time, we lacked any real ability to study the issue. We didn't have access
to play by play of the games. No one could plausibly assert that clutch hitting
did exist, because we couldn't document it without access to the game accounts,
but Dick Cramer had finagled access to a couple of seasons of old data, studied
the data and concluded that it didn't. There was nowhere for the discussion to go.

日本に紹介されるセイバーてのは翻訳に時間かかるために数年は遅れるだろ？
それでアメリカとの文献の間にギャップが生じるんだと思うわ
おれもこのスレ読み出すまでセイバーはクラッチ否定で結論ずみと思ってた
そういう話題がこのスレ賑わすのは当たり前だわな
皆が納得承知してる項目は議論の対象にならんもん

>>196
差が出る　って？

生涯を通してクラッチだった選手っているの？
いなけりゃただの確率の問題だけど・・・

>>202
いたとしてクラッチの能力が本来の能力で、それ以外では全能力発揮できてないだけの話
本当にクラッチで特別な能力発揮できるんなら超能力だろｗ

クラッチがセイバーでよく取り上げられるのは（このスレだけでなく）日米問わずだが
もともと常識とされてたものを否定したあげくに（この否定が、ジーターなど
特定選手からのセイバーへの懐疑の表明にもつながった）
近年の見直しで未だに結論がついてないのがその最大の理由だと思う。

さらに、クラッチで議論の対象となるオルティスなどのPSでの業績が劇的で
論じて楽しい材料であること、またクラッチが存在するならば「アドレナリン」
「精神」など技術論とは異なるレベルに理屈を求める必要がおそらくあること、
はたまたレイリッツに至っては凡人がスーパーマンに変身するといういかなる理屈をも
超えた超常現象であることw、などもおそらくクラッチの人気が絶えない理由。

ちなみに前スレの803と816で出てたBPのBaseball between numbers.という本は
下のリンクで全文がネットで読めるのを発見。
http://books.google.com/books?id=uxdvwQdXbboC&printsec=frontcover
既出のクラッチに関しての章は14ページから34ページまで。
前スレの816に結論のいくつかがまとめてあるが、付け足すとメジャー全体では
打撃において70％がスキルで28％が運、残り2％がクラッチだそうだがこの割合は
走塁の貢献と同じ程度だそうな。
まあ同じ程度ならば走塁よりクラッチを論じる方がずっと神秘的ではある。

しかしクラッチシチュエーションくらい定義しろと思う

走者ありがクラッチの定義とは言えないにしても
例えばイチローのRISPとRISP w/2outsは通算ならばどちらも500打席を超えていて
走者なしよりも打率もOPSもかなり高い。四球率の上昇はおそらく投手の選択の影響も
大きいだろうが、打率の方ははたして偶然の枠内なのか？
最近流行ってるやりかたなら偶数と奇数年に分けて検定するという方法もある。
ジェームズが批判したクレーマーの方法論というのはこれらの数値をシーズンで
区切って年ごとの推移を比較したものだが、これはさすがに各々のサンプルサイズが
小さ過ぎる。

そのサンプルサイズが小さ過ぎるのが問題だが、ライアンハワードのスタッツは
去年今年と走者なしと走者ありで別人のものか、と思うほど全く違う。
走者ありで左投手に対する機会が増えてるであろうことを考えれば差はより開く。
これくらい違うと技術論抜きの説明も難しそう。
例えば走者ありではミート優先、また無理矢理引っ張らずに左翼方向に
打ってるのだろうか？
もともとハワードは左翼へのパワーではおそらくメジャー最高の左打者。
そうすると問題はなぜそれが走者なしでできないのか？

ちなみにTHTのスタッツで打撃の項の中に「Clutch」というのがあるが
得点圏打率とHRを打った時にいた走者の数（を全体の打率とHRの数に比べたもの）
から算定されるらしくTHT自ら
「これはクラッチ打撃の決定的な定義ではなく、あくまでひとつの見方」
と但し書きを入れている数値で、全選手をソートする方法が見つからないが
ハワードの過去2年の数値より高い数値はざっと見回した範囲で見つからない。

>>205
各々の指標や分析の中でそれぞれが呼ぶクラッチの定義はなされている。
問題はそれが万人に認められてない、という点。

ソロホームランが多いと叩くやつがいるから

>>206
守備位置変わるから走者ありで打率高くなるのは自然な事ではないか？
また投手がセットやクイックで球威落ちたりというのもあるだろう
その一方で特に先発投手の場合、クラッチ以外では手を抜いてた投手がクラッチでは本気を出すという、打者側に不利な要因もある

必然的な要因としてはそのあたりのプラスマイナスだろうな
もちろん運の要素が遥かに高いであろう事はいうまでもないが

>>209
守備位置の影響は無死一死走者一塁または一塁三塁でリーグ全体でBABIPが
0.01ー0.02上がる、というのが前スレの結論。
ハワードの走者有無のスタッツの違いをこれで説明するのはまず不可能。

2007年
走者なし　.239/.320/.482 　OPS　.802　＠ 279打席
走者あり　.295/.447/.676 　OPS　1.123 ＠ 357打席

2008年
走者なし　.196/.281/.442 　OPS .723 ＠ 348打席
走者あり　.309/.396/.648 　OPS 1.044 ＠ 343打席

打率もOPSも凄まじい上昇。

ハワードの最大の問題は三振で、ひとつは身体が大きいからカバーしなきゃ
いけないストライクゾーンが他の選手より大きいこと。
もうひとつは左投手の投げる外角低めからボールになるスライダーに手を出し
空振りを繰り返す事。

三振の多さを考えると、おそらくハワードの打率はスキルとしては0.260-0.280か。
これにメジャー最高クラスのパワーを加えればOPSなら9割前半くらいがおそらく能力。
とするとハワードの状況スタッツの差は二つの独立した原因がありえて
(1)なぜ走者なしで能力に達せないのか？
(2)走者ありで能力以上の力がでてるのか？

セイバー的には走者なしのスタッツをベースラインに含まざるをえないが、
ポイント(2)は実は運の範囲なのかも知れない。

むしろ投手の攻め方に問題がある

>>210
守備位置による打率の変化は一塁手によるのものが大きいので、
左のプルヒッターのハワードはリーグ平均より影響が大きくて
当然だと思うがな

ハワードはゴロ率低いし走者なしでも内野手が既に一塁側によってるから
一塁手が少しずれても影響は少ないと思うね
だいたいそういう安打はほとんどみな単打だろうが>>210にでてる打率の違い
より長打率の違いの方がずっと大きいし
下のヒットチャート見てもシフトした一塁手の脇抜いてったような安打は数本か？
http://msn.foxsports.com/mlb/playerHitChart?categoryId=223779

ただしクラッチとどこまで関係するかはわからんね
ハワードが走者なしで糞のような数字残したのは驚きだが
こっちの数字が本当の実力とは思えん




走者なしと走者ありで打率が6-9分あがって長打率が2割あがってるのも理屈にあわん

最後の一文無視してくれ

>>214
ハワードのゴロ率はそんなに低くないよ
今年は41.5%でほぼ平均程度
通産でもほぼ同じ

>>216
「ゴロ率が低い」以外の部分への有効な反論はあるのかな？

代表的なクラッチヒッターの一人であるデビッド・オルティーズも左のプルヒッター
だし。
ハワード　　全体　　RunnerｓOn　C&L
２００８　　.251　　　.309　　　.158
２００７　　.268　　　.295　　　.257
２００６　　.313　　　.287　　　.290
通算平均　　.277　　　.297　　　.231

オルティズ　全体　　RunnerｓOn　C&L
２００８　　.264　　　.325　　　.180
２００７　　.332　　　.367　　　.263
２００６　　.287　　　.296　　　.314
通算平均　　.297　　　.326　　　.260

走者依存のスタッツとイニング、得点依存のスタッツでこれだけ差がでるのは
技術論のほうがよほどうまく説明できそう。

二人の共通点は巨漢ってとこだろ
おそらく全打席本気を出すのはきついんだよ

ハワードとオルティスもC＆Lが低いのは普通に左の救援を当てられるからだと思うけど

だから走者依存のスタッツが技術論でなきゃ、て結論にもならん

>だから走者依存のスタッツが技術論でなきゃ、て結論にもならん

そうは言ってない。まさに>>220が言ってるようにシチュエーションによる
打率の上下はクラッチによらない理由で説明可能なのかもと言ってる。
はっきりしない言い方なのはその中にクラッチが隠れてる可能性は否定しきれない
から。

なぜここまで、ハワードのランナー有り無しでのヒットの種類の内訳についての指摘がないのか甚疑問だな。
もしランナー無しでの長打の割合のほうが、ランナー有りよりも多ければ、
ランナーが無しの時は、自分が出塁しても足の遅さからあまり意味がないので１発を狙って、
ランナーがいる時にはヒッティングを心がけるようになる、という考えも有り得るだろ。
こういう、現実的には一番ありえそうな指摘がないってのがセイバーっぽいよね。

>>222
セイバーの基本的な仮定の内に、「選手はシチュエーションによって戦術を変えない」
ってのがあるからね
これもそうなんだけど、当初は得られるデータの限界からやむなく無視していた要素が、
いつの間にかその要素は存在しないってことに摩り替わることがしばしばあるな

＞「選手はシチュエーションによって戦術を変えない」

そんなもんねえよ

×選手はシチュエーションによって戦術を変えない
〇選手がシチュエーションによって戦術を変えていたとしても有意な差が現れていない
◎そもそもシチュエーションスタッツはサンプル数が少ないから検証不可能

でたー

>>223の仮定 どこかで読んだ
仮定した人自身も怪しく思っていた

セイバーメタボリックス

こんなの、ハワード自身に聞けば一発で分かるのにな。
それをサンプルが少ないから云々で無視するセイバーの人たちは本気で仕事してるのかね？

そんな事聞ける立場じゃないだろ
お前が行ってこいよ

>>230
立場も何も、取材していいですか？って聞けばいいだけだろ。
受けてくれない選手もいるだろうけど、受けてくれる選手もいるだろ。
おれ？金も貰ってないのに、わざわざアメリカ行ってまで知りたいとは思わねーよｗ

単打狙いまくってるけど、意に反してどんどん長打が出てるかもしれないじゃんｗ

>>222
その可能性は>>206が真っ先に指摘してるんだが

明日のBTは
>PART 1
>2008 Title Winners selected by Baseball Times
>BTが選ぶBTだけのタイトルホルダー
>PART 2
>Sabermetrics Best Nine
>セイバーメトリクス・ベストナイン
>PART 3
>Minor Titles Winners
>マイナータイトルホルダー（投手部門）、（野手部門）

だそうだ

ハワードの走者有無についてBABIPなども計算してみたが
去年今年と両方に共通する現象はさしあたって見つからない。
あえて言えば去年は走者有りでのHR率が高く今年は走者なしでのBABIPが極端に低い。
後者はリーグ平均よりもかなり低いから単に運が悪かったのかもしれない。
もうひとつ気がついたのは>>210のスタッツはそれぞれ打席数300近くと一応の
サンプルサイズなのだが、三振（とHRも）が多いためBABIPの分母は小さい。

おもしろいのは同じく左プルヒッターのアトリーが走者の有無でほとんどスタッツ
に差がないこと。若干ある差は前スレ通り一塁手の守備位置と犠飛がリーグ全体に
与える影響で説明できる範囲、または統計上有意でないくらいもの。
というのも3番アトリー、4番ハワードでほとんどの場合同じ投手に対戦してるはず。
ひとつ気がついたのはヒットチャートを見るとアトリーはハワードよりもさらに
極端なプルヒッター。
そもそもハワードはプルヒッターという呼称が適切かどうかわからない打者。
>>214のヒットチャートによるとゴロになった内野へのアウトは圧倒的に
一二塁間に飛ぶようだが、外野へのアウト（飛球）やHRは左翼の方が
右翼よりも明確に多い。
ハワード相手に多くの守備は内野を一塁方向にシフトさせるのが常套だが
「走者あり」でこのシフトが影響を受けるのは実は一塁手ではなく三塁手
なのではないか？
というのも、走者なしでは三塁手はショートの普段の位置を守るが、走者
二塁（たぶん三塁でも）では三塁のカバーをする必要があるから
三遊間が大きく空く。
ハワードはここに打つ能力を持っている打者なのではないか？
似たような事はオルティスにも言えるが、一般的に守備側が極端なシフトを
敷く場合、走者の有無でシフトの有効性がかなり変わるのではないか？

そもそもヒットチャートを見れば走者の有無によらず、ハワードは引っ張って
内野ゴロを捨て、中堅から左へ打つ事に専念すべき打者。
もちろんこれを始めると守備はシフトを止めるから、数値はまた変わるだろうw

もうひとつつけ加えると
ハワードは去年今年とどちらもシーズン前半は不調、そこから9月に向けて
どんどん調子を上げていった。
もしチームの調子（あるいは気候）の都合で前半に走者なし、後半に走者あり
の機会が多かったならば、これである程度の説明も可能。

ＮＦＬのヘッドコーチは流れや勢いが実在のものであるとの前提で作戦を立てるけど、これも錯覚なの？

別のスポーツの別の論理で動いている言葉同士を比較しないで

流れってのは長期的に見れば平均化されるから、統計処理したら消滅するけど、
選手のパフォーマンスにメンタルが影響を及ぼすならば、選手が流れを意識すれば
流れは確かに存在するだろう

錯覚として存在を否定されている「流れ」ってのは、サイコロの目とかマージャンの
ツモとかの話でしょ

野球にも諺があるな
「流れや勢いは次の日の先発投手次第」
'momentum in baseball is only as good as the next game's starting pitcher'

言い換えれば試合の中ならもちろん流れはあるが
なにしろ野球には投手という打者から打者への共通項が存在するからな
制球乱して四球連発する投手や
調子悪くて連打浴びる投手がでるのはしょっちゅう
よって理屈つけるのも簡単

>>234
なにそれ？

>>235
だからクラッチがあるとすれば、無走者時の(メンタルも技術も引っ括めた)バッティングに問題があるだけ
ハワードが運を考慮しても明らかな差異があるんなら、能力的にはもうチョイ秘めてるって事だろ

時と場合によって２００キロの速球を投げる投手がいない以上、チャンスに強いバッターもいるわけがない

>>241
http://www.baseballtimes.jp/

[BT最新号] 08/11/25【vol.033】BTオリジナル表彰式
http://baseballtimes.jp/topic/archive/80/

マリナーズに統計学専門家　客観的に選手分析

米大リーグ、マリナーズは野球統計学の専門家、トニー・ブレンジノ氏をＧＭ特別補佐に迎えた。
２５日、ＡＰ通信が伝えた。

　４５歳のブレンジノ氏はアメリカ野球学会（ＳＡＢＲ）の会員で、詳細なデータに基づき、
より客観的に選手を分析する独自の計算方法「セイバーメトリクス」に精通している。

　アスレチックスがこの方法を用いてチーム編成に成功し、
レッドソックスも第一人者であるビル・ジェームス氏を顧問に迎えている。

　マリナーズのイチロー外野手がデータを活用するかどうかについて、
ブレンジノ氏は「すべて彼次第です」と述べた。（共同）
http://www.sanspo.com/mlb/news/081126/mla0811261123006-n1.htm

>>242
日本語でおk

>>245
一番打ってるときが本来の姿

セイバーから最も程遠いチームに　ＧＭ特別補佐導入か

まあ少なくともイチローは聞く耳持たんだろうし
マリナーズの　他の早打ちオールスターズも変わりようが無い

カノー

まるでビリー・ビーン率いる見逃し三振オールスターズが、結果を出してるかのような言い方だな

選手の血圧、心拍数、発汗、脳波の類まで記録されて
心理的な要素もある程度の確度で検証出来る時代がいずれ来るんだろうか？

>>250
非常に細密な生体反応の推移を観察することで選手の調子変動を細かく把握するといった手法
なら、サッカーのＡＣミランがミラン・ラボという名称で導入し、一定の成果を
挙げている。（一選手あたりのデータポイントは6万にも達するという。）

>>247
個人的にはパワーも選球眼も無い連中が待球することはほとんど意味が無いのでは
と思う。

何でセイバー＝待球みたいになってるんだよ。どれだけ頭悪いんだw

>>251
試合中に遠隔測定してプレーの内容と結び付けるまでにはまだまだ時間が掛かるでしょ？

>>254
もちろんプレー内容の判断といった領域には踏み込んでない。
あくまで生体データの集積と時系列での比較対照による調子の判断がその内容で
このシステムの本領は選手の怪我の予防とローテーションシステムの効率的運用
の支援にある。
ただし、現状どのくらいのレベルで行なわれているかはわからないが、試合会場と
研究所を結んでデータのフィードバックを行なうといったことはある程度やってるらしい。

野球にそこまでの分析は必要はないだろ
サッカーと違って成績にはっきり反映されるから

ビルジェームズ率いるOPSオールスターズは見事な数字残してるな

質問です
FANGRAPHSにあるプレイヤーデータのなかでSeason　Statsを開くと出てくるPlate　Disciplineの
所のF-strike％という項目はなにを表しているんですか？
教えてください。

>>258
まずはglossaryを読んでから

確かに書いてあった
えらいすんませんでいた。

×すんませんでいた。
○すいませんでした。

http://en.wikipedia.org/wiki/Runs_created
ここの2002 version of runs createdの係数に疑問を感じたので、
>>80と同じ方法で得点および得点率との相関係数(CORREL)を計算しました。

期間　　　　　　　　　　　1955〜2008　　　　　　　　　　　　　1999〜2008
データ数　　　　　54年分のべ653チーム　　　　　　　10年分のべ120チーム
得点　　　　　　　　349967　　　　(CORREL)　　　　　　72932　　　　(CORREL)
RC(1998)　　　　　356879　　　　0.963854444　　　　　76092　　　　0.962364868
RC(2002)　　　　　359135　　　　0.962719865　　　　　76350　　　　0.961211389
XR　　　　　　　　　362032　　　　0.965778364　　　　　76358　　　　0.963894297

得点率　　　　　4.029898697　　(CORREL)　　　　4.378225866　　　(CORREL)
RC27(1998)　　4.109486712　　0.967818961　　　4.567954890　　　0.966416374
RC27(2002)　　4.135463423　　0.966243500　　　4.583438484　　　0.965743732
XR27　　　　　　4.168828714　　0.969128253　　　4.583894064　　　0.968110202

RC(1998)＝{(A＋2.4×C)×(B＋3×C)}÷(9×C)−0.9×C
　A＝安打＋四球＋死球−盗塁死−併殺打
　B＝塁打＋{0.24×(四球−故意四球＋死球)}＋0.62×盗塁＋{0.5×(犠打＋犠飛)}−0.03×三振
　C＝打数＋四球＋死球＋犠打＋犠飛
※『野球の見方が180度変わるセイバーメトリクス』という本では2002Verと紹介されていますが、
　>>116で1998年版との指摘があったので、区別しやすいようにRC(1998)としておきます。

RC(2002)
　B＝(1.125×単打)＋(1.69×二塁打)＋(3.02×三塁打)＋(3.73×本塁打)
　　＋0.29×(四球−故意四球＋死球)＋0.492×(犠打＋犠飛＋盗塁)−(0.04×三振)
※B以外の計算式はRC(1998)と同じ。

XR＝0.5×単打＋0.72×二塁打＋1.04×三塁打＋1.44×本塁打＋0.34×(四球＋死球−故意四球)
　　＋0.25×故意四球＋0.18×盗塁−0.32×盗塁死−0.09×(打数−安打−三振)−0.098×三振
　　−0.37×併殺打＋0.37×犠飛＋0.04×犠打

XRは各項目の価値が分かりやすいですが、RCは分かりにくいので各項目の価値を計算しました。
RCの「出塁能力×進塁能力」という概念から作られた指標の性質上、
選手のタイプによって各項目の価値が変わるし、１打席だけの成績を評価するのは問題があるので、
平均的な選手の成績で計算するために2008年全選手の合計成績(65531打席)から
各項目が１増えた場合の変化量を計算しました。

