※ 引述《nickyang (肌腱炎者少打字)》之铭言：
: ※ 引述《nickyang (肌腱炎者少打字)》之铭言：
: : 刚刚想到忘记什么了，这篇文章。你有脸去谈科学谈做学问，拜托不要因为不是native
: : 看到写英文脚就软了好吗？
: : 这整篇的分析根本破绽百出，得到的结论更是笑话。他用的数据里面，只要打者打BIP
: : 的时候shift on，他就拿它进入计算。打者打内野飞球被接杀干shift屁事？打者打外野
: : 飞球被接杀干shift屁事？样本数最多的球队才400多个，以GB%占BIP 45%来说，他当中
: : 样本最大的球队才200个有效的PA，为什么你看到这些成绩起起伏伏？拜托一下两百个PA
: : LaHair都可以打得像MVP耶？
: : 你给的第二篇连结里Ortiz一年被shift影响的PA有338，喂！老爹2013年BIP才379个，滚
: : 球一整年才147个，你好意思拿338当分母去算BABIP啊？这只是说明当老爹站上打击区，
: : 内野手shift了老爹打成飞球打LD打内野鸟飞，他也把它放进去当分母在算BABIP。算出来
: : 这到底什么垃圾啊？有种把这147拿出来做嘛，再把它分成有shift跟没shift，算各一半
: : 嘛，你80PA不到的东西在算什么BABIP啦？整年shift最多的人也就是80个PA可以拿来算
: : 其他人有看的价值吗？我们可以拿80个PA的Chris Young去换80个PA的Ryan Bruan*吗？
: : 你把念这种垃圾文章当作你迈向native之路都好过你拿来鬼扯好吗？
: 这几天FG放出了shift的资料，让我们有一点机会回答这个问题，很可惜他们给的是已经
: aggregate过的东西，拿不到每一个打席的情况，是没有办法得到百分之百正确的答案，
: 但是足够得到我相当有信心的答案。
: 如同那位整天跟native美国人交流WHIP在Sabermetric有多重要的板友一样，上面连结文
: 章的作者用了一个取巧的方式让shift看起来非常有用。那就是在计算shift impacted
: BABIP的时候，不管打者打出什么样结果的BIP，都拿来当分母的一部份。
: 这会有什么问题？你布阵好了，打者打了内野鸟飞，你说嗯我们布阵真有效？
: 你布阵好了，打者打了外野平飞安打，你说哎呀我们布阵失败了？
: 很显然前者夸大了布阵的效果，后者扣了他不该被扣的分数，两者都是不对的。
Essentially, all models are wrong, but some are useful - George E. P. Box
针对你说的两个点 那我问你好了 (我很久以前也问过了 你就是不回答)
内野鸟飞跟外野平飞安打跟Shift有什么关系? 如果无关
那假设这些数值在两种情况下保持不变 有什么不对?
这样的假设下 BABIP依然出现了显著差异 作者认为是Shift的影响
哪里不合理?
另外一篇文章讲Shift的功用 请参考 也不止这篇 网络上还有很多
http://www.billjamesonline.com/who_gives_a_shift_/
: FG给的资料里面我们可以查到布阵时的GB/FB/LB/BU/IFFIB，也可以得到总安打
: 但是他没办法分成是打成GB的安打还是LD/FB的安打，本来这是个缺少资料就不能回答
: 的问题。不过这两年疯狂增加的shift数倒是刚好解决了这个问题。
: 我们知道在shift爆发以前，LD/FB/GB的BABIP是稳定的，这也是xBABIP理论的基础，
: 那么，除非我们有理由相信shift可以显著改变LD或FB的BABIP，不然当样本数够大时，
: 是可以用FB/LD去推算shift下的安打有多少支来自GB。至于有没有理由相信shift可以
: 改变FB/LD的BABIP？如果多数球队在多数情况下都像洋基队这样，每个打者上来都要
: 调整外野站位，那的确是个问题。不过FG本身附了一个shift type的filter，传统的
: shift跟非传统的shift是分开来的。非传统的shift样本占总数不到1%，是可以忽略这
: 个影响。
: 我要检验的是在No Shift跟Shift on的情形下，理论上的GB BABIP有没有显著差异，
: 这个公式也相当简单：
: (H-HR-FB BABIP* FB - LD BABIP * LD) / GB
http://www.hardballtimes.com/redefining-batted-balls-to-predict-babip/
It’s a well-known fact that line drives land for a base hit around 70
percent of the time, followed by ground balls around 20 percent and fly balls
landing around 12 percent yearly. However, what we may forget is that these
numbers fluctuate wildly season to season.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
你如果把每年的FB/LD BABIP都假设成定值 (不知道你设多少?)
