※ 引述《brock0118 (麦当劳都是维尼)》之铭言：
: 借题问一下
: 感觉OPS已经是很客观准确衡量打者的一种数据
: 上一篇回答有人提到有打者OPS超过1时倒不如直接给他保送
: 可是假设有支神枪每次上来都是一垒安打
: 这样他OPS不是等于OBP1+SLG1=2
: 可是事实上他都是一垒安打
: 感觉一垒安打跟保送差距
: 没有差到OPS1跟OPS2的差距
: 以这例子来看OPS是不是有点失真
: 应该配合什么数据比较一下阿?
OPS = OBP + SLG
= (H+BB+HBP)/(AB+BB+HBP+SF) + TB/AB
= (1B+2B+3B+HR+BB+HBP)/(AB+BB+HBP+SF) + (1B+2B*2+3B*3+HR*4)/AB
= ((1B+2B+3B+HR+BB+HBP) + (1B+2B*2+3B*3+HR*4) * (AB+BB+HBP+SF)/AB)
/ (AB+BB+HBP+SF)
= ( 1B * (1 + 1*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ 2B * (1 + 2*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ 3B * (1 + 3*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ HR * (1 + 4*(AB+BB+HBP+SF)/AB )
+ BB
+ HBP )
/ (AB+BB+HBP+SF)
也就是说在OPS的权重上 1B是BB的[1+1*(AB+BB+HBP+SF)/AB]倍
2B是BB的[1+2*(AB+BB+HBP+SF)/AB]倍
以此类推
(AB+BB+HBP+SF)/AB视个人的成绩有所差异 大致上在1.05~1.2之间
联盟平均大约是1.11
这个比率符不符合实际情况呢? 我们可以看Tango做LWTS时所统计的得分期望值:
http://www.tangotiger.net/RE9902event.html
R' R'/NIBB
1B 0.474 1.436
2B 0.764 2.315
3B 1.063 3.221
HR 1.409 4.270
NIBB 0.330 1.000
IBB 0.102 0.309
HBP 0.385 1.167
还没完 因为LWTS是计算和平均值的差距
如果要计算得分值应该要加上每打席平均制造的得分值 大约0.12分
(参阅http://blog.ayukawayen.twbbs.org/2008/11/run-estimations.html )
这会使比率的差距更小
R R/NIBB
1B 0.594 1.320
2B 0.884 1.964
3B 1.183 2.629
HR 1.529 3.398
NIBB 0.450 1.000
IBB 0.222 0.493
HBP 0.505 1.122
==========================END的人可以从这里开始看========================
一支1B制造的得分大约是一次非故意四坏球的1.32倍
加上IBB及HBP后 1B与保送的得分期望值比率应该还是差不多在1.32左右
所以确实地 OPS所给的2.05~2.2倍是过高了
另外为什么说OBP*1.7+SLG make sense呢
因为这样1B的权重就会变成BB的[1+1*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
2B [1+2*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
3B [1+3*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
HR [1+4*(AB+BB+HBP+SF)/AB/1.7]倍
以联盟平均1.11代入就是1.653, 2.306, 2.959, 3.612倍, 趋近LWTS统计的结果
==
至于权重比率最接近LWTS的数据 那当然是wOBA:
http://www.insidethebook.com/woba.shtml