　　　　　　　　　　　　　 RC(1998)　 RC(2002)　　XR
単打＿＿＿＿＿＿　　0.563290　　0.600844　　0.5
二塁打＿＿＿＿＿　　0.862552　　0.769927　　0.72
三塁打＿＿＿＿＿　　1.161813　　1.167944　　1.04
本塁打＿＿＿＿＿　　1.461074　　1.380420　　1.44
四死球−故意四球　　0.335852　　0.350961　　0.34
故意四球＿＿＿＿　　0.264029　　0.264175　　0.25
盗塁＿＿＿＿＿＿　　0.185541　　0.147236　　0.18
盗塁死＿＿＿＿＿　　-0.37677　　-0.37698　　-0.32
打数−安打−三振　　-0.11274　　-0.11280　　-0.09
三振＿＿＿＿＿＿　　-0.12172　　-0.12477　　-0.098
併殺打＿＿＿＿＿　　-0.48951　　-0.48978　　-0.46
犠飛＿＿＿＿＿＿　　-0.07585　　-0.07837　　0.37
犠打＿＿＿＿＿＿　　-0.07585　　-0.07837　　0.04

上記の数値を単打を1として換算
　　　　　　　　　　　　　 RC(1998)　 RC(2002)　　XR
単打＿＿＿＿＿＿　　1.000000　　1.000000　　1.0
二塁打＿＿＿＿＿　　1.531273　　1.281408　　1.44
三塁打＿＿＿＿＿　　2.062547　　1.943839　　2.08
本塁打＿＿＿＿＿　　2.593821　　2.297467　　2.88
四死球−故意四球　　0.596231　　0.584113　　0.68
故意四球＿＿＿＿　　0.468726　　0.439673　　0.5
盗塁＿＿＿＿＿＿　　0.329388　　0.245048　　0.36
盗塁死＿＿＿＿＿　　-0.66887　　-0.62741　　-0.64
打数−安打−三振　　-0.20014　　-0.18774　　-0.18
三振＿＿＿＿＿＿　　-0.21608　　-0.20766　　-0.196
併殺打＿＿＿＿＿　　-0.86902　　-0.81515　　-0.92
犠飛＿＿＿＿＿＿　　-0.13466　　-0.13043　　0.74
犠打＿＿＿＿＿＿　　-0.13466　　-0.13043　　0.08

得点とRCの相関、得点率とRC27の相関ともにRC(2002)よりRC(1998)の方が高いです。
評価の精度を高めるためには塁打数を利用するよりは単打・二塁打・三塁打・本塁打に分けて
評価した方がいいと思いますが、RC(2002)は各安打のバランスがおかしいような気がします。
特に二塁打と本塁打の価値が低いのが気になります。

NPBのデータで検証している影響も多少はあるとは思いますが、
MLBのデータで検証したとしてもRC(2002)の方が相関が高くなるかは疑問です。
ただし、単純に相関を高めるためだけに設定したとしたら、XRの係数は>>9のような
おかしな数値になることも考えられるので、MLBのXRの係数は補正されたもので、
RCの係数は補正されていないものという可能性もあるかもしれません。

私のパソコン＆インターネット環境の問題で、海外の重いサイトを開くと凄い時間がかかったり
フリーズすることがあるので、MLBのデータでは検証できません。
MLBのデータを持っている人がいましたら相関だけでも検証していただければありがたいです。
それと、XRの係数は表計算ソフトの回帰分析ツールを使って重回帰分析すれば簡単に計算できますが、
RCの係数はどのように計算されて設定されたものなのか分からないので、
知っている人がいましたら教えて下さい。

イチローを“頭脳改革”
http://www.chunichi.co.jp/chuspo/article/mlb/news/CK2008120102000105.html

ESPN.com
MLB.com
これら以外でメジャーのデータが充実しているサイトありますか？

イチローにとってセイバーはホウ酸ダンゴくらい相容れないものだろうなあ

>>267
http://www3.nhk.or.jp/anime/major/

>>267
生データだったら
http://www.baseball-reference.com/
http://www.fangraphs.com/

WPやWSみたいな選手評価なら
http://www.baseballprospectus.com/
http://www.hardballtimes.com/

>>268
逆じゃねえの
見た目（OPS、HR、打点など）より得点貢献（RC27などセイバー系スタッツ）高い選手でしょ
打率云々いいだすならそもそも言い出す人がセイバーと相容れてないし

セイバーにも色々あるから一概には言えないだろ

打率が非セイバーでOPSはセイバー系だろが
同じくセイバー系のRC27がイチローの場合OPSより高めだとしたら
そりゃ盗塁が入ってるからだよ
高めったって3年に一回30位以内に入るものの
平均したら40位以下だよ

上の順位はメジャーの規定打席達してる打者の中でな

アリーグとナリーグを混ぜて評価するのはどうかと思う
特にここ数年はナリーグの方が打撃優位だし

>>275
そういう意見は初耳だわ
その根拠示してくれるか？

>>276
ここ数年「野手の」リーグ平均OPSは、ずっとナリーグの方が高いはずだが
特に去年と今年なんか、投手が入るにも拘らずナリーグの方が1試合平均
本塁打数で上回ってるしな

ここ数年ていつからの話よ？
しかもこういうのって、ハワード一人、あるいはプホルスとハワードが
リーグ移るだけでバランス変わるくらいのもんじゃないのか？

まあいいや
アリーグだけで見た場合イチローのRC27の8年間の平均順位は19.1位
中間値なら20位
単純に2倍でメジャーで約40位の攻撃力

ただしこれにGGと怪我の無さを加えればメジャーで30位以内、
つまりリーグ最低クラスのチームの最高野手レベルの評価は妥当だと思う

>つまりリーグ最低クラスのチームの最高野手レベルの評価は妥当だと思う
どこから出てきたんだ？

>>278
＞ここ数年ていつからの話よ？

数年どころか2001年以降ずっとだな

＞ハワード一人、あるいはプホルスとハワードが
＞リーグ移るだけでバランス変わるくらいのもんじゃないのか？

そんなわけあるかバカｗｗ

そもそも伝統指標とセイバー指標を二項対立に捕らえるのが大間違いだろ
イチローは高打率の割には得点力の低い打者とも言えるし、本塁打が少ない割には
得点力の高い打者とも言える
だから271と273の主張は両方正しくて両方間違ってるんだよ

伝統指標全般での評価とセイバーでの評価が食い違う選手ってのは、
例えばサイズモア（低打率、本塁打と盗塁は中の上なのに得点力は高い）とか
ソリアーノ（打率は中くらい、本塁打と盗塁はかなり多いのに得点力は低い）

>>281
> そんなわけあるかバカｗｗ

同感だが、こういう相手には淡々と「これくらいの差だから、二人がそのままの
成績を持って移ったとしてもこんなもの」と数字を突きつけちゃうのも一方法

仮にプホルスと平均的野手が入れ替わったとしたら、リーグ平均OPSは役2毛下がるな
計算すると、プホルスが90人ほどいなくなったらナリーグとアリーグの平均OPSはほぼ一致するｗ

>>281
つーかハワードとプホルスのHRをアリーグに入れ替えて
今年実際にひっくり返るの確かめてから書き込んだんだがwwwww

もしかしてアリーグがナリーグよりチーム数少ないの忘れてないかい？

HRの話をするのか、OPSの話をするのか
まず整理したほうがいいかもしれない

ハワード、プホルスの話は自分が持ち出したもんたんで、
HRの話

あ、ごめん
一桁勘違いしてた
プホルス一人で変化するのは2毛じゃなくて2厘だった
とすると、リーグ間の平均OPSの差はプホルス9人分だな
まあどちらにしても278の言うことは全くおかしいわけだが

後付け加えると、ハワードは本塁打は凄いけど出塁率が低いから
OPSはさほど高くないよ
彼も伝統的指標の方がセイバーより過大評価になる選手だな

OPSと解釈されたんならごめんなwww

>>277の「ここ数年‥」をうけての>>278だと、そのあたりに紛れが生じるのは
致し方ないところだと思う。私もOPSの話かと思った

ハワードは2割5分台の打率だよ
伝統的指標なら評価はかなり低い
ところがセイバー指標のおかげで適当な評価を受ける

>>285
おいおい、お前まさか本塁打の話してるのかよ
お前はセイバーメトリクス派じゃなかったのか？
まさか打率は非セイバーだけど本塁打はセイバーだとか言い出さないよなｗ
セイバー的分析、すなわち得点相関では打率の方が本塁打より高いぞ

それに、選手ってのは一方的に出て行くんじゃなくて、必ず他の選手との
入れ替えで移動するんだから、単に出て行く選手の数字を引くんじゃなくて、
その代わりに平均的選手の数字を入れ替えなきゃだめだろ

>>290
誤解は改めてすまないけど
OPSなら「ハワード一人」とは絶対に書かないでしょ？
その辺は文脈から読みとってください

>>292
そんな細かいことを考えていたわけではなさそうなので、
それ以上絡んでも無駄だと思う

>>291
いや、打率が伝統的指標なら本塁打や打点も伝統的指標だろ
しかも本塁打はともかく、打点はセイバー的観点からは「個人能力評価」としては
失格の烙印を押されてるんだから、なおさら乖離は大きくなる

>>292
セイバー非セイバーは無関係の話。

その前のレスが指摘してた過去2年のリーグ間のHRの差てのが
今年ならハワードのHRをALに移せば逆転
去年ならハワード＋プホルスのHRをALに移せば逆転
（これら書き込む前に確認したんだけど）
その程度の差てことが言いたかったわけ。

まあ投手の打撃の部分は抜いてるけどね

>>291
とりあえずこいつは馬鹿丸出しだな
どんな時代でも本塁打王は高い評価を受けるに決まってるだろ

今年の本塁打王は両リーグともセイバー系のスタッツが低いね
カブレラもかなり低いけど、ハワードはそれに輪をかけて低い
9月の絶好調でどうにかRC27を6点台に乗せたけど、8月までは5点台だったからな

>>297
「どんな時代でも」という言葉の隅っこにちょっと絡んでおくと、
ベーブ・ルース以前の時代には「本塁打王」に対する評価が高かったとは
言い難いと思う。ギャビー・クラバスとかね

>>265
まずこれはどっかから話を聞いたってわけじゃなくて推測にすぎないから話半分に聞くか
自分で検証して頂きたいんだけど

まず、RCは（出塁能力）×（進塁能力）÷（打席）が大前提だからこの状態で機能する重回帰式をつくったはず。
で、式をみると係数が出てくるのがB項のみだから、この係数は各要素（括弧でくくられた項目）
の進塁に対する寄与度とみることができる。そして、A,C項は生スタッツのみで構成されてる
から、おそらくはA/Cをサンプル単位（よくわからんが仮にチームをその単位とおく）で算出し
その値をチームスタッツの各項目（B項の括弧で括られた項目ね）にかけてやった値にたいして
重回帰分析を行った、と。（注１）

ただこのままだと成績の極端な選手にたいするはずれ値が大きくなるのでなんらかの補正が必要になる。
それには線形の考えを取り入れるのが手っ取り早い。
ここであらためてRC（２００２）に戻ってみると、
RC（２００２）＝αRC０＋βA＋γB＋δC
※ここでRC0は上記A*B/Cを指す
の線形に書き直すことができる。
これを再び重回帰にかけてやる。そうやってえられた値（α、β、γ、δ）（注２）をもとに
（出塁能力）×（進塁能力）÷（打席）の形に戻してやった結果のあの式ではないかと。

注１）試みに上記RC0（2002の係数を使用したA*B/C式）とRC（2002）を比較してやるとリーグ単位では
限りなく近い結果が出る。
注２）得られた値はα＝0.11、β＝0.33、γ＝0.27、δ＝−0.10あたりではなかったかと推測する。
（式を展開するとそうなる）

あと、RCはその項目のまとめかたを見る限り、少なくとも得点期待値表による
補正は行ってないと思う。

>>300
なるほど

実は前スレの301で自分はこう書いた
「ちなみに複雑化した現在のRCを展開すると実は一次相関式になってしまう、という説を
読んだことがあるが自分では確認してない」

いま自分でも見たが確かにα＝0.11（1÷9）。
そうであるなら、現在のRCにおける掛け算の寄与はわずか1割であって
残りの9割は線形近似であることになる。

ジェームスがここまで形体にこだわるのは、彼が昔「パーマー派のやり方では
得点近似はできない」という主張を事ある度に繰り返してたからだろう

The Baseball Cube　がまたマイナー･チェンジして Scouting Report 載せる様になったのはｲｲんですけど、
スタッツの右側に縦長の広告カブって各種率系が見られなくなったんですけど、
この邪魔くせえ奴とっぱらうにはどーすりゃ良いですかねえ。

>>303
1）広告ブロックできるブラウザ/拡張を使う
2）スタイルシートを切る
3）ユーザスタイルシートで広告を消す

3ではhttp://www.thebaseballcube.com/players/以下に対して

body > table + div
{
display:none;
}

で消せる（多分誤爆してないはず）

早速どうも、「スタイルシートを変更」で右側見える様になりましたわ。
ブラウザいつも「ぶら。」利用してるのにこんな機能あるの知らなんだ。

web制作に来たかと思っちゃったじゃないか

>>300-302
RC＝A×B÷C を B＝RC×C÷A と変形して、
Bの項目と「得点×C÷A」を重回帰分析すれば、Bの係数が算出できるということですか。
ちなみにBの項目を重回帰分析してみました。

　　　　　　　　　　　　　(CORREL)　　　RC(2002)
単打＿＿＿＿＿＿　1.124677450　　　1.125
二塁打＿＿＿＿＿　1.251568861　　　1.69
三塁打＿＿＿＿＿　6.391651263　　　3.02
本塁打＿＿＿＿＿　3.809533828　　　3.73
四死球−故意四球　0.135680644　　　0.29
犠打＋犠飛＋盗塁　0.556087222　　　0.492
三振＿＿＿＿＿＿　-0.05358247　　　-0.04

犠打・犠飛・盗塁を同じ価値として重回帰分析するのも問題がありそうなので分けて分析しました。

　　　　　　　　　　　　　(CORREL)
単打＿＿＿＿＿＿　1.100750407
二塁打＿＿＿＿＿　1.441342363
三塁打＿＿＿＿＿　5.170146113
本塁打＿＿＿＿＿　3.646248368
四死球−故意四球　0.143181216
犠打＿＿＿＿＿＿　-0.46271213
犠飛＿＿＿＿＿＿　1.069587646
盗塁＿＿＿＿＿＿　1.097360079
三振＿＿＿＿＿＿　0.028764845

データ数が足りないのか、三塁打が正しく評価されないし、
単打・二塁打・本塁打のバランスもRC(2002)の係数以上におかしいような気がするので、
あまり参考にはならなそうです。

RC＝{(A＋2.4×C)×(B＋3×C)}÷(9×C)−0.9×C　この式の係数の算出方法は、
RC＝α(A×B÷C)＋βA＋γB＋δC　この形に展開してから重回帰分析して、
α、β、γ、δを算出してから、「出塁能力×進塁能力÷打席」の形に戻したものが、
RC＝{(A＋2.4×C)×(B＋3×C)}÷(9×C)−0.9×C
という複雑な計算式ということですか。

どのような方法でこんな複雑な計算式になったのか分からなかったのですが、
こんな調整をしているぐらいだから、それまでの基本形の「RC＝A×B÷C」としていたものより
精度が高くなっているだろうと思い込んでいたので、
基本形では得点との相関は調べていませんでした。
検証してみたら1998年版、2002年版ともに基本形の方が相関が高かったです。
ついでにRCの基本バージョンとテニクカルバージョンも載せておきます。
この程度の差だったら、係数を必要最小限に抑えているRC(TECH1)で十分のような気がしますが、
MLBのデータで検証したらどうなるのか気になります。

1955〜2008年と過去10年間(1999〜2008年)のNPBチーム打撃成績を利用して
各種RCと得点との相関係数(CORREL)を計算しました。

期間　　　　　　　　　　1955〜2008　　　　　　1999〜2008
データ数　　　　　　　のべ653チーム　　　　のべ120チーム
RC(BASIC)　　　　　　0.959772999　　　　　　0.944375613
RC(TECH1).　　　　　 0.964067185　　　　　　0.962633313
RC(1998)　　　　　　　0.963854444　　　　　　0.962364868
RC(1998)A*B/C.　　 0.965739489　　　　　　0.962825870
RC(2002)　　　　　　　0.962719865　　　　　　0.961211389
RC(2002)A*B/C.　　 0.964397227　　　　　　0.961543217


RC(BASIC)＝(安打＋四球)×塁打÷(打数＋四球)

RC(TECH1)＝A×B÷C
　A＝安打＋四球＋死球−盗塁死−併殺打
　B＝塁打＋0.26×(四球−故意四球＋死球)＋0.52×(犠打＋犠飛＋盗塁)
　C＝打数＋四球＋死球＋犠打＋犠飛

RC(1998)＝{(A＋2.4×C)×(B＋3×C)}÷(9×C)−0.9×C
　A＝安打＋四球＋死球−盗塁死−併殺打
　B＝塁打＋{0.24×(四球−故意四球＋死球)}＋0.62×盗塁＋{0.5×(犠打＋犠飛)}−0.03×三振
　C＝打数＋四球＋死球＋犠打＋犠飛
※『野球の見方が180度変わるセイバーメトリクス』という本では2002Verと紹介されていますが、
　>>116で1998年版との指摘があったので、区別しやすいようにRC(1998)としておきます。

RC(2002)
　B＝(1.125×単打)＋(1.69×二塁打)＋(3.02×三塁打)＋(3.73×本塁打)
　　＋0.29×(四球−故意四球＋死球)＋0.492×(犠打＋犠飛＋盗塁)−(0.04×三振)
※B以外の計算式はRC(1998)と同じ。

【MLB】イチローを“頭脳改革”出塁率、四球数、OPSなどが低いイチローはチームへの貢献度が低いと判断されかねない★3
http://anchorage.2ch.net/test/read.cgi/mnewsplus/1228256629/

芸スポにこんなスレある。
未だにセイヴァーを何にも理解してない人が多数派なんだけど
OPSとかに対するよくでる疑問点とかテンプレみたいなの作れないかね？

放っておくのがいいよ

イチローをけなせる数値を研究したイチローメトリクスでも考えればいいのに

>>310
前スレ読み返しが（>>169）最近までこのスレでもOPSへの懐疑論があった。

特に「RCには理論的な裏付けがあるが、OPSは二つの得点相関のいい数値
を足し合わせただけの偶然」という論調を何度か見た。
本当のところはRCが得点と相関するのも偶然（または経験則）であり、
また、RCがOBPxTBであることを知ってたらRCとOPSの間にある程度の
相関が合っても不思議ではないんだが。

>>264でRC（最新の90％線形近似バージョン）とXRの安打、四球への係数が
計算されている。いま、OPSの二つの分母（打数と打席数）の間の約10％の差
（主に四死球）を無視して単打を1にした係数を>>264の表に書き加えると
次のようになる
　　　　　　　　　　　RC(1998)　 RC(2002)　　XR　　 OPS
単打＿＿＿＿＿＿　　1.000000　　1.000000　　1.0 1.0
二塁打＿＿＿＿＿　　1.531273　　1.281408　　1.44 1.5
三塁打＿＿＿＿＿　　2.062547　　1.943839　　2.08 2.0
本塁打＿＿＿＿＿　　2.593821　　2.297467　　2.88 2.5
四死球−故意四球　　0.596231　　0.584113　　0.68 0.5
故意四球＿＿＿＿　　0.468726　　0.439673　　0.5 0.5

OPSでは三振は凡打と同じ扱い、犠打/犠飛の係数は限りなく0に近く（犠飛はOBPの分母
に加わるから僅かに負だが）、盗塁/盗塁死/併殺打は評価の外。

OPSと線形近似との最大の違いは凡打に負の係数を掛けて引く代わりに
打数や打席数の一部として分母に来ること。
ただし、分母に持ってくるのは原型のRCでも同じだし、OPSは得点そのものの
近似を目的としてないから、この実数を比較するのは意味が無い。

結論として単打/二塁打/三塁打/本塁打/四球にかかる上の係数の比率を
見ればなぜOPSとRC/XR（＝得点）が相関するのかがかなりよく説明できる。

ちなみに1998年版と2002年版の相違についてだが、前者が出たのは
間違いなく1998年以前であり、後者では塁打別の係数がつくなど「進歩」
している形跡がある一方、盗塁と犠打/犠飛の係数が同じになってるなど
「後退」の形跡もある。
さらに、指摘されてるように二塁打/本塁打の係数が不合理に低い。

