[新闻] MLB》道奇头两棒助威 将让大谷封神

楼主: hvariables (Speculative Male)   2024-02-17 04:49:41
https://www.chinatimes.com/newspapers/20240217000442-260111?chdtv
MLB》道奇头两棒助威 将让大谷封神
数据会说话 后棒保护理论恐过时
04:10 2024/02/17 中国时报 李弘斌
https://images.chinatimes.com/newsphoto/2024-02-17/1024/B08A00_P_01_02.jpg
大谷翔平今年被道奇教练团设定为先发第3棒。(路透)
道奇没有天使“神鳟”卓奥特这样的中心打者,能在下一棒“保护”大谷翔平,会否影响
其打击成绩?大联盟官网专栏作家派崔耶洛认为传统的“保护”理论既不合理也欠数据佐
证,道奇头两棒贝兹、弗里曼的上垒率极高,将能让预计担纲第3棒的大谷完全展现打击
威力!
传统棒球理论认为,棒次上如果有下一棒强打做“后盾”,将会使投手不敢闪避,以免投
出四坏、垒上有人压力更大,从而让前位打者有更多好球可以出棒攻击,发挥“保护”效
果。过去在天使时期,鬼才教头麦登确实很喜欢用大谷2棒、卓奥特3棒的组合。
数据打脸 垒上有人才是关键
但派崔耶洛用数据反驳这个保护理论,过去两季有3名天使打者担任大谷的下一棒达200打
席,结果大谷在后有卓奥特保护时,并未因而获得更多好球可打,好球率67%还不如沃德
在后的73%,最终大谷的“加权上垒率”(wOBA)为0.382,也低于沃德在后的0.394。
派崔耶洛认为,传统保护理论的核心是“投手不想在垒上有人时面对强打”,因此与其寄
望“后盾”,何不前面就有打者上垒?过去两季大谷在垒上无人时的打击三围是.
276/.354/.534,垒上有人则提升到.303/.419/.648,也符合这个看法。
问题是天使给大谷垒上有人的打击机会不多,过去两季只有40%,在同期超过500打席的
318名打者中,仅排第256位,而全大联盟的平均值是43%。
处在幸福棒次 打者大谷再升级
318名打者中,只有一位幸运儿能在踏入打击区时,有超过51%的比率身处垒上有人的建
功契机,这人就是威尔史密斯,道奇原本的主力第3棒。事实上,得益于头两棒贝兹、弗
里曼的高上垒率,道奇3棒去年打击时垒上有人的比率竟高达53%!
如果这个全联盟最幸福的棒次,道奇第3棒,从过去两季共43轰的史密斯,换成光去年就
有44轰的大谷翔平呢?这正是道奇的如意算盘,将关键一棒直接升到顶级,大谷也能获得
最多的表现机会,从而得出派崔耶洛的结论:“道奇打线将让更棒的打者大谷诞生!”
#理论 #垒上 #打击 #道奇 #两季
作者: gausong (东汉末年)   2024-02-17 07:21:00
好像满有道理的
作者: TFK822   2024-02-17 07:42:00
作者: tigerliao (老虎王)   2024-02-17 09:30:00
会不会计画赶不上变化
作者: eason115 (欧.....)   2024-02-17 10:49:00
有数据给推!
作者: shigurew (shigure)   2024-02-17 11:12:00
大谷垒上有人的数据真的好扯
作者: icou (已哭)   2024-02-17 11:42:00
可怕的是 后面还可以再塞个Will Smith 那也是保护了
作者: fujioqq (土地公爷爷救我)   2024-02-17 11:49:00
道奇以后的比赛会变成首局即终局吗XD
作者: t79102xw (alvin79102)   2024-02-17 13:19:00
有道理 让我好期待大谷这季的表现 加油
作者: mirrorlee (mirrorlee)   2024-02-17 19:41:00
这根本是记者在乱用数据 楼上有人跟后棒保护根本是两个情况 如果真的要分析 他应该要给出垒上有人大谷后面有没有神鳟时的数据比较才对
作者: Hiabtd (科学超电磁砲)   2024-02-17 21:37:00
阿事实就是数据上不支持后棒保护的说法阿只是验证后棒保护,干嘛要垒上有人的数据你要验证后棒保护的理论,当然是比较后棒打者不同时的数据你加一个垒上有人的条件,才比较后棒打者不同时的数据,意义何在???又不是在检验“垒上有人时后棒保护理论是否成立”后棒保护本来就没有垒上要有人的前提阿
作者: mirrorlee (mirrorlee)   2024-02-18 10:31:00
这...我以为实验数据控制变因越完整越好是常识 如果只看垒上有人时的打击率 而不限定投手棒次或后棒打者 谁知道哪个因素影响大 而投手跟棒次是无法控制或难以列入统计的数据 所以多一个限定条件 让垒上有人影响打击率的数据分析更单纯 这道理不难吧

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