结果就是垃圾进垃圾出
至于你是不是设成定值.. well, 你认为:
"shift爆发以前，LD/FB/GB的BABIP是稳定的"
"打成GB的安打还是LD/FB的安打，本来这是个缺少资料就不能回答的问题"
嗯..year to year的资料缺了 反正又很稳定 不如就当 constant 很合理吧....?
: 这其实是一个很保守的算法，你可以看到当FB/LD BABIP越小时，GB BABIP会越大
: 也就是说，如果shift有效降低了FB/LD的BABIP，那只代表他对于GB更没效。而鉴于GB
: 量一直都高过FB 5-8%，更是LD的两倍有找，降FB/LD BABIP却升GB BABIP的shift绝对
: 是亏本生意
绝对是亏本生意??????
LD的量少 可是形成安打的机率约七成
GB/FB 的量大 可是相乘起来
少少的LD 每年都还是安打的主要供应商耶
如果LD BABIP 降个10%的代价 是要拿GB BABIP升高10%去换
脑袋有洞才不换啊兄弟 还绝对亏本勒
这不是第一次了
之前看你在baseball版批评阳岱钢在中华队的跑垒
说什么这个这个只赚一点 那个却亏很多 所以怎样怎样
完全无视每件事情还要乘上相对应的机率
真的 你到底是什么背景 怎么计算理论都那么另类?
: 除此之外，我们知道shift启动的时候偷点是会发生的，所以我另外也看了下触击的比例
: 跟触击安打的比例
: 结果
: http://postimg.org/image/vdaocawnl/
: 在两个前提下，我们可以说shift其实是没有效果的。其一是如同刚刚所说，shift不会
: 大幅影响LD/FB的BABIP，其二，Shift不会影响打者的击球型态，从FG给的数字来看，
: 第二点并没有显著影响。第一点，常识上我没办法想出什么因果关系
"常识上我没办法想出什么因果关系"??????
想像你是一个左打者打出了一二垒间平飞球
一垒跟二垒间站了九个人 跟只站一个人 难道平飞球形成安打的机率会一样?
如果不一样的话 那每多站一个人 就更有机会拦截该平飞球
不属于"常识"????
事实上这个也有人统计过了 Line Drive形成安打的机率的确随着Shift而下降
: 有趣的是BU跟BUH%，在今年以前BUH%一直都是长期维持在33%左右，有的版本的xBABIP
: 会另外给BU%大过一定的人奖励。但是这个结果看得出来，BU%大幅上升，BUH%大幅下降
: 也就是说很多本来不会点的人也开始试着用触击对付shift，这是shift意外的好处，毕
其实Shifting 的好处亦来自这个
前人早计算过了
: 竟这样的BUH%还低过FB的BABIP，也可以解释为什么用触击对付shift的人以往不多。
: 另外不意外的是，2013年以前的传统shift其实是非常有效的，那时候就是拿来对付老爹
: Teix这些人，现在人人都来玩，反而效果没那么好了。更糟的是，非传统的shift糟透了
: 很不幸的洋基队就是其中玩很大，又玩很烂的代表
: 分队来分析或许是一个可行的方向，毕竟假设每队的shift都用一样的玩法是不公平的，
: 不过至少我们可以知道，这两三年大量爆发的shift，整体而言并没有降低BABIP，尤其
: 是GB的BABIP。更何况，shift还得益于一些即使不shift也能守下来的球。
这句话的逻辑????
如果一个球shift跟不shift都能守得下来 那两者都同时会在BABIP上受益
Shift怎么样"得益"了? 解释一下可以吗?
: 我不觉得shift是不能做的事情，有这个可能这是一条学习的曲线，过几年来看会有不
: 同的结果，不过，跟上次一样的结论没有改变，我到目前为止没看过任何证据，有说服力
: 的，不是那种WHIP等级的证据，证明这两年爆发的shift有效
即便许多的文章引用数据证明Shifting有用 连省下的分数都算给你看了
对你而言还是一点证据都没有
真令人叹为观止
那群人都是在发酒疯 Bill James 老番颠了 是吧?
先别提其他的了 很期盼你的 LOB% 线性 一安打必得一分理论
这个东西不但可以改变棒球界的观点 恐怕数学界也得重新洗牌
都一年过去了 拜托大大快点证明一下 拜托拜托