既出だが、現実には1998年版も2002年版も殆ど使用されておらず、「RC」
と言えばテクニカルバージョンを指すのが現在の状況。

OPS懐疑論のもっとも説得力がある点は「たとえばOPS.800ってなんなの？」っていうところ
あとは別に十分打席数があればいいだろって思うけど

分母の違う数字、分散の違う値をそのまま足すのが気持ち悪いってのもあるな

>>315-316は前スレからのループ
読んで自己解決してくれ

つーか、2ちゃんのOPS懐疑論はほとんどイチローオタによるものだよ
もちろんイチローオタ＝OPS懐疑論ではないから、その区別はよろしく
この連中のにはパターンが二通りあって
OPS/セイバーを全面否定する派とOPSを否定してRC持ち出す派
RCは盗塁含むしアウトの補正が必要なことは無視

得点との相関を論じる数値なのになんで盗塁含むといけないんだか・・・

アウト云々ならRC27を見ればいいだけの話だし、それに率系の数字と
累積系の数字は両方とも重要だろ

RCやXRについての疑問があるんだけどいいですかね？
これで使われる係数ってさ、それまでのデータに使われてるチームの効率性に影響されてるよね。
極端な例をだしちゃうと、単打でのランナーは帰せなく、ホームランでしか点をとれないチームが多かったら単打の係数が小さくなるでしょ。
つまり、時代時代のチームの「巧さ」や戦術的な変化に強く影響され、コロコロ変わると思うんだけど、
それって、選手の純粋な能力を表す指標として適切なの？

セイバー指標に完璧なんてのは存在しないからＯＰＳへの批判は多いに結構だけど
「２つの指標の分散が違うから足したくない」てのはいい加減勘弁してよw
例えばおなじ会社のセールスマンが固定給はみな似たようなもんだが
売り上げによる歩合給が揺れたら２つ足して総収入比較できんのか？

分散の違いはまったく批判の理由になりえんのだよ

XRとRCに共通だけど、ランナーがいないと付かない犠打や犠飛を個人能力として評価してるのがナンセンスだ
犠打はまだ技術差があるけど、犠飛なんてただの運だろ

>>322
XRについては
ttp://www.baseballthinkfactory.org/btf/scholars/furtado/articles/IntroducingXR.htm
読めばいい

>>322
とりあえずは「犠飛を狙って打つ技術」が存在すると仮定しているんだろ
その仮定が正しいかどうかは分からないが、そういう仮定をすること自体は
別に的外れでもないと思うが

犠打、犠飛、盗塁、敬遠は入れちゃだめだよな。
犠打は打てる場面が打順や所属してるチームによって差がでるし、
盗塁は選手の意志だけでなく、場面によっては監督がするなと指示する場合もあるし、チームの戦略によっても不公平になる。
敬遠も所属するチームや打順で差がでる。
公平に選手の力を比べると言うのなら、この４つは不適当だろう。

>>325
その主張でいくと、RCやXRはもちろんのこと、OPSもダメってことか？

>>326
ＯＰＳはいいでしょ。
出塁率から敬遠分を抜けばいいだけだから

何？このアホな流れ

チーム戦略云々なら、待球作戦とかもあるから四球も不公平だな
相手投手がどれだけストライクを投げれるかは打順や前後の打者に左右されるから
打率も出塁率も三振も不公平
球場によって打球が長打になるかどうかにも差が出るから長打率や本塁打も不公平
いっそのこと野球の記録をとるのを止めたら？

>>320
ていうか逆にXRは一旦決めた係数を時代によらずに使ってるんだけどね
ただし特定のスタッツが手に入るか入らないかに応じた複数のバージョンはあるけど
RCはやたら沢山のバージョンがあってつきあってらんないが得点環境が違うから違う式を使うてことはしないはず
てことは
得点環境の違う時代のXRやRCは当時の得点相関とは違いうる、てのはありうるだろね
まあこういうの含めて
RCやXRがOPSほど世間に広まらないのは係数かかってる式への懐疑ってのが大きいだろね
前スレの最後の方でもそこに引っかかってTA推奨してるのがいたし
実際XRなんてどこまで使われてんだか
今年のメジャーの各選手の数値だってヤフーにもbaseball referenceにも載ってない

>>330
TAはXR以上に見かけないけどね
まあ係数のかかっている式を使いたくないって気持ちは分からんでもないが

>>327
敬遠分を抜かないと使えないって主張なんだよね。
現状のOPSも使えないってことになるでしょ。

>>321
この比喩はなかなか的を射てるね
ただしOBPとSLGはそのままの数値だとOBPに1.8−2.0かける必要があるそうだから
より正確にはNOIかGPAを使った場合の比喩として外資の会社で基本給は円建て歩合給はドル建てで
為替比率を掛けて足す、とかだけど
ともあれ分散の違う二つの指標を足すことに統計学上なんら問題がない点については同意

どこがだよアホか？

>>320
選手の純粋な能力なんて表してない
打席結果と総得点との相関を表してる

>>314
RC,XRの各式にあらわれる係数の違いは式の構造（項目の違い、純粋な線形と線形と非線形の複合の違い等）
あるいはデータ期間、サンプル単位が異なっていることの反映であって、係数の違いそのものの
合理性を議論することにあまり意味はない。
（これはもちろんどちらも同じ手法、すなわち実データからの回帰をとっているという前提での話）

むしろ、項目の違いを含めて係数にこめられた両者の主張及びその相違点に注目することに意味があると思う。
例えば、XRの係数は得点に対する寄与を表してる一方、RCにおける係数はB項にのみ存在する
ことから、進塁効果に対する寄与を現すといった性質の違いがある。このことから盗塁、犠打、犠飛
が一つにまとめられているのは「塁上走者単独の場合の進塁効果」というカテゴリなのだと解釈できる。
そう考えると盗塁と犠打、犠飛が分かれていた以前のRCのほうがヘンだったということもできる。
（カテゴリで項目をまとめるのは回帰分析における項目の信頼性確保を簡単にするといった実利上の
　利点もある）

個人的に興味深いのは>>263の効果量の算出をみてもわかるとおりXRではProductive　Outに価値を
与えてるのに対してRCでは一貫してProductive　Outに価値をみていない点。

>>320
でもそれ言っちゃうと時代における試合環境に依存しないスタッツなんて
存在しないしなあ…

阪神に行った新井は本塁打は3分の1以下になったのに、
OPSがほとんど変わってないのが面白いところだ

>>338
長打率は下がってるけど打率と出塁率が上がってるね
ということは、広いホーム球場を意識して本塁打をある程度あきらめて、
その代わりミートを心がけるようにしたってことか

>>336
興味深い考察だが、盗塁と犠打/犠飛を分ける理論付けは不可能でもない。
盗塁して進む走者はほぼ全員俊足であるのに、犠打/犠飛で進む走者は
そうとは限らない。よって前者による進塁の得点相関はやや高くなりうる。

実はこんな文献見つけた
http://www.baseballthinkfactory.org/btf/scholars/furtado/articles/NewRC.html

まず訂正しなくてはならないが、1998年版と上で自分が呼んだものは正確には
1999年版と呼ぶべきものらしい。
この文献はおなじみJim Furtadoと二人の共著者が書いた1999年版RCの「解読法」。
この中に例の
RC = [ ((A + (2.4*C)) * (B + (3*C)))/ (9*C) ] - .9 * C
の部分の解釈法が載っている。
詳細は「What Does this Do?」で始まる陰のついてる部分を読んでもらいたいが、
簡単に説明すると、この式には二通りの解釈が可能。
ひとつは「Jay's Take」でもうひとつが「Jim's Take（Furtado)」
ほぼ確実にジェームス自身の意図は「Jay's Take」だろうと推測されてるが
これらのやり方は次の通り。

「Jay's Take」によると、上の式は次の二つのPartsを計算したあとで
Part 1 からPart 2を引いたものを展開したものに等しい。
Part 1 - ((A + 8*.300*C) * (B + 8*.375*C)) / (9*C)
Part 2 - ((8*.300*C) * (8*.375*C)) / (8*C)

>>340の続き
それではそれぞれのPartは何を表してるのか？
ここで一言付け加えると、テクニカルバージョンを含めて古典的RCへの
最大の批判は特定選手が9人いるラインアップの得点近似であったが、
これはOPSの高い選手の場合には非現実的である。
そこで上で紹介したMLV（マージナルラインアップバリュー）と同じ発想を用いて
（というかたぶんMLVがジェームスのやり方を真似した）、Part 1
は8人のチームメートの出塁要素率（OBPそのものではない）が0.300で
進塁要素率（SLGそのものではない）が0.375であるチームにA、Bの数値を
持つ特定選手が加わり各員がそれぞれ特定選手と同じC（打席）を費やしt
時にあげるであろう得点をRCの原理によって計算したもの。
Part 2は8人のチームメートのそれぞれが特定選手と同じC（打席）を費やし
たと仮定した時の得点をRCの原理で推定したもの。
よってPart 1 からPart 2を引けば特定選手がCが上げた得点近似となる。

一方「Jim's Take（Furtado)」 は>>300の推測に似ていてRC（1999）はもともと
αRC０とβA＋γB＋δC の和である、と仮定してそこから係数を求めたとするもの。
ただしここでαは理論値であるべきで、それは選手が9人いるなかの一人だから
0.11である。残りの係数は線形近似からの重回帰で求められただろう、というもの。
これらの係数についてFurtadoは自分のXRの係数との比較も行っている。

大きな疑問はJay's Takeで推定された出塁要素率が0.300で進塁要素率が
0.375のチームによってジェームスは一体何を示そうとしたのか？
これは時代と得点環境を超えた「平均的チーム」なのか？
あるいは「リプレースメントプレーヤー」のチームなのか？
疑問として重なるかもしれないが、これらの数値がどこから来たのか？

>>341の訂正
今MLVの説明を読み返したが、MLVの原案は1992年に出ているらしいのでMLVの方が先

>>330
＞ただし特定のスタッツが手に入るか入らないかに応じた複数のバージョンはあるけど
例のエッセイで本人が
＞Extrapolated Runs was developed for use with seasons from 1955 to the present.
と書いていて、別バージョンが存在するのはデータの欠落のためと言うよりも意味付けの問題らしい。
（例のエッセイの Extrapolated Runs Unveiled のセクション参照）

＞RCはやたら沢山のバージョンがあってつきあってらんないが得点環境が違うから違う式を使うてことはしないはず
実はテクニカルバージョンには1954年以前のための係数等の違う10以上のバリエーションがある。
（Total Baseball に載ってたけど、web上で参照できるところはあるのかな？）
これは勿論データの欠落や得点環境の違いによるもので、基本式は1955年以降に適用するものとはっきりしている。
RCのその後のバージョンも（基本）式は1955年以降用だと思われる。
（その後のバージョンにもテクニカルバージョンのようなバリエーションが存在するのかは知らない）

>>322 >>324
犠飛が狙って打てる選手と打てない選手は一応存在すると思うよ。
ざっと調べてみた範囲で少ない選手と多い選手では率にして２倍以上
の差があった。

通算犠飛数／１死以下３塁走者有通算打席数が低い選手
Ａダン２１／２６６・Ｔハンター３３／３５４・Ｒセクソン３６／３７５

通算犠飛数／１死以下３塁走者有通算打席数が高い選手
Ｃリー７４／３８３・Ｏカブレラ６７／３４５・Ｍロレッタ６２／３１５

なお、同じ待球タイプでもＡダンのように少ない選手もいれば、
ジアンビ（７９／４７４）のように比較的多い選手もいる。
同じく早打ちタイプでもＴハンターのように少ない選手もいれば、
Ｃリーのように多い選手もいる。

ただ、打点と同じくシチュエーションに影響されるので指標に
加えるべきかどうかは別の問題だとは思う。＞犠飛数

議論を横で見ているものとして、
低OPS・高RC/高OPS・低RCの選手は具体的にどういう選手だということが出来るのか
端的に表してくれると嬉しい。

OPSだけを用いるのもRCだけを用いるのもダメなのはわかるが
それぞれの特性はなんなのか。

MLVってのが選手の能力評価としてはよりいいのか?

いままでRCの式の意味よく知らずに半分盲目的に数値信じてたけど
こういう説明されると過大評価の問題とか
仮定されてる前提条件の普遍性が気にはなる

>>340
文献のほう乙です
実は自分でも>>300を書いた後回帰を行ったところ単純な重回帰ではなくαを固有値とすることで
うまくいくことに気づいたのだけど、じゃあ0.11はどこからでてきたのかというのが分からなかった
ので数値を変えながら試行錯誤を始めていたところ。

確かにFurtadoの説明は苦しい感じがするし、オ?%8

なんか書き込みが途切れとるｗ
確かにFurtadoの説明は苦しい感じがするし、オリジナリティーマンセーのビルジェームズがそう
容易く線形近似に転ぶとも考えにくいのでｗ、Ｊａｙ`ｓＴａｋｅの説のほうが正しい気もするのだが
出てくる数値はやはり謎。
はじめはそれぞれA/C、B/CのMLB平均だろと安易に考えていたのだが、1955〜の数値はそれぞれ
0.296、0.389。0.300、0.375となりそうな期間は無かった。

RCで「アウトの補正」という概念を見るんだけど具体的にどうやるの？
例えば選手Aが選手Bよりシーズンで100個多くアウトを消費したとき
一個あたりのアウトにかける値は0.09、0.16、0.25のうちどれ？

>>338-339
新井のバッティングの変化はホーム球場の広さの影響が大きそうですが、
４番打者として自分で決める必要があった広島時代と
後ろに金本が控えている３番打者という打順の影響もあるでしょうね。
それと打順だけではなく、優勝の可能性の高さによるチームバッティングの意識が
高まったことも影響しているかもしれません。
あとはケガにより本来のバッティングが出来なかったことの影響もありそうです。

>>340-341

RC＝{(A＋2.4×C)×(B＋3×C)}÷(9×C)−0.9×C

この式の係数にどういう意味があるのか疑問だったのですが、
チーム得点との近似および相関を高めるために設定されたRCを
個人評価向けに修正しようとしたものだったんですか。
それなら>>309の検証でチーム得点との相関が低くなったのも納得できますね。

ただし、それを率で評価するためにRC27にしてしまうと、
その選手９人による打線の得点力となってしまうので、おかしな感じがします。
RC27で評価するよりは、RCを打席で割ったもので評価した方がよさそうな気もします。

>>346
OPSとRCは、基本的な発想が同じだから、相反するような結果はなかなか出ないと思うから、
高OPS低RCって選手は基本的にいないと思うよ。
RCは盗塁や犠打が含まれるから、その分でRCのほうがOPSより高くなる選手はいるだろうけど。

問題点としては、RCはそれぞれの行動に係数をかけてるけど、その係数に疑問があるところかな。
これまでのデータからだした数値を普遍的にかけてるけど、これはちょっと無理があると思う。

例えば、四球にしても、塁が埋まった上での四球と塁があいた上での四球では、価値が違うからね。
あと、単打にしてもクリーンヒットと内野安打では、塁にランナーがいる場合は価値が変わる可能性があるしね。
前者ならランナーは２塁進できるかもしれないけど、後者は１塁進か下手すれば進塁できないからね。

チーム全体の数値でRC２７を計るならそれぞれの数値が調整されるからある程度得点と相関するけど、
個人に適用するのは、個人的にはあまり正しくないと思ってる。

>>353
現在普及してるテクニカルバージョンのRCでは高OPSの選手が過大評価になる
上の議論てか説明みてて思ったけどセイバー指標の問題点は
チーム全体の数値以外に検証の方法がないことかね
Aロッドやプホルス9人並べたチームは史上存在しないからね
それを補正するバージョンは仮想上のリーグ平均チームに一人付け加えた数字を計算するらしいけど、
そのバージョンは普及してないそうだしヤンキースやレッドソックス打線には当てはまらないだろうね

>>353
>>346だけどOPSとRCの順位はそれなりにばらついているとも感じる。


勉強が浅いが、OPSに表現される出塁率+打撃結果以外の部分（盗塁、平均以上の塁上走力、犠打…）
を反映して計算したのがRCなんじゃないのか?

OPSについては出塁と打撃結果の比重が1:1であること（これは問題ないのか?上とか見ると）
RCに発展したような要素の不完全さがあり、

RCは要素ごとの係数の正確性への疑問。累積系であること、それを平均化しようとしたRC27においても
「同じ打者9人の打線」という非現実的想定がある

おおまかそう言う感じ?

まあ質問としては、それぞれの指標をして、（編成あるいは評価上）どのような用いられ方をしているのかってことなんだけど。

>>354
OPSで過大評価か、RCで過大評価かは分からないけどね。
あと、誤解を招く書き方したからちょっと訂正します。

＞高OPS低RCって選手は基本的にいないと思うよ
　　　　　　　　↓
高OPS低RCや低OPS高RCのような、相反するような選手は基本的にいないと思うよ

また間違えた。
OPSで過大評価か、RCで過小評価かは分からないけどね。

>>355
もちろん、ある程度のばらつきは当然あると思うよ。
指摘したような問題点もその通りじゃないかな。

個人的には、総合指標って存在自体があまりあてにならないと思ってる。
そもそも、野球はある意味、分業制のスポーツだから、
打順の違う選手を同じものさしで計ろうとすること自体がナンセンスだと思ってるからね。

>>355
OPS＝OBP＋SLGなのにたいしてRC＝OBPxSLGxAB（またはRC27≒OBPxSLG)だから
OPSが同じ選手で盗塁や犠打も同じ場合はOBP:SLGの比が1:1に近い選手の方がRCはやや高くなる
（辺の長さの総計が等しい方形の間では正方形の面積が一番大きい）
ということは絶対値の小さいOBPの方がやや重要
でも現実的には同じOPSならOBP:SLGの比はよく似ることが多いけどね
というのもOBPとSLGともに分散の範囲に限度があるから
大体こんな感じ
OPS 0.6　→　OBP 0.3 SLG 0.3
OPS 0.7　→　OBP 0.3 SLG 0.4
OPS 0.9　→　OBP 0.4 SLG 0.5
OPS 1.0　→　OBP 0.4 SLG 0.6
ただしOPS 0.8付近に来る選手の数はかなり多い上に二つの数値の比にややばらつきがあるかな

>>357
OPSが高い選手に関しては「RCが過大評価（RCの数値が示唆するよりはその選手の価値は低い）」
てのはみなが合意してる事実だと思うよ

>>358
正確な数値ではないから小数点以下の細かい数字を鵜呑みにして、
その数字で選手の優劣を決めるものではないかもしれない。
ただ選手の能力をどう測って長期契約のリスクを減らせるか等いろいろな要請があるし、
そのための目安としてみる分には十分なものなんだろうと思う。
結局の所なんのために使っているのか、そのためにはどの程度アバウトに考えればいいか、
等をちゃんと意識した上で使うのが重要なのではないかと。

>>358
打順ごとに必要な能力が異なる、という視点に立って
最高の1番、2番、3番……を選出するというのは、セイバー的に
「次の段階」なのか「前時代への回帰」なのか。

統計上の情報の不備や価値観の差を指摘して
「よりアウトにならず、より先の塁へ進む」
ことに重きを置いた選出法がセイバーによって提示されたが、
こういう視点ならば、（OPS的に?）上位の打者を9人並べればいい

理想の各打順バッターというのはその強打者9人に対し、打順ごとの能力の
優位性を主張しえるほど差が出るものだろうか。

>>359
>OPSが同じ選手で盗塁や犠打も同じ場合はOBP:SLGの比が1:1に近い選手の方がRCはやや高くなる
>（辺の長さの総計が等しい方形の間では正方形の面積が一番大きい）
>ということは絶対値の小さいOBPの方がやや重要

なるほど、ばらつきは同OPSにおけるOBP差によるものなのか。

>>362
>なるほど、ばらつきは同OPSにおけるOBP差によるものなのか。

ただしOPSとRCで打撃部分の得点近似についてどちらが正確なのかははっきりしないけどね
>>313を見るとOPSは事実上の線形近似で、上のスレの流れだとRCより線形近似の方が正確かもしれない
例えばOPSが1.00に近くRCが不正確になる領域だとOPSの方が正確かもしれない
もちろんOPSは盗塁含まない分得点相関の係数は落ちるけど

>>363
得点近似値を取ろうとする行為自体が過去の実績からの逆算（RC）か線形近似（OPS）かという手法の差で、
RCが過大となる高OPS帯において得点の実測値は線形近似の方が近くなりそうってことか。

数�Uであきらめた人間にはきつい話だぜ……orz

>>363は誤解を招くかもしれないのでちょっと補足
OPSが0.8で「OBPが0.4でSLGが0.4」に対して「OBPが0.3でSLGが0.5」なら
盗塁が同じでも前者の方が得点効率が高いのはチームの数値から確認済み
このようにチームの数値が見れる範囲だと打撃部分だけでも正確さはRC＞OPS
RCの問題はOPSが高い領域で非現実的な数値をたたき出すこと

