开头，中间讲解如何计算预估局数跟校正RF9
懒得看过程的直接END看结果
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由于没有实际守备局数
所以要先算出一个预估守备局数
计算方法
先抓出团队总守局（投球局数）
抓出该队这个守位的总打席数有多少
个别球员的预估守备局数会趋近于下列比例式
守位打席：球队守位打席 = 守备局数：球队守局
当然这种预估形式还会出现代守在该守位不会有打席
不过纯代守基本上不太影响其他大样本数据的人
因为纯代守的人往往都是帮代打的人上去守备
纯代守的预估守备局数会被算在那个代打的人身上
但那个守备局数的样本就过小
你也不可能拿这些人的数据来认真
所以只要专注在其他大样本数据的人就好ㄌ
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首先要针对投手的三振率校正
假设A队团队K9达9 而B队团队K9仅5
很显然的B队的守备员会比A队有更多的守备机会
校正方法如下
团队K9 / 27 (投手拿下三振的出局占比)
1 - 三振出局比 = 守备员获得INPLAY比
将球员上面得到的预估守备局数算出一个RF9
将这个乘以上面得到INPLAY比的倒数 得到第一步的校正
假设某队投手K9高达18 表示防守员只有三分之一的出局可抓
所以守备员要乘以三分之一的倒数（也就是三倍）
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接下来针对投手的滚飞比与左右半比例校正
不过由于野球革命很贴心的有提供场内击球分布比例
所以我们可以直接将这个分布比例一一抓出来
将各队的守位来球比例与联盟平均校正
就可以校正出最后的RF/9
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其他详细计算过程我相信你们不会想看了
直接上结果 预估局数低于100局的就拿掉了
https://i.imgur.com/kp7lQs5.png
经过校正后，果不其然的小可爱稳居游击宝座
王威晨也果不其然的是三垒皇帝
至于刘俊豪究竟是真的被低估，还是样本数不够大
这窝𫗦知道……
RF的缺陷还是在于我之前讲过的
“无法保证”每位选手处理守备的来球难易度都跟其他人相同
也没办法像OAA一样利用大数据计算出追球范围、击球强度来计算每球困难度
上半季打完可以再来算一次看看