因为你没考虑年代
这个模型系数
是在2000年左右
Tom Tango拿MLB 1980s.1990s
过往资料回归出来的
再校正回联盟ERA
想要剔除掉运气因素后进行对比
而MLB的
K%、HR%、BB%、失误率、联盟ERA
都跟其他联盟长的不一样
当然不能那个系数直接套其他联盟
甚至FIP这一项
你要套在MLB不同年份
出来都是有问题的
你十年、十年去翻数字
MLB随着球风变化
K%、HR%、BB%...趋势是会变的
举个例子
下面是5个年份
拿联盟平均数据计算FIP基础值
(不含修正值)
1985：1.09
1995：1.33
2005：1.12
2015：0.76
2024：0.87
可以很清楚看到
联盟K9、HR%上升对纯FIP影响
受30年前系数获益
这五个年份
最高是1995年1.33
最低是2015年0.76
联盟平均这样飘
你还不如直接看ERA就好(我认真的
如上数字
MLB现在跟10年前就已经很不一样了
何况用是30年前的系数
没持续修正系数的话
也只是看爽的
基本模型就错了
后面怎么解释都是错的
我们现在用的很多看起来进阶数据
实际上都没持续翻新
用的都是上世纪80、90年代资料
意义极其有限
光一个盗垒几趴才值得尝试
现在可能都没有贴近时代的答案
※ 引述《wang19980531 (中立评论员)》之铭言：
: FIP相较ERA 只看投手能掌握的几项数据：被全垒打、四死球、三振
: 比较不会受到队友守备能力的影响
: 对于球威较好的投手看这个指标也比较有参考性
: 张奕去年在中华职棒
: ERA 4.24偏高，但FIP是相当漂亮的2.74
: 在十二强也反应出实力
: 今年ERA 5.64 很高，但FIP低到只有1.64
: 印象内容也是控球精准、挥空率很好
: 造成长期这样ERA很高，但FIP低很多的原因是什么？

所以投手要看什么数据? 连IP都可以被守备影响吧

这些依赖过往数据回归产生的模型，现在都当垃圾看就可以了

所以只剩下ERA有价值？

好奇问 这种年代变化的问题应该是永远都会存在的吧？如果减少更早以前的年代统计 数据量就会相对减少很多 不过如果说年代变化的问题 单看那一年选手跟其他选手的差异就会比较准吧 不然不论是什么数据或内容 都会有那一年的各种因素难以摆在一起比较 像MLB投球时钟、加大垒包这些 数据变化就跟以前有明显的差异了不然没有任何数据可以解决这种问题吧？比如拿2024的投手去跟2021甚至到2014的投手比就差异更大了 你拿2024数据去比较A投手跟B投手 或是单就A去讨论他不同年间的变化才比较没有问题吧

确实 光哥有料 所以数据都不看凭感觉调度

长知识惹 推推

这种会随着联盟系数变化导致公式参数不一样会特别有影响 像Run Value也是楼主的意思是不能用当年回归计算出来的“比例”套用在当今数据的计算上 可能会失真以美国来说近年全垒打产量多很多 那投保送堆垒的系数可能就会变高一点 代价跟风险更高不是说拿来跟20年前比较 传统数据也不能这样拿来比较

我倒不知道原来这些数据的建模是好几年以前的基准且还是不同联盟 长知识

应该就是真的现在没有数据解决这些问题吧

所以BABIP是不是也是这种情况？

很多人都只记得前面那段BBKHR的公式都忘了后面还有系数

BABIP不是

长知识，推推

大联盟各队应该都会常更新 只是不会公布给别人用

https://i.imgur.com/HGpmjZB.jpeg一脸正经地胡说八道 真有你的