RC27の証明方法はあるだろ
4.5くらいの選手なら9名いるんだからそれで組めば証明できる
「誰か」なんて無意味

>>365
現実問題として、RCが適応できないような高いOBPを出せる打者なんて、
ボンズ以外には存在しないと思うがな
昔の選手を含めても、他にテッド・ウイリアムズとルースだけでしょ

大昔のジョン・マグローなんかも数値がゆがみそうだなあ
まあ、もともと考慮外の時代だろうけど

>>368
19世紀の記録なんか最初から考慮外だよ

>>367
いやそんなレベルではないと思うよ

en.wikipedia.org/wiki/Runs_created
例えば上のリンクの米ウィキのRCの項目のProblems with runs createdを見ると
高OPSでRCがゆがむ例に取り上げてるのがライアンハワード
去年か一昨年のOPSのことだとしても1.1以下

>>370
それは俄かには信じがたいなぁ
ハワードって強打者の中ではむしろ出塁率は低い方だろ
4割超えたのが一昨年の.425だけ
.425なんて毎年数人は達成してるような数字じゃないか
この程度でゆがむとか言い出したら、そもそもリーグ上位クラスの
選手には最初から使えない指標ってことになる

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読んだ人いる？

>>371
程度の問題じゃないか？
ルース、テッド、ボンズの3人はRCの使用が全く不可能な領域、
そこまでいかずともゆがみ自体はかなり低いOPSで始まってると

ある程度の検証は手でもできるよ
上にOBPx1.8＋SLG＝GPAてのがでてるが、これとOxSを比べると
OBPが0.4を超えるころからどんどん乖離が始まる
どっちが正しいかははっきりと知らんが足し算と掛け算で
一方の数値が大きく動き出すと結果に違いが現れるのは当たり前
スレの流れとRC制作者自身が行ってる式への修正を見ると
どうやら線形近似の方が正しいんじゃないかと思わざるをえない

>>373
だったらRCの方がXRよりも広く使われている理由が分からない

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 RC　　　 RC　　　 RC　　　 RC
　　　　　　 年度　 試合　打席　 打数　(BASIC) (TECH1) (1998)　 (2002)　　 XR
イチロー　 2001　　157　　738　　692　　121.2　　127.1　　124.1　　125.6　　117.5
イチロー　 2002　　157　　728　　647　　107.3　　108.9　　107.3　　109.7　　104.0
イチロー　 2003　　159　　725　　679　　104.3　　108.9　　107.4　　108.8　　102.9
イチロー　 2004　　161　　762　　704　　133.2　　136.9　　132.0　　136.7　　124.5
イチロー　 2005　　162　　739　　679　　104.5　　107.7　　106.5　　108.3　　104.5
イチロー　 2006　　161　　752　　695　　107.3　　118.0　　116.1　　119.2　　111.2
イチロー　 2007　　161　　736　　678　　114.4　　119.6　　116.8　　120.9　　110.8
イチロー　 2008　　162　　749　　686　　*96.1　　103.8　　103.4　　106.6　　100.3
イチロー　 合計　1280　 5929　 5460　　887.3　　930.2　　913.5　　935.8　　875.7

松井秀喜　2003　　163　　695　　623　　*96.4　　*91.3　　*89.8　　*89.7　　*88.4
松井秀喜　2004　　162　　680　　584　　119.7　　124.1　　117.6　　116.9　　116.1
松井秀喜　2005　　162　　704　　629　　115.8　　113.5　　109.9　　109.0　　107.8
松井秀喜　2006　　*51　　201　　172　　*33.7　　*33.8　　*32.5　　*32.6　　*32.2
松井秀喜　2007　　143　　634　　547　　*99.4　　102.5　　*99.0　　*98.8　　100.2
松井秀喜　2008　　*93　　378　　337　　*53.0　　*52.3　　*51.3　　*52.1　　*49.6
松井秀喜　合計　　774　 3292　2892　　517.3　　516.0　　499.9　　498.8　　494.1

MLB平均　2008　　162　 6254　5557　　776.4　　777.8　　766.0　　763.4　　768.7

　　　　　　　　　　　 RC27　　RC27　 RC27　 RC27　　　　　　 RC/PA
　　　　　　 年度　(BASIC) (TECH1) (1998)　(2002)　　XR27　 (2002)　XR/PA
イチロー　 2001　　6.890　　7.223　　7.053　　7.141　　6.682　　0.168　　0.159
イチロー　 2002　　6.166　　6.255　　6.163　　6.302　　5.972　　0.147　　0.143
イチロー　 2003　　5.841　　6.099　　6.016　　6.094　　5.766　　0.148　　0.142
イチロー　 2004　　7.748　　7.968　　7.682　　7.953　　7.242　　0.173　　0.163
イチロー　 2005　　5.710　　5.886　　5.823　　5.921　　5.714　　0.144　　0.141
イチロー　 2006　　6.059　　6.665　　6.557　　6.734　　6.280　　0.154　　0.148
イチロー　 2007　　6.672　　6.976　　6.814　　7.051　　6.460　　0.159　　0.151
イチロー　 2008　　5.272　　5.695　　5.672　　5.853　　5.504　　0.138　　0.134
イチロー　 合計　　6.275　　6.578　　6.460　　6.618　　6.193　　0.154　　0.148

松井秀喜　2003　　5.455　　5.167　　5.083　　5.075　　5.001　　0.129　　0.127
松井秀喜　2004　　7.589　　7.867　　7.456　　7.407　　7.356　　0.173　　0.171
松井秀喜　2005　　6.754　　6.620　　6.411　　6.355　　6.284　　0.156　　0.153
松井秀喜　2006　　7.118　　7.129　　6.847　　6.866　　6.796　　0.161　　0.160
松井秀喜　2007　　6.516　　6.716　　6.486　　6.474　　6.564　　0.156　　0.158
松井秀喜　2008　　5.766　　5.695　　5.581　　5.671　　5.400　　0.136　　0.131
松井秀喜　合計　　6.484　　6.469　　6.266　　6.252　　6.194　　0.152　　0.150

MLB平均　2008　　4.817　　4.826　　4.752　　4.736　　4.769　　0.122　　0.123

　　　　　　 年度　　打率　 出塁率　長打率　　OPS　　NOI　　GPA　　　TA　　　EqA
イチロー　 2001　　0.350　　0.381　　0.457　　0.838　　534　　0.286　　0.848　　0.880
イチロー　 2002　　0.321　　0.388　　0.425　　0.813　　529　　0.281　　0.788　　0.837
イチロー　 2003　　0.312　　0.352　　0.436　　0.788　　497　　0.267　　0.762　　0.817
イチロー　 2004　　0.372　　0.414　　0.455　　0.869　　566　　0.300　　0.867　　0.894
イチロー　 2005　　0.303　　0.350　　0.436　　0.786　　495　　0.267　　0.767　　0.817
イチロー　 2006　　0.322　　0.370　　0.416　　0.786　　509　　0.271　　0.813　　0.834
イチロー　 2007　　0.348　　0.393　　0.428　　0.821　　536　　0.284　　0.812　　0.854
イチロー　 2008　　0.310　　0.361　　0.386　　0.747　　489　　0.259　　0.742　　0.796
イチロー　 合計　　0.330　　0.376　　0.430　　0.806　　520　　0.277　　0.799　　0.841

松井秀喜　2003　　0.287　　0.353　　0.435　　0.788　　498　　0.267　　0.715　　0.797
松井秀喜　2004　　0.298　　0.390　　0.522　　0.912　　564　　0.306　　0.948　　0.915
松井秀喜　2005　　0.305　　0.367　　0.496　　0.863　　532　　0.289　　0.831　　0.867
松井秀喜　2006　　0.302　　0.393　　0.494　　0.887　　558　　0.300　　0.897　　0.895
松井秀喜　2007　　0.285　　0.367　　0.488　　0.855　　529　　0.287　　0.858　　0.864
松井秀喜　2008　　0.294　　0.370　　0.424　　0.795　　512　　0.273　　0.742　　0.803
松井秀喜　合計　　0.295　　0.371　　0.478　　0.849　　530　　0.286　　0.827　　0.856

MLB平均　2008　　0.264　　0.333　　0.416　　0.749　　472　　0.254　　0.698　　0.767

※各指標の計算方法は、>>79,262参照。
※MLB平均は全選手を合計したものではなく、ESPNのTeam StatsのLEAGUE AVERAGESを利用して
　計算したので、正確な値ではありません。

RCはOPSの高さというよりは、打率・出塁率・長打率のバランスが特殊なタイプの打者を
評価する場合に問題があると思います。
その顕著な例がイチローでしょう。
得点近似を目的とした指標はいくつかありますが、松井やMLB平均ではそんなに差は出ないのに、
イチローは指標によって差が大きいです。
RCの「出塁能力×進塁能力」という２つの要素を掛け合わせるという概念は、
特殊なタイプの打者を過大評価したり、過小評価することになるのでしょう。
それに、>>263-264を見ると、RC系の指標はXRと比べて単打の評価が高く、
四球の評価が低いことも影響しているようです。

イチローの場合は盗塁の影響も大きそうなので、盗塁・盗塁死を除いて計算してみましたが、
それでも各指標の差が大きかったので、盗塁よりは打撃の特殊性の影響の方が大きいようです。

イチロー(2001-2008)　盗塁・盗塁死を除いて計算
RC(TECH1)　900.7
RC(1998)　　 880.2
RC(2002)　　 915.0
XR　　　　　　 841.4

イチローと松井だけじゃなく超一流から控えまでいろんな選手のRCとXRを比較すれば
RCがどういう領域で線形近似から離れるかがよりはっきりするんじゃね？

FURTADOのXRの最初の論文にRC(TECH1)との比較がいろいろ出てるが
RC(TECH1)は1998年のリーグ全体の得点を400点以上過大評価しててこの数字は
XRに比べても約300大きい
同じ文献にこの年の各リーグのトップ25のXRランキングがでてるんでBRに載ってる
RC(TECH1)とざっと比べてみたけど、ほとんど全員RCの方が>5点高い
この理由の一部は上にある300点の差からくると思うけど、300点の差をメジャー全体
のレギュラーの数270で割ってでてくる約1点よりはずっと大きいからこのランキング
にでてる選手に共通する「リーグ平均以上のOPS」がRCによって過大評価されてる可能性強し

XRとRCの比較をさらに詳細に見てみると
この年OPS1.200を超えたマグワイアはRCがXRより30以上高い
これはたぶん>>370で言ってるRCの範囲外
あとこの表のなかでRCとXRが殆ど同じ数少ない例外がJeromy Burnitz
彼の特徴はこのリストの中ではOBPが低くてほとんどリーグ平均に近いこと

それやこれやでRC(TECH1)の「欠陥」を直そうとジェームスはほとんど線形近似の
1998年版だかを作るんだが
これも「HRが増えて時代に合わなくなったので」もう一度2002年版を作ったそうな
ところがこの二つはどちらも使われておらずに未だにRC(TECH1)が主流
「概算」としてはそこそこだろうが小数点以下まで信じるようなのは馬鹿げてると思われ

>>374
ちょっと読んでみて思ったけど
普及度がRC＞＞XR（てかXRはほとんど使われてない）なのは正確度によるわけでなく
どの会社がどの指標を最初にまとめたか、という人脈と歴史的経緯が大きいみたい
そもそも普及度でOPS＞＞RCだから普及度と正確さが相関する必要もないわけだけど
OPSが事実上線形近似ってのは皮肉とも言えるかな

>>380
RCとXRを比較するのは分かるけど、OPSとRCを比較するのは変だろ
OPSと比較するならNOIとかにしないと

RC(Tech)とXRの差が大きい選手(1955-2007)
Tech,2002,XR,OBP,SLG,OPS,Year,Name
230.41,185.24,185.56,0.515,0.863,1.379,2001,Barry Bonds
208.09,171.90,166.90,0.582,0.799,1.381,2002,Barry Bonds
203.37,170.93,166.77,0.609,0.812,1.422,2004,Barry Bonds
167.07,142.16,135.99,0.526,0.731,1.257,1957,Ted Williams
192.18,165.31,161.89,0.463,0.698,1.162,2000,Todd Helton
187.62,161.86,158.32,0.464,0.705,1.169,1956,Mickey Mantle
178.14,154.89,148.92,0.512,0.665,1.177,1957,Mickey Mantle
187.11,161.29,158.55,0.452,0.720,1.172,1997,Larry Walker
185.68,160.74,157.24,0.470,0.664,1.134,2000,Carlos Delgado
166.22,140.58,138.23,0.529,0.749,1.278,2003,Barry Bonds
193.34,163.59,166.35,0.470,0.752,1.222,1998,Mark McGwire
177.66,157.68,151.53,0.487,0.662,1.148,1961,Norm Cash
175.64,154.29,150.35,0.439,0.667,1.106,2003,Albert Pujols
193.20,165.70,168.43,0.437,0.737,1.174,2001,Sammy Sosa
161.06,141.55,137.01,0.479,0.628,1.107,1995,Edgar Martinez
171.32,149.83,148.22,0.477,0.660,1.137,2001,Jason Giambi
168.00,149.14,145.04,0.469,0.620,1.088,2004,Todd Helton
174.27,152.21,151.63,0.432,0.685,1.116,2001,Todd Helton
173.89,151.63,151.55,0.448,0.687,1.135,1961,Mickey Mantle
167.81,150.38,145.57,0.458,0.630,1.088,2003,Todd Helton
160.26,148.83,138.07,0.449,0.570,1.019,1977,Rod Carew
144.27,124.18,122.15,0.457,0.697,1.154,2000,Manny Ramirez
161.20,144.77,139.09,0.473,0.599,1.072,1993,John Olerud
181.76,160.54,159.76,0.429,0.688,1.117,2001,Luis Gonzalez
145.48,124.37,123.63,0.487,0.729,1.217,1994,Frank Thomas
171.81,151.45,150.06,0.476,0.647,1.123,2000,Jason Giambi
143.31,125.16,121.98,0.458,0.710,1.168,1999,Larry Walker
172.20,150.86,150.96,0.458,0.677,1.136,1993,Barry Bonds
149.09,127.90,128.32,0.467,0.730,1.198,1996,Mark McGwire
155.70,138.14,135.46,0.445,0.621,1.066,2007,David Ortiz

>>381
Ｘ　そもそも普及度でOPS＞＞RCだから普及度と正確さが相関する必要もないわけだけど
Ｏ　そもそも普及度でOPS＞＞RC27だから普及度と正確さが相関する必要もないわけだけど

>>382
おお乙

もうひとつ読んだのは
RC(Tech)はOPSの低い打者の価値を過小評価するらしいんだけど
そこでもXRとの間に差がでるかな？

個人OPSは何と相関が高いの

年俸

>>80の分析によるとチーム得点との相関係数はチームOPSとは0.958でチームRC27とは0.968で
この差はたぶんほとんど盗塁だろうがとにかくチームRC27の方がチームOPSより相関度は少し高い
ついでに言うとチームXR27の相関係数は0.969でチームRC27より僅かに高い

ところが個人のチーム得点への貢献度を推定するのに他の次元の問題がある
要するに個人OPS/RC27/XR27とチームOPS/RC27/XR27がどう関係するか、てこと

最も明快なのはXR27で、チームXR27は個人XR27にそれぞれの選手が消費した
アウトを掛け合わせた加重平均
OPSはOBP/SLGが別記されてる場合は前者に打席数、後者に打数を掛けて加重平均で
チームOPSになる
別記してない場合は打席数または打数で概算は可能

RC27にアウト数かければ各選手のRCに比例するものは求められる
ところがRCはA*B/Cだからチーム全員の個人RCを足してもチームRCにはならない
即ち、たとえチームRCが得点とよく相関しても、そこに寄与した各選手の
貢献分はそれぞれの個人RCに比例しない

>>387
最後の部分書き換え

即ち、たとえチームRCは得点とよく相関しても、そこに寄与した各選手の
貢献分がそれぞれの個人RCに比例するとは限らない
その端的な例が極端なOPSで起こる個人RCのゆがみ

チーム総得点700、チームRCが（たまたま）700だったとき、
個人RC100の選手が総得点のうち100点に貢献したとは即座に言えない。

ということですか

んだろね’
てっきり個人RCの総和がチームRCになると思い込んでたけど
そうじゃないなら話はややこしいね

XRとRC(Tech)の差が大きい選手(1955-2007)
Tech,2002,XR,OBP,SLG,OPS,Year,Name
55.07,54.89,62.73,0.254,0.453,0.707,1983,Tony Armas
71.36,71.05,77.86,0.272,0.455,0.728,2004,Tony Batista
57.17,55.76,63.42,0.255,0.431,0.686,1986,Dave Kingman
59.10,57.74,64.80,0.280,0.443,0.723,1982,Gary Gaetti
66.79,64.57,71.81,0.285,0.432,0.717,1982,Dave Kingman
84.83,84.01,89.71,0.302,0.470,0.771,1987,Ruben Sierra
56.17,56.18,61.01,0.298,0.484,0.781,1994,Ruben Sierra
71.42,73.14,75.94,0.306,0.325,0.631,1980,Omar Moreno
71.64,71.23,76.14,0.337,0.439,0.776,1986,Gary Carter
94.56,90.83,99.00,0.318,0.518,0.836,1998,Jose Canseco
59.43,59.27,63.84,0.304,0.508,0.812,1955,Gus Zernial
80.07,79.84,84.46,0.329,0.368,0.697,1976,Don Baylor
76.41,74.08,80.79,0.339,0.467,0.806,1989,Mark McGwire
56.42,56.45,60.78,0.300,0.369,0.669,1971,Jose Cardenal
64.92,63.88,69.21,0.286,0.506,0.793,1976,Dave Kingman
69.97,69.16,74.24,0.288,0.390,0.678,1993,Ruben Sierra
68.76,68.25,73.02,0.305,0.514,0.818,1999,Richie Sexson
93.10,90.96,97.33,0.332,0.472,0.804,1978,Don Baylor
74.52,73.48,78.69,0.377,0.367,0.744,1976,Jimmy Wynn
48.58,48.24,52.73,0.301,0.322,0.623,1968,Curt Blefary
66.62,68.11,70.76,0.301,0.280,0.581,1986,Vince Coleman
60.55,59.38,64.68,0.275,0.433,0.708,1982,Tony Armas
89.16,89.15,93.27,0.306,0.503,0.809,1962,Ernie Banks
80.63,79.36,84.69,0.336,0.419,0.756,1969,Ken Harrelson
64.11,66.14,68.14,0.331,0.291,0.622,1976,Bert Campaneris
94.09,92.28,98.10,0.309,0.498,0.808,1992,Joe Carter
48.86,46.13,52.75,0.316,0.492,0.808,2001,Mark McGwire
44.91,43.32,48.75,0.284,0.420,0.705,1986,Ron Kittle
71.37,72.79,75.18,0.349,0.311,0.660,1969,Tommy Harper
65.57,63.77,69.36,0.284,0.494,0.778,1975,Dave Kingman

>>382と>>391有難うございます。
かなりはっきりとRC(Tech)と線形近似の差がわかりました。

RC(Tech)>>XRになる選手は定説通りOPS（特にOBP）の高い選手たちで、OPSで
1.10を超えるあたりからRC(Tech)とXR（またはRC2002）との差が20点以上になるよう。
この点差がOPSと必ずしも対応しないのは主に打席数の影響かと思われる。
この領域ではシミュレーション以外にはどちらが正しいかの証明はできないが
ジェームス自身が修正したRC2002がXRにずっと近いことを見るに、RC(Tech)の方が
間違ってて過大評価、と結論してたぶん間違いないでしょう。
RC2002がXRに似るのは前者が89％線形近似であることで説明できる。

一方RC(Tech)<XRになる選手の方は一般的にOBPは低いがOPSを取れば決して
リーグ最低クラスとは言えない。
それでもう一度表を見るとこの選手たちに比較的共通するのはOBPがリーグ
平均または平均以下なのに対してSLGはかなり高い選手がいること。
さらにHR打者が多いこと。
このひとつはたぶんHR（または長打）にかかる係数がXR>RCであること。
さらにOBPとSLGの絶対値の差が大きいのでこの二つの数字のかけ算からなるRC
が同じ二つの数字の足し算からなる線形近似より相対的に低くなるだろうこと。

