我觉得这两个问题其实背后是一样的，不管是WAR还是wOBA还是什么
他今天加权的coefficient都是大样本下跑出来的结果
并不是跑出一个SB就挂0.7分上计分板，是大样本下期望值会趋近这个数
那么在讨论个案的时候，很可能就不是这么回事
在一个极度缺乏长打力的球队1B的coefficient可能就远低过整个联盟的值
所以你说打了50支再见安打，那他就是一个极端值，这时候当然就不适合死守平均值的WAR
这就好比大数上而言BABIP不能被投手控制，但是大树哥好像可以控制
那么拿FIP看大树哥也许就低估了他
MVP讨论也应该是这样，我同样拿WAR看不是最精确的方法在讨论MVP时
例如Miggy不移防，老虎会顶上3B的人不见得就是RL player
假设他们续签Inge守3B，那比较对象应该是
Value(1B Fielder)+Value(3B Miggy) <> Value(1B Miggy)+Value(3B Inge)
甚至包括Value(DH Young)+Value(1B Fielder)+Value(3B Miggy)+Value(other OF)
诚如前面文章有人提到的，Miggy可以守三垒让Young不用站LF
不过回过头我还是觉得问题出在就算在讨论个案，RBI跟clutch不是好方法
好比你说50支再见安打，假设都是一垒安打，那么我们可以说这人的RC公式里1B的系数
贴近1吗？显然不是吧？若没有其他人上垒他的1B也是无法creates runs
在一个理想世界里也许应该设计一种方法可以概括不但是移防的价值，也有每支安打的
真正的、个案的价值，如果真有这种方法，那的确比平均值的WAR更精确
但是问题是，Miggy跟Trout是这么极端的个案吗？
我觉得这是一个方法学上态度的问题，不好的数据头就是盲目的拿着大数值讨论个案
只不过刚好在这个个案里好像两人的差距跟各自特殊的程度让WAR这种数据应用起来不会有
太大的问题