興味深いことに、RC(2002）はRC(Tech)と異なり本塁打を区別するが、この係数が
XRより低いためか、これらの打者についてRC(2002）の値はXRよりRC(Tech)に近い。
ジェームス自身によるとRC(1988）に手を加えてRC(2002）を作った理由は「HR
が増えたため」なのでHRにかかる係数が低くなるのは一見逆のように思われるかも
しれないが、OBPが一定でHRが増えると打席あたりの塁上走者の数が減るので
たぶんこれで正しい。

>>349
これはあくまで推測だが
RC（1998）版が作られたのは1995ー1999年のどこかであるようで（文献によって
この年が違う）0.300と0.375の数字はおそらく1955年からこのうちのどこかの年
までのリーグ平均のA/CとB/Cを「元にしてる」
例えば>>349で計算された係数は0.300についてはかなり近い

しかし、さらに邪推を続けると、0.300と0.375を用いることによって例に式の係数の
うちの二つが「３」及び「0.9」ときれいな数にまとまるのでジェームスは
美的感覚を優先した裁量を行ったのではないか？
Furtadoの「RCの解読法」や他の文献によると、なぜかジェームスはこれらの
数字の起源について詳しい説明を省いているそうで、これは彼の過去のRCや
その後のWSでの延々とした説明とは対照的な態度だそう。

個人RCを足し合わせてもチームRCにならないっていう特徴はFURTADOも指摘てるな
RCてのは同じ打者が9人ならぶという仮想下で式創ったからそういうことになるのな
批判に答えたRC修正版は90％線形近似だけどFURTADOに言わせりゃ完全線形近似に劣る
先行普及してたRCが後からでてきたRC修正版やXRに置き換わらなたかったのはともかく
より正確なはずのBR（LWTS）に最初に勝ったのはVHS対ベータみたいなもんだったのか？

↑多数派形成した政治力

>>394
普及したのはもともとのRCの式が単純だったからでは？

楽天　アスレチックスと業務提携へ

　楽天は大リーグのアスレチックスと業務提携することが決まった。
米田球団代表らがラスベガスで行われているウインターミーティングの場で最終交渉。
球団関係者は「球団の経営面等ではなく、選手の情報交換など現場レベルでの結びつきを前提としている」と説明した。
詳細は１１日の米田球団代表の帰国後に正式発表される予定。
球団は数年前から大リーグ球団との提携を目指していたが、創設４年目で実現にこぎつけた。
ttp://www.sponichi.co.jp/baseball/news/2008/12/11/23.html


楽天に本格的にセイバー導入？

個別の相手の対策を練る野村野球と、統計で判断するセイバーじゃ、
かなり相性悪い気がするんだが

野村は来年で辞めるんだろう。
ミキタニはマネーボール読んでたとか言ってた。

イチローはどうするんだろ
あの頑固者が今更プレースタイルを変えるとは思えない

>>398
その2つが相性悪いとは思わんが、GMが現場に口出しするのを極端に嫌うとは思う。
(野村に限った話じゃないだろうが。)

ビーンもノムさんもスタンスは似てると思うんだけどね
資金力に優れた球団相手にいかに戦うか

その手段がビーンはセイバー、ノムさんはID野球（＋スモールボール？）
ビーンはデータをもって自軍を編成し、ノムさんはデータをもって相手を分析・対応

もし何の制約もなくチーム組めるとしたら、
2人とも特に奇をてらったような人選はしないんじゃないかな
（例は少ないけど、04年のビーンオールスターとか、こないだテレビでやったノムさんのWBC代表とか）

>>400
ていうか"プレースタイル"変えられる奴なんかいるの？

もっと長打を狙いなさい→長打が増えました
もっと四球を選びなさい→出塁率が増えました

全選手できるならやってるだろ
イチローなら出来るとかジョークはやめてね

数年前まではサミーソーサが打撃スタイルを劇的に変えた
稀な例だったんだけどな
マイナーやメジャー初期に比べて四球率を3倍増させた
薬使ったのが明らかなんで例としてどこまで適切かわからないが

あとよくわからんのがカルロスリー
一年だけ四球率を倍増させた年があったがその後元に戻った

「得点圏だけ打率を上げる能力なんてねぇよ」と言いつつ、打率や長打率を下げずに
四球だけを増やすことはできると主張する低脳マネボ豚

得点圏以外で打たないメリットってあるの？

>>405
そんなこと誰が言ってるの？

>>407
イチローに対して「四球を選べ」って言ってる連中は、そう主張しているも同然だな

四球が増えるのには投手側の要因も大きいから。
強打者として警戒されれば、打者の性質が変わらなくても四球は増える。

>>408
実際そういう主張してるのかそれとも408が勝手に同然と決め付けてるだけか判断不能

イチローに対して「四球を選べ」って言ったのは
ハーグローブやモリターだな

そもそもプレイと統計上の得点効率の高低を論じるセイバーと
実働する選手の持つ印象、イメージが一致すると思うほうが（今は）おかしい。

イチローはセイバーでは低評価になるが、高打率や苦手コースのなさから
恐れられている。もっと統計分析が信用されれば旧時代の選手ということになるんだろうけど。

セイバーはあくまで非プレイヤー側からの理論、戦略考だよ。

いわゆるスモールボール信者でもハワードに盗塁しろとは言わない
方針に合わない選手なら使わなければ良いだけ
でもセイバー馬鹿はイチローに四球を選べと言っちゃうんだよねw

逆だよ
セイバー信者は四球を選ぶのが能力なのを承知してる
それを強制するのがモリターとかハーグローブとか「現場」の感覚

選手に
1. 四球を選ぶ能力はあるが選ぶ姿勢がない場合
2. 四球を選ぶ能力がない場合
で話が違うんじゃないかね？

選ぶ能力のある選手は別に強制されずとも選ぶ
テッドウィリアムズの打撃の科学にあるように
それが自分のためチームのために最適なのを知ってる
四球の結果を残さない選手は能力がないとほぼ断言してよい

「ほぼ断言してよい」と「断言してよい」では全然違うしなあ
分からない、区別できないことは断言しないで保留でいいじゃない

ウルフ高橋は原の指示で四球増やしたな

故障するなって指示を出した方が遙かに良かったな

>>419
そりゃHRのサインと一緒だろ

「フェンス際の打球はスルーでok」とか手段を指示しないとね。

会社の上司に目標だけでなく手段も示すように求めた
ところ、「それを考えるのはお前の仕事」と返された。

駄目上司の典型だ

最近のゆとりは誰かに指図されないと何も出来ないのか

いざ自分の思うようにやると「何やってるんだ」と言われるんですね、分かります。

自分の能力不足を、他人のそれにすりかえる>>424みたな能無しはどの世代にもいるよね

>>423
ゆとりの典型だなｗ

ゆとりは自分で物を考える能力が欠如しているからな。

すぐ世代論を持ち出すのって自分が属している世代でしか優越感をもてない能無しなんだろうね

そうやってアホで的外れな事ばっかり言ってるからゆとりって言われるんだよ…
お前の年齢など知ったこっちゃないが、このスレでは邪魔。消えてくれ。

具体的にどう的外れなの？

ケチケチ茂子のケチケチ野球

>>418
原の指示だっけ？

と思って調べてみたが・・・ソースは気にするなｗ

http://gendai.net/?m=view&g=sports&c=040&no=25905
開幕前に「今年はおまえに１番を打ってもらう。巨人で初めての２００本安打をやってみろ」と原監督から告げられたときは、
さすがに心の中で「えーーっ！？」と思ったそうです。
積極的な打撃を信条とする由伸は確かに、球をじっくり選んで打つ、という従来の１番打者のイメージとは異なります。
戸惑う由伸に「打撃スタイルを変える必要はない。おまえはおまえのままでいい」と原監督。
この一言で気が楽になったとはいえ、実際には今も試行錯誤の毎日だといいます。

>>433
とにかく、上司の指示　掛布との対談によると

アメリカではセイバーってどの程度普及してるのかね？
日本の雑誌ではＯＰＳは普通に使われてるけど、ＲＣやＸＲってほとんど使われてないよね。

>>436
アメリカでの普及度は
OPS＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞VORP＞RC＞＞XR

OPSはテレビやラジオの中継で実況や解説者が使うし
ヤフーなど一般向けスポーツサイトでも日常的に登場
RCはごく一握りのオタが使うが一般にはまず使われない
むしろRCよりVORPの方が稀にだが一般向けに登場する
XRはオタでさえ使わない

opsとwhipは当たり前のかんじでもう普通に使われてるね
あとスポーツメディアのレベルが高くファンタジースポーツも普及してるので
ファンの民度（知性）が日本の比じゃなく高い

BTがこんな使われ方するとはｗ

燕・田中“代理人”は雑誌…貢献度アピール
http://www.sanspo.com/baseball/news/081216/bsf0812160504000-n1.htm

面白いなｗ

これを機に、BTの内容が更にブラッシュアップされることを期待してみる。

RCって平均的打者との差をあらわしているわけではないよね？

それはRC+

じゃ、RCって何表しているの？

その選手がチームに何点もたらしたかを表している

>>340
「Jay's Take」の考えからすると1999年版以降は個人に適用するもので
チーム等に適用するようには作られていないということなのかな？

そんなことない。
もともとこの補正は個人成績のばらつきがチーム間のそれより大きいこと
から必要とされたものなのでチームにも問題なく適用できる。

大雑把に言って、RC(O×S）の有用な点は「OBP,SLGの上昇に伴って得点力のみならず得点効率もまた上昇する
ことを表現することができる」ということだと思う。（ここでいう得点効率とは打線のつながりが良くなることの相乗効果を
指す）
これに対する直感的な説明としてはチームOPS(でもGPA等でもかまわないが）を横軸にR/Gを縦軸に
とる散布図を書いてもらうとわかる。結果として完全な線形でなく非常に緩やかながら下に凸の曲線が
みてとれるはずだ。これが、OBP,SLGの上昇により得点効率もまた上昇するの意味するところ。
また、得点力の高い打線において出塁率の寄与度が高いこと、またその逆も言える
ことから（>>184参照）、打線における攻撃力変化には出塁能力の変化がより大きな影響を及ぼすことがわかる。
これらを表現するのにO×Sの乗算式は役に立つ。（ほとんどの打者においてO<Sであるため）
ただし、このままだとOPSの高い打者においてRCは過大評価になってしまう。これは打線にその打者が
入ることによる得点効率の上昇を過大に評価してしまうことによる。実際には9人の中の1人として
機能するのだから、攻撃力の高い打者が入ることによる得点効率の上昇効果も9分の１に減ぜられるはすで
RCの式の解釈のいずれの説にしてもこのようなことが考慮されていると思う。

なお、得点効率の上昇効果を考慮に入れるか否かはXR、RC（というか足し算派と掛け算派）の考え方の違いだと思う。
それは打順によって効果が変わるからいけないとも言えるし、入れることでより現実に即したものなるとも言えるし。

ということでここからは以上を考える為の一思考例

・打順シミュレータを使用
攻撃力の低い打線
PA:１２０AB:１００単打：１０二塁打：２三塁打：０HR:４BB:２０
9人の打線に一人だけ攻撃力の高い打者
PA:１１８AB:１００単打：２０二塁打：１５三塁打：０HR：０BB：１８
が加わる場合を考えてみる。
加入前をA加入後をBとするとそれぞれのチームスタッツは以下の通り。
　OPS　GPA　NOI　O×S
A.600　.210　400　0.09
B.640　.223　424　0.1024
変化率はそれぞれ＋6.7%、+6.2%、6%、＋13.8%

結果、R/Gの変化は
　　R/G
A　2.70　
B　3.11（平均値）変化率は＋15.1%
となり、O×Sに最も良く従っていることがわかる。

じゃあ9人や8人の仮想チーム部分の近似は比較的適当ってことかな？

丸っきり適当ということはないんだろうけど>>340>>341>>393でも言及されてる
ようにある程度仮定の値が用いられてるのはたぶん間違いないと思う。
式の形式は違うがFurtadoのやり方では彼の言ってるようにαの部分に仮定の値を与えなければ
いけないことは既に自分も確認した。

ID:+N+UF4Poさんへ

複数の明快なレス感謝しますが
>>449の解釈は疑問があるのではないか？

OPS/GPA/NOIの線形近似もどきは、もともと得点に「比例」するとは誰も考えてない。
言い換えればy=ax+bのbがゼロでない。
BRやXRで得点そのものを近似する場合にアウトを分母に置かずに負の係数をかけて
打撃要素から引いていることを思い出してもらえばこれが明らかになると思う。
もしシミュで検定するなら上のAから始まってBとCの二つの状態への変化を測る
「マージナル」に対応する値との相関を見るべき。

>>452
若干あいまいだったが
上のy=ax+bで
y＝得点
x＝OPSまたはGPAまたはNOI

>>448
>なお、得点効率の上昇効果を考慮に入れるか否かはXR、RC（というか足し算派と掛け算派）の考え方の違いだと思う。
>それは打順によって効果が変わるからいけないとも言えるし、入れることでより現実に即したものなるとも言えるし。

99年以前のRC（Tech含む）によるボンズ、マグワイアなどの選手の「過大評価」がジェームスでさえ
「欠陥」とみなす理由は、RCの数式が計算する数値が実際にこれらの選手がジャイアンツやカージナルスに
貢献した得点よりも大きいから。
これは足し算、掛け算の違いというよりも、99年以前のRCが9人の同じ選手の打線の得点近似式であったから。

ただ個人的に未解決なのはOBP5割、SLG8割のチームの得点が足し算、掛け算どちらでよりよく
近似できるのか（OPS約7割の普通の数値からスライドした時）という点。
これをシミュで検定してもらえませんか？

>>448
横からですみませんが、
>結果として完全な線形でなく非常に緩やかながら下に凸の曲線がみてとれるはずだ。
これを実際に調べた図などありますか？
あるのなら是非見せて欲しいのですが。

>>455
1955-2007のデータ
ttp://www1.axfc.net/uploader/File/so/15520.csv

>>439
というか査定担当が把握していないはずがないよな。
もし把握してないなら球団がお前らみたいなのを雇えばいいんじゃないの。

>>457
いや、日本の球団の査定担当者だったら、雑誌記事レベルのデータすら
マジで把握していない可能性が

>>452-454

指摘された点は確かにその通りで申し訳ない。

＞ただ個人的に未解決なのはOBP5割、SLG8割のチームの得点が足し算、掛け算どちらでよりよく
＞近似できるのか（OPS約7割の普通の数値からスライドした時）という点。
＞これをシミュで検定してもらえませんか？

さしあたってここだけでもやってみた。

A、MLB2008平均打線　OBP.338　SLG.429
B、仮想モデル打線　OBP.409　SLG.530
C、仮想モデル打線　OBP.458　SLG.650
D、仮想モデル打線　OBP.504　SLG.770
E、仮想モデル打線　OBP.555　SLG.812
C、2004ボンズ打線　OBP.609　SLG.812　
※A、Bはシミュレータに合わせて数値を改編（小数点以下四捨五入等）してるので
　実際の値とは若干異なる。
※進塁率は2007MLB平均値を使用。

結果
　　　R/G　　　標準誤差　O+S（＝OPS)　O×S　Aを１とした時のO+S　同O×S 同R/G
A　４．７５　　0.242　　　0.767　　　.145　　1　　　　　　　　　　1　　　　1
B　８．３５　　0.330　　　0.939　　　.217　　1.23　　　　　　　　1.49　　　1.75　
C　１１．８０　0.412　　　1.108　　　.298　　1.44　　　　　　　　2.05　　　2.48
D　１５．４５　0.469　　　1.274　　　.388　　1.66　　　　　　　　2.67　　　3.75
E　２０．１４　0.685　　　1.367　　　.451　　1.78　　　　　　　　3.11　　　4.24
F　２５．８９　0.750　　　1.419　　　.495　　1.85　　　　　　　　3.41　　　5.45
参考
2008MLB平均OPS.756　　R/G：4.78　XR27：4.86RC27：4.86　
2004ボンズOPS1.422　　XR27：18.23　RC27：18.68
※RC27はRC(2002)より算出。

検証の手法として正しいかは自信がないし、パターンを変えてサンプルを増やすことでより多くの
ことが言えるとは思うけど、現時点ではとりあえずこんな感じ。

結果
　　　R/G　　　標準誤差　O+S（＝OPS)　O×S　Aを１とした時のO+S　同O×S 同R/G
A　４．７５　　　　0.242　　　　　　0.767　　　.145　　　　　　　　　　　　　1　　　　　1　　　 　1
B　８．３５　　　　0.330　　　　　　0.939　　　.217　　　　　　　　　　　1.23　　　　1.49　 　1.75　
C　１１．８０　　　0.412　　　　　　1.108　　　.298　　　　　　　　　　　1.44　　　　2.05　　 2.48
D　１５．４５　　　0.469　　　　　　1.274　　　.388　　　　　　　　　　　1.66　　　　2.67　 　3.75
E　２０．１４　　　0.685　　　　　　1.367　　　.451　　　　　　　　　　　1.78　　　　3.11　　 4.24
F　２５．８９　　　0.750　　　　　　1.419　　　.495　　　　　　　　　　　1.85　　　　3.41　　 5.45

>>460じゃないけど、修正してみた。

なお、このときの
対R/Gとの相関係数は
O+S：0.960
O×S：0.980
となっている。

>>461
遅れましたが修正どうもです。

どんなシミュレータ使ってるの？

「四球で出塁させるなら、ヒットの方がましですね。試合の流れが悪くなる」というフレーズを
野球解説者はよく使う。しかし、それは根拠があることなのだろうか。行動経済学が専門の
名古屋大学大学院・加藤英明教授は、神戸大学大学院准教授の山崎尚志氏とともに、０５年度
のセ・パ公式戦（交流戦を含む）８４６試合、１万５１４３回を分析。同年の全イニングの得点
（失点）確率２６・４％、得点（失点）平均０・４９５点と比較しながら、解説者のいう「セオリー」
を検証した。

「先頭打者を安打ではなく四球で出すと、試合の流れが悪くなる」　加藤教授のデータ通りに
動く球団をＸ球団とする。Ｘ球団が、先頭打者に安打を打たれた場合、四球を出した場合、
それぞれの失点確率は安打４０・５％、四球３９・０％。失点平均は安打０・８３２、四球０・８３３。
ほとんど差はないが安打の方が失点確率は高い。

ではＸ球団のその裏の攻撃。四球を出すことで流れが変わるなら、攻撃のリズムも狂う。だが
安打を打たれた場合の得点確率は２５・４％、四球の場合は２７・２％。得点平均は安打０・４５４、
四球０・５４０。四球で先頭打者を出した場合の方が、裏の回で得点する確率は高いのだ。

「２アウトから出塁されると流れが悪くなる」これが正しければ、三者凡退で打ち取った次の回は、
そうでなかったケースよりも得点確率は高いはずだ。
だがＸ球団がＢ回表を三者凡退で抑えた場合、Ｂ回裏の得点確率は２６・２％、得点平均０・４９２点。
Ｘ球団がＢ回表二死から走者を出し得点された場合、Ｂ回裏の得点確率は２８・１％、得点平均
０・５８０点。全イニングの平均値と比べると、三者凡退で打ち取っても平均値以上に得点確率は
上がらず、走者を出しても得点確率は下がらなかった。

同様に「エラーをすると流れが悪くなる」「ホームランは流れを変える」などを調べたが、そのような
結果は出なかったという。
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20081220-00000078-san-base

重要な試合も、どうでもいい消化試合のような試合も、最下位のチームも、優勝争いしてるチームも、
全て一律に扱ってる時点で何も分かってないですね、この学者は。

少なくとも、簡単な数字だけあげつらって単純安易に『錯覚』と断定してしまう学者の方が、
そこいらの野球経験者や野球解説者の数倍アホだと思います。
野球をまるで分かってない、低レベル学者の独りよがりの驕りです。

こういうテーマの場合は、単純に結果数字のみでデータを出すのではなく、
サンプル抽出の仕方や、数値化の過程での工夫をすることが必要不可欠です。
例えば、横浜村田とラミレスを比べた時、ホームラン1本の価値に差別化を図り、
『村田＜ラミレス』となるような工夫など。
実際、メジャーではだいぶ前からそういった計算式が確立されています。

それらの工夫が全く見られないデータで稚拙な持論を展開し、あげく本まで出すなんて、
この学者さんは自ら大恥をさらすようなもんですよ。

小中学校生のデータ遊びじゃないんだから、
学者というなら、野球解説者が『なるほど』と唸るような数値化を図ったデータで語って下さい。

でも、重要な試合と、どうでもいい試合の分け方をどうするかだな

そもそも単年で結論出すってどうなんだよ

>>466-468
セイバースレでこんな書き込みをみるとは

>>466
>例えば、横浜村田とラミレスを比べた時、ホームラン1本の価値に差別化を図り、
>『村田＜ラミレス』となるような工夫など。
これって、あたかも「ラミレス＞村田」になるように計算式を捏造せよ、と言っているように聞こえるけど？
サンプル抽出の仕方云々も、むしろ結果を故意に捻じ曲げる行為としか思えん

むしろこんな一年だけの小サンプルで有意差ないような数値を並べて「確率は高い」とか結論言っちゃうのが低レベルなんじゃないのか？

なんでセイバースレともあろう物がこんなあからさまな釣り書き込みに釣られるかな

まぁ、これは面白いデータですねレベルだわな

着目点、というか話の出発点はおもしろいけど検証方法が致命的にタコって感じ

それなりに安定した大学教授という身分で、本出して小遣い稼ぎできるんだから良いよな
ビル・ジェームズもそうだが、好きなことして金稼いで家族を養っていけるのだからたいしたもんだ

>>437
亀レスだけど、ＲＣやＸＲはあんまり普及してないのか、なんか納得。
この２つは係数を使ってるのがやっぱりどうもしっくりこないんだよな。

阪神の査定基準が知りたいわ

藤川に4億円もやってるから、良い先発投手が出てこない。

ネットでは最近 Linear Weight 派が元気いいな
打撃結果に加えて、守備走塁の各プレーごとの得点に与える影響も過去のデータから算出して
その比率を元にあらゆる選手成績を得点に換算して比べようとしてる

岩瀬に４年契約4億３０００万の方があり得ない

今月のスラッガーで紹介されているプロ野球最強選手ランキング(彩流社)お持ちの方いらしたら感想教えてもらえませんか？

ここにいる皆様は最新の情報とか議論とかどこで入手されてるんですか？
英語welcomeです

スラッガーに載ってた守備指標プラス/マイナスって分かりやすくていいな
どうやって算出してるのかは知らないがｗ

分かってても面倒臭すぎて個人じゃ算出できないから、
載せてくれるのはありがたいな。
岩村はやはりセカンド守備はマイナスだったな。
コンバート初年度でマイナスを一桁に抑えたのは流石だが。

この前出たスラッガーにのってるプラマイ表って
各ポジション規定守備イニング全員分のってる？

それとも各ポジションベスト、ワースト５だけとか？

表は各ポジションのベスト10とワースト10のみ。
表の下のコメントやゴールドグラブ受賞者の欄で、
それ以外の選手の数値にふれている場合もある。

RSAA OPS などに日本語をあてよう

４８５あんがと

今年の春に出たやつには全員分載ってたから期待したのに、、、、

リリーバーに先発と同等の給料をあげるのは有意義じゃないか
じゃないと優秀なリリーバーが全員先発志望になる

逆もまたしかり

プラマイ全員分載ってるサイトってない？
ここでも全員載ってないし

http://www.billjamesonline.net/fieldingbible/2008-plus-minus-leaders.asp

本買えって事じゃないか？
ttp://www.billjamesonline.net/fieldingbible/charts/firstbasemen2005.gif

ビルジェイムズハンドブック２００７持ってるが

サイトで公開されてるベスト、ワースト数名ずつしか載ってない

ビルジェイムズハンドブックじゃなくてThe Fielding Bibleじゃない？

>>484のスラッガーって1月号のこと？

2月号　表紙が赤でMLBの新基準って書いてあるの

最強打順は３番か４番か
http://schiphol.2ch.net/test/read.cgi/mlb/1228440673/

何番でも良いんじゃない
あえて決めるのなら一番？

ピッチャーが９番に入るなら４番

DH使えるなら３番

プラスマイナスってPlay Plusとは別物なのか

>>495
2月号か。�dクス。

>>498
投手は9番 が前提？

ﾌｨｰﾙﾃﾞｨﾝｸﾞｽﾀｯﾂ最上級はFRAAか。失点を平均より何点防いだかを数値化。いかにもｾｲﾊﾞｰらしいな。

FRAAやRSAAなどの「平均より〜」という部分がうまく日本語約されないのが
日本で広まらない理由

池◆◆◆田◆◆◆大◆◆◆作の本名はソ◆◆◆ン・テ◆◆チ◆◆◆ャク。
小◆◆泉◆◆純◆◆一◆◆郎、小◆◆沢◆◆◆一◆◆朗は朝◆◆◆◆鮮◆◆◆人。
9◆◆◆11では小◆◆◆型の水◆◆◆爆が使用されている。
http://r◆◆◆i■ch◆◆◆ardk◆◆◆osh■im◆◆◆izu.at.we◆br◆y.in◆f◆o/
創◆◆◆価の◆◆保◆◆◆険金殺◆◆◆人事◆◆◆件。
オ◆◆◆ウ◆◆◆ム事◆◆◆件は、統◆◆◆◆一･創◆◆◆◆価.北◆◆◆朝◆◆鮮の共◆同犯行である。
C◆◆◆I◆◆Aが監◆◆修している。
http://www15.o◆◆cn.ne.jp/~oy■◆◆ako■◆◆don/kok_web■site/ir■ig◆◆◆uc■hi.h◆◆◆tm
与◆◆◆◆党も野◆◆◆◆党もメ◆デ◆◆◆ィ◆◆アも全◆◆部朝◆◆◆鮮◆◆◆人だった。
http://jb■bs.li■vedo■or.jp/b■◆◆bs/read.c◆gi/ne◆◆◆ws/20■◆◆92/11◆◆57◆94◆■13◆◆06/

２◆◆チ◆◆◆ャ◆ン寝るは｢■とう◆◆◆◆一■教■■会■｣が 運◆◆◆営して｢個◆◆◆人じ◆◆ョ◆う◆ホ◆◆う｣を収集してる。
駅◆◆前で｢■手◆◆◆◆◆相を見せてください｣ と｢カ◆ン◆ゆう｣してるのが「■と◆う◆◆◆一◆◆■教■■会■｣。(カ◆◆◆◆ルト宗■教)
ユ◆ダ◆ヤ権◆力の◆子◆分→２◆ち◆ゃ◆ん運◆◆◆◆営＝｢とう◆◆◆一◆教◆会｣上層部＝層◆化◆上◆層◆部＝自■民党清■和会＝野党の朝■鮮■人ハーフの政治家＝
与党の朝◆鮮◆人ハーフの政治家＝金◆正■■日（キ◆ム・ジ◆ョン◆◆◆イル ）＝読◆◆売サ◆ン◆ケ◆イ＝小◆◆◆沢◆十◆朗。
毎◆日■■■新聞◆◆◆スレを荒◆◆◆らしてる◆奴◆◆らも｢◆とう■■■一■教■■■会◆｣。
荒らしは洗◆◆◆脳するために｢ネ◆ト◆ウ◆◆◆ヨ｣などのレ◆◆ッテ◆ル◆付◆けレ◆スを何◆千◆◆回もする。
現◆◆◆実には｢ネ◆ト◆ウ◆◆◆ヨ｣などは存◆◆在し◆◆ない。
http://c◆ha◆ng◆◆◆i.2ch.net/te◆◆st/r◆ea◆d.cg◆i/m◆◆s/12◆30◆36◆◆◆33◆8◆5/

傑出度

今回スラッガー読んだんだがVORPってよく分からん
計算式を知りたいのだが誰か教えて下さい

単純な計算式で表せる物じゃないみたいだねぇ
http://en.wikipedia.org/wiki/VORP

敬遠や敬遠気味の四球で率を稼いでる出塁率にどうも納得がいかないんで
ランナー有りの四死球はカウントしない出塁率を出してみた。

式は(安打+ランナー無しの四死球)/(打数+ランナー無しの四死球)
とりあえずセリーグの出塁率top10人だけ。

内川聖一 0.396 0.416
青木宣親 0.387 0.413
赤星憲広 0.377 0.398
村田修一 0.359 0.397
森野将彦 0.357 0.394
栗原健太 0.354 0.389
小笠原　 0.345 0.381
ラミレス 0.342 0.373
金本知憲 0.324 0.392
ウッズ　 0.317 0.377

金本やウッズの出塁率はかなり過大評価されてるんじゃないか･･･

ランナーありの方が歩かせにくい場面も有る訳（満塁は典型例）で、
そして、歩かせやすい場面も無論ある。
両者相殺して、結局そんなランナーの有無で出塁率を分けて考える意味は無いと思う。

その歩かせ易い難いが打者の周囲の環境によって左右され過ぎてるんじゃないか
ってのが言いたかった。
ぶっちゃけ
金本の出塁率0.392四球77と
赤星の出塁率0.398四球73を
ほぼ同じ価値だと言って良いのかって事。

XRでの四球、故意四球の係数の差程度の補正は必要かとは思うが、
全く無価値にしちゃうのはさすがに無茶なんじゃあるまいか。

故意四球 敬遠四球

公式記録の名称はどっち？

>>478
＞Linear Weight

そんなのもあるのか

それこそRCはLWでしょ？

>>512
故意四球
英語はintentional bases on ballsかな

次号のBTは守備指標か

Fielding Runs
Defensive Runs
は同じ物だろうか。

いずれにせよ、「平均との差」をとっているわけで、
FRAAとの区別がつかない。

阪神の新井って繋げる打撃に徹して本塁打大幅に減ったけどOPSで見ると昨年とほぼ同じなんだね
打撃スタンス変えてもOPSってあんまり変わらないものなの？

>>518
山崎武はOPS下がったけどな。

新井は阪神にいってから四球を選ぶようになった。
阪神は出塁率が高い選手が多いから球団の方針なのかもな。

四球率はほとんど変わってない
本拠地の球場が広くなった分、２塁打と３塁打が増えただけ

つーかその対話で

新井07　.290/.831
新井08　.306/.824

山崎07　.261/.936
山崎08　.276/.843

こういうスタッツだとは思いもしなかったよ　

>>518
繋げる打撃＝本塁打を減らす打撃？

繋げる打撃がコンタクト重視の打撃につながるのであればそうなる可能性はある。
http://www.fangraphs.com/blogs/index.php/research-dissecting-plate-discipline-part-1/
新井が繋げる打撃に徹したかどうかは知らないけど。

2008の新井の打席数は410、2007は619でおよそ1.5倍なので
2008の数字を１．５倍にすると

　　　２塁打 3塁打 本塁打　四死球
2007　22　　　0　　　28　　　56
2008　33　　　6　　　12　　　60

バッティングスタイルを変えたというよりも、本塁打が減少した分、
２塁打と３塁打が多くなったということでほぼ説明できる
甲子園は本塁打が極端に出ないからね

要するにいろいろ言われてるけど
球場が広くなった以外には特に何も変わってないと。

関西ローカルの番組で広澤コーチが、新井はバッティングスタンス変えてなく結果として繋ぎの打撃になってた みたいな趣旨の発言してたから単に球場が変わったが答えみたい

本塁打が多い打者って、出塁率が高くて、繋げる打撃が得意な打者と言えるんだけど。

ブラゼル

おかわり

>>527
本塁打が多くて出塁率が低い打者ってのも結構いるがな

少なくても、負の相関は無いでしょ。
「大砲ばかりでつながりがない打線」とか「本塁打を減らしてつなぎを意識」というのは嘘

実際に負の相関は無くても、見ている方としては四球だと「投手の自滅」って
印象になって、打線の繋がりとしては感じられないってことでしょ
もちろん、その印象自体をマネーボールなんかは批判したわけだが

>「大砲ばかりでつながりがない打線」とか「本塁打を減らしてつなぎを意識」というのは嘘

ここらへんで「つなぎ」という言葉の意味に混線がおこってるような。
四球を多く選ぶ能力があるので打線を繋げることができるという意味でのものと
状況に応じたバッティングができるという意味での繋ぎはしっかり
分ける必要がある。で、ホームランバッターにおいてもしばしばそれらは両立
していない。
なお、>>523で示されているのはHR/FB％とContact%には負の相関が存在する
というもの（他の結果も書かれているが）。まあ、一般にホームランバッター
は強振型が多いから納得のいく結果。（あてはまらない怪物も稀にいるが。）

>>533「状況に応じたバッティング」を定義しろよ。
で、それは出塁以外の何かなんだな？

で、それのみが「つなぎ」をさすとする根拠は？
どんな定義にしろかなり独り善がり定義っぽいな。

「つながる」という日本語の一般的意味からすれば、アウトにならずに後ろの打者に打席を回す事だからね。

赤星とブラゼルのどっちが繋ぎのバッティングが出来る打者かはっきりしろ

>>533に対して>>534のレスになるのが理解不能

>>534
なんでそんな喧嘩腰なのかよくわかんないけど
繋ぎのバッティングってしばしばチームバッティングの意味でも使われたりもするんだから
議論の混乱を招かないように整理して考えましょうよ、って言ってるだけだが。
>>527からだけじゃあなたの意図は読み取りづれえですよ。

とりあえず>527があなたが言わんとしてることをきちんと表現し切れてないのは事実
要するに>527が言いたいのは>531って事だろ。

そこは誰も否定してないと思うが。
(1、2番バッターに関してだけはOPSより出塁率優先
それもランナー無しから塁に出れる奴ってのが俺の持論だが)

>>536
どこがわからないか、具体的に

>>537
またも独自定義の「チームバッティング」なる用語を出して来た
とりあえず、「出塁する事はチームバッティングではない」という解釈のようだな

>>539
つなぎのさすものが複数あるといってるレスに対して
＞で、それのみが「つなぎ」をさすとする根拠は？
とか書くあたりな

>>533の
「ここらへんで「つなぎ」という言葉の意味に混線がおこってるような。
四球を多く選ぶ能力があるので打線を繋げることができるという意味でのものと
状況に応じたバッティングができるという意味での繋ぎはしっかり
分ける必要がある。」
のくだりでわからんか？

独自解釈しすぎなんじゃね？

>>533は、「出塁が多い」「四球が多い」と勝手に解釈しちゃってるしな
そこはスルーしといたけど

>>527「出塁率が高くて」

　↓

>>533「四球を多く選ぶ能力がある」


　之ぐらいは許そうか

>>508
>敬遠や敬遠気味の四球で率を稼いでる出塁率にどうも納得がいかないんで
>ランナー有りの四死球はカウントしない出塁率を出してみた。

一塁に走者がいる場合は敬遠や敬遠気味の四球はほとんどないので、
ランナー有りで一塁が空いている場合の四死球はカウントしない出塁率を
出した方がいいような気がします。
ところで、ランナー無しの四死球というデータはどこで調べたのでしょうか？
NPBの塁状況別の成績が分かるサイトなどがありましたら教えて下さい。

繋ぎのバッティングとか、そんな空虚な概念どうでもいいわ。
1死2塁
当てるだけのバッティングてポテポテセカンドゴロ、結果ランナーが3塁進塁したら
「大振りせず繋ぎを意識した素晴らしいチームバッティングですね〜」
バット振りきって外野にいい当たりも捕られてアウト、結果ランナー2塁のまま
「自分で決めようとせずランナーを進める繋ぎのバッティングをして欲しかったですね〜」

アホかって。こんな解説をウンウンと有り難がって聞いてる日本人が
セイバー的発想に向いているはずがないし、言わんとすることを理解できるはずがない。

チームバッティング
つなぎの打撃

って、要は「進塁打」の意味で使っているのね。

出塁はチームのためになるし、無論、つながりもするんだが。

>546
http://sports.nifty.com/baseball/npb/rankings.htm
データはここから取った。

>>547
データ敵に三振が少ない打者はこういう「繋ぎのバッティング」が上手い印象ある
とりあえず当てることが出来るから

ファールの多いやつモナ

>>547
RCやXRの係数で、同じアウトでも三振はゴロやフライよりもよけい悪い
扱いになっているのは、もちろん進塁打に繋がらないから
つまり進塁打を意識したバッティングってのは立派にセイバー的要素だよ

グダグダ言う奴に限って「単純にOPS（RCやらXRでも当然良い）のみで見るべき」とか
最終結論のみ述べられないのはいつになっても変わらない
セイバーのフリしたベクトルの違うオカルト理論なだけ

XRはアウトの種類を区別しない方が精度が高い。
（バントもアウトに含めた方が精度が高い。）

>>552は論理的におかしいぞ。
XRやRCでゴロやフライが（三振よりは）高く評価されている事と、
ゴロやフライを狙って打つ事はは全く別ものだよ。
その論法だと、「XRでは、本塁打には最大の係数が与えられている」事を理由に、
「本塁打を意識した打撃を酢べき」と言えてしまう。

結果として、ゴロやフライになる事と、戦術として打つ事は区別しないと。

進塁打は多い打者でもシーズン10本代

ゴチャゴチャ言わずに「赤星とブラゼルのどちらが繋ぎが上手い打者か？」という質問に答えろって

松井秀喜と亀井のどっちが繋ぎが上手い打者か？
小笠原と坂本のどっちが繋がうまい打者か？
ウッズと荒木のどっちが繋ぎが上手い打者か？

ttp://ja.wikipedia.org/wiki/打点#.E5.82.99.E8.80.83
の記述って妥当？
＞打点は選手個人の能力のみでなく、チームメイトの能力に大きく影響される。
のはいいとして、打点に比べて得点は重要視されてるような記述になってるけど
得点も後続打線の強弱に大きく影響されるから打点と大して事情は変わらないんじゃないの？

確かに、それは不正確だね。wikipediaなんかに振り回されてはならない。
野球、芸能、漫画など編集者に頭が悪そうな人が多い分野のページはめったくたです。

ウィキペディアは、様々なデータ引用集としては価値があるけど、
何か意見めいた事が書いてある部分は無視したほうがいいよ

http://schiphol.2ch.net/test/read.cgi/mlb/1226067636/545
こういう人はwikipediaを鵜呑みにしてたって事かね

>>561
これ、wikipediaセイバーでなく、一般的セイバーでも正しいような。
得点は「打点よりはマシ」というのは正しい（出塁数が多い事を示しているかもしれない）。得点も打点もあんまり価値は無いけど。
背が高い方のどんぐり。

塁打数＞安打数（打数で割れば、結局　長打率＞打率　といってるにすぎない）
出塁率＞打率
についてはいわずもがな。

セイバーで重視されるのはOPSだけど、OPSとより相関が高いのは得点よりも打点じゃねえの？

OPSとの相関　を見るって面白い考え方だな。
何の意味があるのやらと。

>>562
不等号の付け方からして打点よりはマシってレベルの話じゃないと思うなあ

NPB歴代OPS上位3名を見ると

王は得点王14回打点王13回

松井は５年連続100得点のNPB記録を持っていて、
得点王5回打点王3回

落合は得点王5回打点王3回

（おまけ　イチローは得点王4回打点王1回）

OPSは得点との相関の方が高そうな気もするが、
傾向読み取るのは強引だろうね。
打点が多いと得点も多い、というだけのこと。

本塁打数を抜いて得点を計算すると、何か傾向見えるかも。


しかし、>>561をそこまで気にする理由がわからない。落書きの１つだろうに。

おっと、落合の打点王は5回です

打点王ラミレス9人と得点王赤星9人のどちらが得点入るかという単純な話

そりゃ圧倒的にラミレスだ

OPS
ラミ　.990
赤星　.745

個人得点は価値あるよ
総和が必ずチーム総得点になるから

んなこと言ったら打点だって大差ないわ

ここで色々文句言ってる人は、セイバーと現実とで結構な剥離があるからでしょ
それはしょうがない、統計は実際の過程を考えず全てを一般化しちゃうから

例えば三振とゴロの違いについても、統計的には、ゴロのほうが進塁機会をもてるから高くなってるけど、
実際はその状況や、投手のタイプによって意味合いが全く変わるからね

当然、ランナーがいなきゃ三振＝ゴロなわけで
更に言えば今シーズンの岩隈のように三振を狙わずゴロで相手をしとめる投手もいる
三振を狙うとどうしても球数が増えるからね
どういう投手を当たったかでも本当に多少だけど違いはあるだろう

データはあらゆるものを表現できる一方で、何も表現できない
あくまで参考だから、セイバーをそこまで買いかぶるのはやめたほうがいいと思う
まぁセイバーに文句いってる人は芸スポの人たちかね、あそこの野球系のスレでは、
セイバーが高いだけで絶対的にその選手が優秀っていう流れだからね

>569
じゃあ1〜2番赤星3〜8番ラミレス9番投手と
1〜8番ラミレス9番投手ならどうだろう。

>>573
それでもほぼ間違いなくラミレスだろ

FRAAが判らんと何とも言えん。
FRAAつーか、Replacementを他方にしたFRARだな

>>575
そこで、なんで>>568と結果が変わりうると思うのか不思議

>>575
なにずれたこといってんだろ

打撃の話をしてるのに
守備を入れちゃったらダメだわな

9人イチローと９人松坂の対決が見てみたい

ピッチャーイチロー対バッター松坂と、ピッチャー松坂対バッターイチローは
結構いい勝負になるような気もするけど、守備力の差でイチローの勝ちだろう

打線は9人の足し算
順序はほとんど関係無い

後ろに行くほど出塁率の高い選手を入れたら効率は
悪くなるだろ？

だから

ほとんど

無関係だと

現実的には、投手を1番に入れるぐらいやらないと肉眼に写る差は出ないだろうな

>>580
それは間違い
確かにどの打順にいい打者を入れるかはあまり関係ないけど、
いい打者を分散させるのと集中させるのでは結構差が出る
集中させたほうが得点は多くなる

そもそも良い打者の定義をしないと話にならないな
どんな基準で良い打者かどうかを決めるんだ？

こういう議論のときは大雑把に言ってOPSでしょ
もちろんタイプによってはOPSで必ずしも測れない打者だっているけど、
そういう極端な例はとりあえず除いて議論するのが妥当だと思うが

・OPSが高いバッターは良いバッター
・良い打者は固めた方が良い結果が出やすい
・後ろに行くほど試合で回ってくる打席が少なくなるから良いバッターを置くと損

ここから導き出される結論は
巨人は即刻、1番ラミレス2番小笠原の打線を組むべきである！！

流線型打線で良いじゃん

ジジイは前傾打線に抵抗があるのですよ。

>>583
「結構」ってどんぐらいよ？
４行目の事は誰でも分かってるぞ　それを前提に「大きな差は出ない」って話

たかが数十打席増やすことよりも、確実に140打席はランナー無しでラミレスに回ってくる事態を重視しろよアホ

ド素人みたいな質問するけど
NPBで一番セイバーの考えに近い監督って誰？

>>590
ほんとあほだね
差が出る事は大前提だって。
問題は「どんぐらいか？」って話だよ。

>>591
どんでん(07、08年除く)

岡田はだんだん普通の監督になっていっちゃったなー。
原も2002年は斬新だったが（セイバー的　という意味ではない）、
今はすっかり普通の監督。
2番に非力な打者入れたり、クローザーのために大枚はたいたり。

↓これでシミュレーションしてみるといい。
http://www.baseballmusings.com/cgi-bin/LineupAnalysis.py

↓このデータでも入れて、1-8番の順序をいろいろ変えてみる
http://baseball.yahoo.co.jp/npb/player?t=b&c=1&k=3&s=-1


同一メンバーで、「９番投手」以外をいじっても大差無いだろう。

日本では1点多く獲ることよりも、1点を守り抜く野球が強いんだからしょうがねえじゃん
チームの勝利を追求すれば自然とそうなる
ヒルマンもセイバー的野球への拘りを捨ててから、チームが強くなった

9人：鈴木　谷　ラミレス　坂本　木村　小笠原　李　阿部　尚成
として、2008年データでシミュレーションすると、
ベスト打順：
5.10点：Suzuki Ogasawara Tani Ramilez Abe Lee Sakamoto　Hisanori　Kimura

どうやら、投手が8番にするのが最適な様子。
8番投手（高橋尚成）を固定した範囲でシミュレーションをすれば、
とりあえず、上位30番目までは全て5.1点打順だ。

30位
5.09点：Suzuki Ramilez Kimura Ogasawara Abe Lee　Tani　Hisanori　Sakamoto

http://infoshako.sk.tsukuba.ac.jp/information/Keiko/TYP-H14/200001022/sogojissyu.html

これで、1,4,7番に強打者を入れた場合、3,4,5番に入れた場合で、
前者が0.01点多かった。

強打者 AVG.300/OBP.350/SLG.380/RISP-AVG.300
弱打者 AVG.250/OBP.300/SLG.380/RISP-AVG.250

今年の成績で来年のベストの横浜打線をやってみた。
　　　　出塁　長打
内川　0.416　0.54
村田　0.397　0.665
大西　0.347　0.381
仁志　0.297　0.395
吉村　0.313　0.525
金城　0.297　0.339
石川　0.262　0.309
野口　0.281　0.248
吉見　0.250　0.313

ベストの打線　4.702
1番内川、2番村田、3番西、4番大西、5番吉村、6番石川、7番金城、8番吉見、9番野口

ホントかこれ･･･

ちなみに1位から30位まで2番村田と9番野口は不動

西→ニ志ね。
>598
その計算の長打の率ってのは長打率とは別物だぞ。

SLGじゃなくてXBH%か
なぜそんなドマイナーな指標を使うんだろう

>>601
別だけど、だから何？
「.380」や「.350」を入力した、なんて書いてないんだが。

>603
入力した条件を書いてくれないと比較に何の意味も無いんだが･･･

>602
1打席毎にシミュレートするのにSLGは向かないからじゃね?

>>604
何の話？主語や目的語を省略せずにどうぞ。

>>596
そこが大きな疑問だよな
同じルール、同じ道具を使った同じ競技なのに、なんで日本ではアメリカのやり方が通じないのか
ヒルマンなんて、初回からバントを仕掛けるくらいだったのに優勝したからね

で思うのは、セイバーってのは２ｃｈでいう野球脳を一切考慮してないんだよね
必要なものを必要な時に必要なだけ、こういう、考える力は統計では表せないからね

ハムは投手力で勝ったんでしょ
打撃は貢献してない

>>607
打撃は貢献してないってのは具体的にどういうことかを定義しないとな
普通に考えたら全く貢献してないなんてのはありえないわけで
打線が最低でも１点をとらなきゃチームは勝てないからね
どこから先が、貢献してない、のレベルになるのかをまず考える必要がある

あとセイバーで疑問に思った点でもうひとつあるのは、野球はシーズンのトータルで多く点を取れば勝てると考えてるところ
まさにビックベースボール的発想だけど、それは本当に正しいのか
今シーズンのパリーグを見てれば分かると思うけど、ハムが３位で楽天が５位ってのがその反論になると思う
ハムは得失点差でマイナス、楽天はプラスなのに、何故順位が入れ替わってるのか

答えは簡単、ハムは勝つときは僅差で勝ち負けるときは大差で負ける
楽天は勝つときは大差で勝ち負けるときは僅差でまける

セイバーでもっとも疑問に思う点はまさにここ
野球はたくさん点を取れば勝てるんじゃなく、相手より点をとったほうが勝てる
ハムは欲しい時に点を取ってきたから僅差で勝てたとも言えるんじゃないかな？
つまり必要な時に必要なだけ点をとったから勝てた、これが野球脳じゃないのかな？

>>608
＞野球はシーズンのトータルで多く点を取れば勝てる
これは多くの場合にそうだし研究をしやすくするためにそう考えて話を進めますよって仮定じゃないっけ？

>>609
それが疑問なんだよね
だから日本で合わないんじゃないかな
たくさん点をとったって帳尻じゃあね
リソースは多いほうが良いだろうが、その分配も大切な要素じゃないかね？
多分セイバーでは分配面はたまたまで選手の能力ではないと考えてると思う
それは本当に正しいのかな？

>>608
2007年ハムのチーム得点はリーグ６位
どんな定義であれ「貢献してない」といえるだろう。

だが失点期待値が低い場合は、得点期待値が高くて偏差が大きいよりも、
多少期待値が下がっても偏差が小さい方が勝率が上がるというケースも
あり得るけどな
まあそれでもリーグ最下位じゃさすがに厳しいとは思うが

>>610
勝つための方法を研究するより良い手法があればそちらにシフトするんじゃないかな

バントが増えた事でますます貧打になった日本ハム

バント控えればいくらか楽に優勝出来ただろう ＋1勝ぐらいになったかも

>>614
ヒルマンが言うには「バントが有効な作戦だとは思わないが、バントをすることによって
マスコミやOBやファンの『なぜバントをしないのか』という質問攻めから開放されて、
選手が試合に集中することが出来るようになった」だそうですよ

日ハムみたいな貧打戦にフリーに打たせてたら、チームトータルのOPSは余計に下がるわけだけど
OPS信者はそこんとこどう考えてんの？
例えば昨年犠打10以上を記録した8人の内、OPS.650以上は田中賢介一人だけ

>>616
＞日ハムみたいな貧打戦にフリーに打たせてたら、チームトータルのOPSは余計に下がるわけだけど

その根拠はなんじゃらほい
例えとして出してる事柄が前の文と全く繋がってないけど

>>615
それは面白い発言だな
実際有効ではなかったのか、ヒルマン本人は気づかないけど有効だったのか
探してるんだけど得点とかの細かい記録がのってるサイトがないんだよね・・・

>>611
でも優勝してるってことは、対戦チームより点をとった試合が他より多かったってことだからね
もちろん投手が良かったって結論で終えても良いけど、それだけで完結しちゃうのももったいない気がしてね

セイバーは1試合ごとの点数組み合わせなんか最初から考慮してないだろうに

>>620
最初は考慮してなかったけど、最近は研究が進んでそういったことに対する
考察もなされるようになってきているらしい
例えば、同じOPSの打線でも、OBPが高い打線はビッグイニングが出やすく、
逆にSLGが高い打線は平均的に得点する傾向にあるとか

>>621
まさに、今年の楽天にあてはまるな
ＯＢＰは１位と僅差の２位だけど、ＳＬＧは５位
それで勝つときは大差だけど、打てないときは全く打てない

打順シミュレートして予測値出すとして
真の値への精度と誤差はどうしてるんだ

しかし、みんなバントの有効性についての議論は大好きなのに
故意四球及びそれに順ずる四球(カウントが悪くなったら歩かす云々)
に関してはほとんど)議論が無いんだな･･･
(道義的とかすぽーつまんしっぷだとか言う下らない事じゃない

俺は「敬遠は最も過大評価された戦術である」って意見に賛成なんだが
(実力差が圧倒的に違う事があるアマを除く)

故意四球は過去スレで話題にあがってた

議論あったほうが良いってんなら
データ揃えてネタ投下すりゃ良いじゃん

>>619
「もったいない」と形容するのが謎

>>612
８０年代後半から９０年代にかけての森西武だな。
そこまで考えた上での戦術ではなく、森個人の好みだったと思うが。

XBH%ってどんな指標？

>>628
打数に占める長打数の割合、じゃないかしら
（2B+3B+HR)/AB　かな？

ttp://www.baseballmusings.com/cgi-bin/LineupAnalysis.py
の二つのモデルによる近似値と実際の平均点を計算してみた
近似にはチームの打順別成績をそのまま使用
ttp://www1.axfc.net/uploader/File/so/16964.csv

OPSが1を超える打者は敬遠が賢明

評判の悪い2005年SBの打順を最適化すれば何点増える？

>>623
意味不明

セイバーって、ランナーをホームに返す力を軽視してるところあるよね
まぁ、打順や前後のランナーに影響されるところがあるからなんだろうけど、そこら辺が現実とそくしてないよな
どんなに出塁しようが、どれだけ長打を打とうが、ホームを踏まなきゃ何も意味を成さないのが野球だからね

長打力＝ランナーを返す力

>>633
じゃあいいや

>>635
いやいや、実際にホームに返せる力のこと
２塁打を打ってもホームに返せるとは限らないじゃん
そういう、確実に仕事ができるかどうかって、現実では大切でしょ

>>637
「確実に仕事ができる」力の存在なんて信じてるの？

もしかしたらあるかもしれないというレベルの話だな

俺はあるように思うけどな。
まぁこれは能力というよりどれだけ自己犠牲ができるか、という面もあるだろうが

走者を帰す＝打点をあげる事が自己犠牲？

>>641
自分の好きに大振りするんじゃなく、チーム貢献を第一に考えるってことね

監督あたりに「おまえは好きに大振りしている方がチームに貢献できるんだ」って言われたらどうするの？
「そんなわけはない、大振りしたら絶対に貢献出来ない、こいつは俺を騙そうとしている」って思うんでしょうか

それとも"大振り"っていうのは"長打を狙いつつヒットすら打とうとしないスイング"とかいう
奇妙奇天烈な定義だったりするわけ？

得点圏打率と得点圏長打率見りゃいいじゃねーか

じゃ、「確実じゃない」に決まってるじゃん。得点圏で100%打ててる打者なんて歴史上存在しないだろう。

「100％じゃないから無意味」
これがマネボ豚の詭弁です

「確実」の意味をわかっていない>>646は何人？

セイバーか…

サカオタがポゼッションに傾倒したり
若い奴が共産主義にハマったりするようなものか？

>>638で確実＝100％だと考えてるように見受けられるが

アンカーミス？「確実」と言い出したのは>>637だろ

「仕事をして欲しいときに確実に仕事をしてくれる」
は必ずしも100％を意味しないと思うが

わかりづらいかな。だがどうやって説明すればいいものか。横から入ったのに説明下手で申し訳ないね。
一つ聞きたいのだが、「確実に仕事が出来る力の存在なんて信じてるのか」とはどういう意味で言ったのかな。

俺は仕事すべきところで仕事出来るかどうかは、オカルト的なものではなく確固たる技術あってこそ可能だと思っているのだが
いつだったかイチローが「安打になるかどうかはともかく、この場面で右方向の意識を持てない打者は監督は使いづらいでしょう」と発言したことがあったが、例えばそういうことなのではないかと。
何が何でも一点が欲しい場面では自分がアウトになってでもキッチリ点をもぎ取る、ビッグイニングになり得る場面では流れに乗ってキッチリ打つ、相手が浮き足だっていたら足元を掬う、そういうことなんじゃないかね。

そりゃ得点圏で100％打てる打者など存在しないが、「確実に」というのは100％を要求しているわけではないと思う。
より確実に、という意味合いなのではないかと

問題の彼は長打力そのものよりも仕事をすべき場面で仕事を出来る力の方を重視しているように見受けられるが

>>651
「確実」の意味が常人と随分ずれているんだな。

>>652
よくある俗用でしょ

>>652
君が杓子定規に過ぎるような気もするが。

ttp://dictionary.goo.ne.jp/search.php?MT=%B3%CE%BC%C2&kind=jn&mode=0&base=1&row=0
例えばこれの用例の2番目なんて100%じゃなくても使うし
当選確実が出てからひっくり返る事もあるし
日本語普通に使ってる人なら「確実=100%」だなんて思わないと思うんだけどなあ

>>637の文脈からすれば、

>>656
ああ、俗用は紛れを生じやすいし、そのあたりを詰めておくことに
意味がないわけではないとは思う。
まあ、>>645のような絡み方はスマートではないと思うが。

それよりも「確実に仕事が出来る力の存在なんて信じてるのか」をどういう意味で言ったのかを教えて欲しいのだが

正直まだ意味がわからない
『チャンスに強い』などというのは偶然であり得点圏打率に意味はない、という意味なのか
そんな技術は存在しないという意味なのか
100％のものだとどこにもないという意味なのか

得点圏にランナーがいるだけで力んで本来の力が出せない人間は
そもそもプロ選手になれない

得点圏だけにこだわるやつはまだマシだ
たとえば10点リードしている状況で打つことを「仕事した」と認めないやつがいるだろう
ああいう連中が言ってる「仕事する力」というのはオカルト

普段は必死こいて内野安打かせぐのに、ランナー3塁の場面で
よく内野ポップフライ打ち上げる鈴木は「確実に仕事できる」選手ではないな。

>>648
セイバーは主義主張じゃねえんだよ。
あくまで統計なんだから、お前らの大好きな野球のプロフェッショナルが
鍛え磨いた肉体と技術と知識と経験に基づいて試合した生の結果が資料だ。

>>662
統計に主義主張が入ってないとでも思ってるのか？
そりゃ研究や分析ってことを大学の学部生レベルよりも上のレベルで
やったことがない人間にありがちな思い込みだな

何らかの主張とか目的があってそれを証明するために統計を使うみたいな感じか？
最近のセイバーは球団が競争力を増すための手段としての意味合いが強くなって
これまで数値化されてなかった分野を開拓して周囲を出し抜こうという方向にむかってる感じもする
いや昔からそうなのかなよく知らんが

クラッチ

馬鹿が決まって始める話題

8年連続で得点圏打率がシーズン打率を上回るラミレス、R・ローズ
6年連続で得点圏打率がシーズン打率を下回るウッズ

これらのデータを前にしても、得点圏打率は個人の能力とは関係ないと言い張る低脳マネボ豚

その割にはウッズって避けられてるな。

>>666
再現性がある例がいかに少ないかをものがたる書き方だ
自滅乙

少ないも何も、勝負強いイメージのある打者とその逆の打者を数人調べただけ
得点圏打率のデータがネット上にあまり無いから探すのが面倒だしな
お前が自滅しちゃったね

わざわざ例を挙げている事自体が 例が少ないことの証左なんだよ （多くの選手にあてはまる事ならそんな書き方しないだろ）
挙げた例が少ないことは問題にしていない

>>666
議題としては切り捨てるつもりはないけど、
こういう文言ってたまに見るけど、やっぱ日本人は
統計に弱い人が多いのかな・・・

得点圏信者の団塊じじいがﾋｯｼになってるだけだ

>>671
日本は伝統を重んじるあまり合理性を切り捨てるからな

同感

仮に状況別で発揮する力が異なる打者が板としても、
「得点圏」「非得点圏」という分け方は意味が無い。
走者2塁（以上）からヒット（本塁打は除く）で打点というのは、
野球に置ける点の取り方の多くを占めてない。

>>675
そんなことはない
走者得点圏からの打点は、全打点の3/4を占めている

>>676
「走者が得点圏にいたおかげであげられた打点」と「得点圏からの打点」は区別してね。

>>666にあがっている打者、例えばラミレスは、
本塁打数を控除しただけでも得点圏からの打点は71打点になる。
得点圏からの２塁打の一部や３塁打（走者１塁でも打点になる）の全部を控除するとどうなるんだろ？
全125打点の半分ちょっとじゃないかな。

全打点の半分ちょっとって、充分「多くを占め」ていると思うんだが。

>>678
「得点圏」と呼ぶにはあやしくないか？

お前らが何で揉めてんだかさっぱりわからん。俺みたいな単純思考の人間にはサッパリだ。頼むからわかりやすく説明してくれや


『チャンスに強いという能力（特性）はある』の考えてるのか『ない』と考えてるのか、一体どっちなんだ。
あるいは『あるにはあるが対して意味ない』なのか？

「お前等」って誰よ？匿名掲示板で。

>>679
そこを主張したいなら、「得点圏」「非得点圏」のシチュエーション数、総走者数、
打点及び得点の数値から、「得点圏」が「非得点圏」より得点が多いかどうかを調べないとならないんじゃ？

ラミレスに関して言えば、全打点の半分ちょっとが「得点圏」での打点だから、
充分多いように見えると思うけど。

>>680
>『チャンスに強いという能力（特性）はある』
「チャンス」を定義せよ。
例えば、10点差離れていて単打で一人走者返しても「チャンス」なのか？

>>683
当たり前だろ
単打1本で点が取れる場面をチャンスと呼ばずして何がチャンスなんだ

接戦なら『同点のチャンス』『逆転のチャンス』『追加点のチャンス』だろ


とはいえ、確かに点差が離れるほど打つ某選手のような例もあるから、点差ごとのスタッツを出すのは無意味ではないと思うがな

>>684
アホだｗ
Win ProbabilityとかLeverageとか知ってるか？
http://www.fangraphs.com/
何でオマエのようなのがこのスレに来るのか分からん。

>>685
これも良いが、にょろりさんのサイトがわかりやすい
http://azarashigumogumo.hp.infoseek.co.jp/toha.htm

一つの考え方であって唯一絶対の真理というわけでもないだろう

打点も少なく、得点圏打率も低かった、シリーズMVP経験も無い西武時代の清原が、
「チャンスに強い」「大舞台に強い」と言われてたのは、
理由があったんだろうか。

ヒント：オールスター

>>689
それ、「チャンス」か？

>>690
オールスターや日本シリーズなど、目立つところで活躍すれば、
チャンスに強いって言われてしまう可能性はあるよね。
>>689はそういう意味でないの？

>>685
知らんよそんなもん。単純思考だと言っただろ。
見れなかったのでわかりやすく教えてくれると助かるんだが。

俺の理屈が間違ってるならすぐさま撤回するが。

あ、すまんすまん今気付いた。>>686は見れたわ。ごめんね

つかそんなもん誰でもわかってることじゃないか。わざわざ英語にすることか>>685。何のことだかわからんかったわ

しかしやっぱり何がアホなのか全然わからん。要するに「大差がついた場面で打っても上がる得点圏打率に大した意味はない」と言いたいのだろうか？そうじゃないなら申し訳ないんだが、他に解釈出来んのだが

でーたみてておれすごいことにきがついた
　　　　打率　金曜日の打率
村田　.323　　　.266
ラミ　　.319　　　.232
ウッズ.276　　　.190
金本　.306　　　.261

　　　　　　 　 ＿＿＿_　　　
　　　　　　 ／ ＼　　／＼　ｷﾘｯ
.　　　　　／　（ー） 　（ー）＼　　　　　　
　　　　／　　 ⌒（__人__）⌒ ＼　　　　＜セリーグの強打者は金曜日に弱い！！
　　　　|　　 　　　|r┬-|　　　　| 　　　　　
　　　　 ＼　　　　 `ー'´　　 ／

>>694
なんだかBTにありがちなでーただなw

もしそれが複数年続けて出たものだとしたらそれはそれで面白いでーたかもしれない

>>688
ここで打って欲しいと感じる場面で打ってたんかね？
「ここで打って欲しい」をどう具体的に定義するかは難しいが、
まぁ２点差くらいでの試合展開で成績が良かったとか？

>>694
お泊りの日　ﾜｸﾜｸ

2008年MLB全体

　 打席　　 打点　-HR※
*50513　 16014　 12940　得点圏
137118　 *5527　 **805　非得点圏

※-HRは「HRによる打点」を引いた打点
　 すなわち「走者二三塁」からのHRなら3打点、「走者なし」からのHRなら1打点を差し引く


勘で喋ってるバカは死ねよ

>>699は何言いたいんだろ　バカだから氏ねばいいだけか

「非得点圏における打点」から本塁打数を控除する頭の悪さはわかった。
しかし、それでも805打点も残るってのは凄いな。走者1塁からの二、三塁打だけだよね。

ID:4jiDPuH+に言えよ

>>702
「非得点圏における打点」から本塁打数を控除しているバカはお前だよ。

いろんな資料を組み合わせて使うのはダメなん？
セイバー的な観点だけでなく他の視点からも複合的に判断するという発想はないのかな

実際に得点圏で強い打者もいれば弱い打者もいるし普段と変わらない打者もいるんだから、個性に合わせた評価をするのもアリだと思うんだが。その辺はセイバーだけじゃ不十分なんだから組み合わせて使えばいいやん

実際にあるものをないと言い張るのは非科学的なんじゃないか

12940/(16014+5527)=60.07%
12940には二塁打、三塁打による打点も相当に含まれているから、
「得点圏にあったおかげで点が入った」ケースというのは全得点の半分ちょっとってところだろうね。

「走者2塁なら単打でホームに帰れる」を理由に「得点圏」としてるんだから、
ただ、2塁走者が単打で帰ったケースをカウントすれば良いと思うんだけど。
これって相当に少ないと思われ。
まず、単打で2塁→本塁と帰れる割合が半分強ぐらいだからね。

>>704
悪いが君何歳？小学生か中学生でしょ？それ以上の年歳なら周りから頭悪いって言われない？

>>694
中６日時代だと、曜日よって成績がばらつく事は不思議ではない。

「走者一塁では単打でホームに帰れない」を理由に「非得点圏」とされてるんだよバカ

相変わらず結論ありきのマネボ豚はつまらんな
マネボ豚の論拠は「マネーボールに書いてあったから」「どこぞのサイトにこういうことが書いてあった」だけ
自分の頭で考えることが出来ないので、「守備の影響は５％程度」という」明らかにおかしな主張にもツッコミも入れられない

>>706
俺の言ってることが間違ってるとしても、理由くらいは言ってくれんと直しようがないな

少し落ち着いたらどうかな

>>708
アンカー付けろよ。かみあってないけど、ひとりごと？

>>708
全打点中、単打での打点が圧倒的に多いわけではないので、
意味が無い概念と。

>>694
数年前のデータ本で高橋由は〜曜日に弱いとかあったの思い出したｗ

非常に興味深い議題だな。説明頼む


通常はチャンスと言えば得点圏にランナーがいることを指しているはず。
先制のチャンス、逆転のチャンス、反撃のチャンス、満塁であれば大チャンスなどと言い方は様々だが、基本は得点圏にランナーがいることを以てチャンスと言うのが一般的であるはず。
だがマネーボール？的にはそうではないという趣旨のレスを度々見掛けるのだが、その辺はどうなのだろう。マネボ的なチャンスの定義とは？

例えば10点差で得点圏にランナーを置いて単打で1点返せる、こんなものはチャンスではないという論調のレスがあったが、
それを基準とするなら9回裏1点差ランナー1塁でHRを期待出来る4番打者に回ったとしたら、それこそがマネボ的なチャンスである、ということなのだろうか？何を以てチャンスとしているのがまだよくわからない。

煽りでも何でもなく、本当にわからないので教えてはいただけないだろうか

>>714
>だがマネーボール？的にはそうではないという趣旨のレスを度々見掛けるのだが、
>その辺はどうなのだろう。マネボ的なチャンスの定義とは？
まず、「マネーボール」はただの本の名前だってことから勉強しろ。
百歩譲っても、市場で評価されず低価格の選手を経済的に集めるってことだ。

マジで何でこんなのがこのスレに来んの？
「マネボ豚」とか敵意むき出しなのも訳わからん。
セイバーの話して、なんで誰か怒る必要があるのかさっぱり。

だから？を入れてるんじゃないか。マネボと呼ぶのが正しいかどうかわからんが、マネボマネボと連呼する人がいるから通称としてそう呼ぶこともあるのかと思ってそう言っただけだ。本の名前であることくらいは知ってるよ。

煽るだけで答える気がないならいちいちレスをつけないでくれ。
わからないから聞いてるんだ、理解してそれが正しいと納得しているなら初めから聞いてない。
わからないところを聞くのに何の不都合があるんだ。バカバカしい質問であるなら、それが何故バカバカしいのか指摘してくれればいい。その通りだと思ったらもうその質問はしなくて済むじゃないか

>>716
>わからないところを聞くのに何の不都合があるんだ。
スレが汚れる。あと、改行って何か分かる？
あんたの個人スレじゃないんだ、悪いな。
最低限の知識は本でも何でも読んでつけて出直してくれ。

チャンスについて、得点圏みたいな物とは別に、
セイバーメトリクス的に改めて定義をしてたっけ？

得点圏や走者が塁上にいる状況、満塁みたいな、
従来のチャンスについて分析したりしなかったりしてるけど。

>>717
だからお前さ、いちいち突っ込むところがおかしいんだよ。
俺が聞きたいのはそんなことじゃないの。
そんなくだらないレスする時間があるならサクッと質問に答えてくれたほうが合理的なんじゃないかね。
別に難しいこと聞いちゃいないはずだが。

お前の言うことが正しければ「なるほどよくわかった。ありがとうございました」
で終わる話だろ？
お前さっきから勉強しろ勉強しろとか言ってるけど、無知な相手すら納得させられないならお前がセイバー理論をビタイチ理解出来てないっつーことなんじゃねえの
自分の中で咀嚼出来てないから噛み砕いて説明出来ないだけだろ

>>719
>お前さっきから勉強しろ勉強しろとか言ってるけど、無知な相手すら納得させられないなら
>お前がセイバー理論をビタイチ理解出来てないっつーことなんじゃねえの
>自分の中で咀嚼出来てないから噛み砕いて説明出来ないだけだろ
それか教えてもらう方の態度が悪いかどっちだろうなｗ

そもそもチャンスという定義がはっきりしてないから、チャンスに強い打者の定義もよく分からなくなる

得点圏打率なんてくだらないものより日曜日と金曜日の打率の差について
議論しようじゃないか。

>>722
お一人でどうぞ。

>>720

>>714-717
どうみてもいきなり喧嘩売ってきたのはお前だ

>>724
端から見てても、あなたが来てからのスレの流れは不愉快なので疑問があるならセイバー関連の本読むなりして下さい

俺は714の絡み方のほうが悪いと思うけどなあ
説明出来ないんなら自重すれば良いのに

×714
○715

一応は探してみたんだけどね。

書店には置いてないし古本屋にもない。
ググッても疑問は残ったしＲＯＭってもイマイチわからなかった。
仕方ないから最低限失礼にならないように聞いたのにいきなり喧嘩腰で絡まれた


あとどうしろと
注文かよ

>>728
ネットで十分勉強出来るよ。

セイバー勉強するようになって、学生時代英語やればよかったと後悔してる

俺も>>726と同意見。
まともに答えられないのに喧嘩腰で絡む方が悪い。

もう教えて貰うのは諦めました
騒がせてごめんね

>>726
>説明出来ないんなら自重すれば良いのに
>>731
>まともに答えられないのに喧嘩腰で絡む方が悪い。

>>685で回答してる。ID:JKyTaGh4はID:iAhDHwIHだ。>>684
ID:JKyTaGh4が英語読めないならそれまでだ。

>>728
>仕方ないから最低限失礼にならないように聞いたのにいきなり喧嘩腰で絡まれた
オマエだよ、最初に喧嘩腰なったのは
>>684
>当たり前だろ
>何がチャンスなんだ
>接戦なら『同点のチャンス』『逆転のチャンス』『追加点のチャンス』だろ
自分の答えがでてるんだから、もういいだろそれで。

>>733
733が誰と誰を同一人物認定してるかなんて他人にはどうでもいい話じゃね？
相手が普通にレスしてるなら普通に相手するかスルーすれば良いだけの話だろ

>>734
>733が誰と誰を同一人物認定してるかなんて他人にはどうでもいい話じゃね？
答えてないって非難されたから、IDが変わった前日のレスを参照してって言ってるだけのこと。
別に非難してない他人（=あなた）にかまってと言ってるわけではないよ。

>相手が普通にレスしてるなら
喧嘩腰って非難されたらから、先に喧嘩腰になったレスを参照してるまでのこと。

スルーとか言うなら、今まで話に参加してないあなたこそ、この一連の話をスルーしたらどうですか？

ぱっと思いついた「チャンス」の定義を書き出してみたが
セイバー的にチャンスを定義というか数値化したやつはLIしか知らねえ

・RISP
　二塁より先に走者がいる状況つまり「得点圏」
・Close and late(C&L)
　7回以降で同点or本塁打で同点か逆転できる状況
・Leverage Index(LI)
　試合中の特定の状況の重要度の指数
　1.0が平均的な状況、高いほど勝敗を大きく左右する状況
　一覧　ttp://www.insidethebook.com/li.shtml

ｷﾓｲ

>>735
スルーってのはこんな所で喧嘩始めるくらいならスルーした方が良いだろうって話
スルーって言う人間がスルーしろって話とは違うつもりだけど大差は無いのかもなあ
もう止めとくわ

結果的にチャンスだったという点では勝率案が一番明白では

チャンスの定義は何？と聞いておいて出したものがLIとかw

LIはチャンスの価値の大小を示すものであってチャンスの定義を示すものじゃねーよ

だから意味わからんとか言われたんだろw

マネボ豚の最も愚かな所は、勝負強さや守備の巧拙など数値に表しにくい部分を「存在しない」と思い込んでること

1か0かでチャンスを定義したいならLIが一定以上のラインで線引きをしてもいい
そもそもLIは2点リードの9回表無死満塁より1回表ノーアウトランナーなしの方が点数が高いとか
多くの人間がイメージするであろう「勝負強さ」とは質が違うところがあるからあまり相手にされないんだろうが

守備評価で一番マシなのは何？

>>743
Plus/Minus System

守備範囲を見るにはプラスマイナスだけど、肩の強さが考慮されないからな

http://www.hardballtimes.com/thtstats/main/index.php?view=fielding&linesToDisplay=50&orderBy=zone_rating&direction=DESC&qual_filter=1&season_filter%5B%5D=2007&league_filter%5B%5D=1&pos_filter%5B%5D=7&Submit=Submit

なんだ、このHideki MatsuiがNo.1の指標は

>>745
例えば、Ichiroの評価がいまいちになるね　2007年だと+4

>>741
守備評価は進歩した。打撃＋守備（守備位置も考慮）を総合した選手の価値算定が、巷のブロガーの流行り。
ブロガー風情がやり始めということは、球団お抱えのアナリストはもっと進んでいるということだ。

古いんだよお前は。二世代くらい遅れている。マネボは中身が古くて話にならん。
マネボ、マネボとこだわってるお前が一番マネボ豚だ。

>>709みたいにありもしない事実を一生懸命批判するわら人形君だから、
相手にしてあげた時点で負け

守備指標に関しては分からないところも多々あるので他の方の意見も伺って理解しなおしたい
んだけど、自分が理解する限りでは
守備範囲を評価する指標はゾーン系とレンジ系に大別される。
ゾーン系
指標によって想定される各守備位置の責任範囲においてどれだけの割合でアウトにしたか。
レンジ系
各選手のそれぞれの守備位置における実際のアウト数を元に比較。
弱点
ゾーン系：打球の定義づけが主観的。ポジショニングの偏りによる影響をうける。
レンジ系：公平な比較には様々な補正が必要。

といった特徴があるのかな、と。
で
>>745
±システムはその定義からいって両方の特徴を兼ね備えるけど、それだけにゾーン系の
弱点も（弱められてはいるものの）受け継いでいるのかなという印象を（数値をみた感じ
では）うける。単純に気のせいかもしれんけど。
>>746
ZR系は上記のとおりの特性があるため絶対的な守備範囲を評価するにはOOZも視る必要が
ある。ChrisDialがその為の簡単な方法（DialZR)を提案している。
（Plays+OOZ)/BIZというものがそれ。
>>747
2007年のイチローはいろいろと面白いんですよ。
±システムだと＋４だけどPMRやDialZRだと非常に高く評価される（2位、1位）。
ポジショニングの偏り（非効率性）が絡んでるんじゃないかと個人的には
思っているんだけど。

イチローの守備を低く評価してるのって+-しかないじゃん

ビル・ジェイムズの鶴の一声で決まります。
ジェイムズが「イチローそんなでもないよ」と言うとそうなります。

所詮は主観で産み出した計算方法のくせに、客観性があるかのようなフリをするのがセイバーメトリクス（笑）
>>748の馬鹿が言ってることは「最近のセイバーは守備も数値化できるんだぞ！」と言ってるに過ぎない
そんなもん最初から守備を考慮して選手を評価してるって、セイバー信者の馬鹿以外はな

>>751
イチローの守備はプラスマイナスでも大抵は高いよ
05年と07年が例外的に低いだけ
それにプラスマイナスは外野手捕殺を計算に入れないから、
強肩が売りのイチローの価値は十分に測れない

http://www.hardballtimes.com/main/article/best-outfield-arms-of-2008

その送球能力、今年の来ましたよ

>>755
シーズン途中でポジション移ったから分かりにくくなってるが、
相変わらず捕殺そのものより走塁抑止能力が高いな

まだ進塁抑止力はあるみたいだね

>>753
イチロー尊師は最高の選手ニダ！
→イチロー尊師を最高の選手と評価しない指標はインチキニダ！
→そんな指標はどこにもない
→セイバーはインチキニダ、一切認めないニダ！
→打率最高ニダ、OPSはインチキニダ！
→ゴールドグラブ賞最高ニダ、＋−システムは最低ニダ！

ですね。よくわかりますよw

BTで守備の特集記事載ってるな
道作も出てたがセイバーメトリシャンっていうのかｗ

>>758
そうやって議論が苦しくなると韓国叩きにすり替えるのがアホ
むしろ後出しジャンケンで、「アスレチックスはセイバーじゃない。レイズこそセイバーだ」と
認定するセイバー厨こそ韓国人の思考そのものなんだけど

>>759
データ提示せずにいきなりランキングだけ見せられてもなあ
それじゃゴールデングラブと変わらん
それに方法や結果すっ飛ばしていきなり考察から始まる書き方は客観性を重んじるセイバーとはベクトルが真逆だ

トラディショナルな指標は、基本的にそれが何を表しているのかそれだけ見れば分かるけど、
セイバー系の指標特に総合指標や守備指標は、それが何を表しているのか、どういう意図で
何を重要視して計算しているかをちゃんと説明しないと意味が無いからな

OPSは何を表しているのでしょうか

>>761
てか、道作以外のセイバーメトリシャン３人知らない…
ブログでもやってるのかね

道作ってそんなに有名なの？

sabermetricsやってりゃsabermetricianでしょ

>>765
うん。スポーツ新聞でときどき登場するぐらい有名。
「その道」の第一人者でしょ。

肩 でなく ARM な アメリカの送球

守備率(笑) 失策数(笑)

>>765
ここで色々やってる
ttp://www16.plala.or.jp/dousaku/index.html
BTについてはこっち
ttp://www16.plala.or.jp/dousaku/syubi2008.html

ＢＴはエセセイバー誌とか言われてるけどどうなの？
俺はいつも読んでるけど

セイバー誌という認識はないが面白い

'観戦のおとも'っていうあの雑誌の趣旨から外れるからあんまり深いセイバーはやらないんじゃない？
あの内容で楽しいし

他の雑誌じゃまず載らないデータを載せてくれるのはありがたい。
その一方で「先制点をとると勝率があがるから重要」みたいなトンチンカンなコラムもたまに載るが。
先制点のコラムは、暫くして統計から否定するコラムが同じコーナーに載っててワロタ。

去年出たBTの記録号より日刊スポーツが出してた
http://ai.nikkansports.com/archives/2008/12/post_112.htmlの方が
色んなデータ載ってたっけ

BTで過去の選手をセイバーの視点から再評価する企画とかやって欲しい
さっき2003・2005の今岡のスタッツみたら興味深かった
2005年は打点の球団記録作ってMMVP級の活躍ってのが世間の評価だと思うけど、OPSやRC27でみたらそこまで優秀といえず赤星・金本のおかげで作られた記録と認識を改めさせられた

2005チーム打撃

出塁 長打 OPS 得点
.432 .329　.761 　615 　広島

.412 .345　.757 　731　 阪神

.409 .342　.751　 680　 中日


OPSなんかアテにならないわけだが
今岡の勝負強い打撃が、阪神の得点に貢献したのは疑いようがない

出塁率と長打率が逆だ

>>777
長蛇率が重要という事か？

長打率は分散が大きいから、この程度の差じゃ誤差みたいなもん
1シーズンだけの結果なんて、統計的ぶれの範囲内だろ

>>777
今岡は得点圏長打率かなんかがよくて打点稼いだって満たし貢献は疑ってないよ
ただ赤星とかはもっと評価されていいと

>>781
×満たし
○見たし

>>777
チームと個人をごちゃ混ぜにしちゃうのは、ちょっとどうだろう？

>>777
阪神が良かったと言うより、広島が悪かったのでは。

そもそもNPBの場合長打率より出塁率のが得点との相関強いんじゃなかったけ？なら>>777は妥当だと思うけど

バリー・ボンズ(1986〜1998）
6621打数　1364得点　打率.290　411本　1216打点　1357四球　1050三振　OBP.410　SLG.556　OPS.966

ケン・グリフィーjr.(1989〜2001)
6716打数　1220得点　打率.296　460本　1335打点　885四球　1173三振　OBP.379　SLG.566　OPS.945

最強スレで議論されてるんだが、セイバー的にはどちらが上なの？
俺はOPSと出塁率で勝る時点で、問答無用にボンズが上だと思ったんだが。

厨房って何でもカンでも、すぐ比較するなあ。

守りは分からんけど、バッティングならボンズでしょ

>>785
NPBでも得点との相関は長打率＞出塁率。
探せばあちこちデータはあると思うが、たとえば
http://sabermetrics.blog85.fc2.com/blog-entry-3.html
では

打率 0.819
長打率 0.893
出塁率0.829
OPS(出塁率+長打率) 0.941
NOI(出塁率*3+長打率) 0.930

ただ、一度は自分で計算してみることを薦める。

NOIの相関が（OPSより）落ちるのも当然か

>>787
何が悪いのだ？
比べのが嫌いで「みなが一番」のゆとり平等主義が素晴らしいのか？

いや、大して面白くない話題だし
別に何も繋がらないからだろ
しょうもないことフルなってこと

昔の投手の球速なんかに比べれば遥かにマシだｗ

>>786
球場補正して傑出度を見ないと判断しかねるぐらい微妙な差