assolutamente mio. Lui ha messo delle regole e gioca secondo quelle. Il punto è che lui prevedeva qualcosa del genere, ed è per questo che se lui vince prende 1.5 volte quello che prendereste voi se vinceste. Quello 0.5 compensa tutti quelli che cercano di aggirarlo scientificamente. A lui basta vincere 2 scommesse su 5 per tornare in pari. Infatti il suo progetto se vogliamo è assolutamente venale, mentre l'altro (quello di Tango) punta a dimostrare l'esistenza (o meglio, la mancanza di esistenza) della clutchness. Birnbaum invece non dimostrerà niente nè vincendo nè perdendo, ma vuole solo farsi dei soldini ed usa la clutchness come strumentolephio wrote: ma su questo concetto di "piegare" le regole è concorde anche Birnbaum o è un punto di vista tuo?
Re: Statistiche sabermetriche
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rene144
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Re: Statistiche sabermetriche
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Re: Statistiche sabermetriche
The last thing I want to show is something I have been kicking around for a while. A few articles ago I posted some of Albert Pujols' numbers against different types of pitches. In that article I only used pitches that resulted in the ball being put into play or pitches that resulted in a walk or strikeout. Obviously, this isn't a great way of calculating how effective a certain pitch is. For example, if a pitcher throws two straight fastballs for strikes then finishes off a batter with a curveball I would only be crediting the curve. After discussion with many different people I think I have come up with a decent way of crediting all pitches which I am calling pitch OPS or pOPS for short.
Basically, how you calculate pOPS is for every pitch thrown you calculate the change in expected OPS that for what a league average batter who produce in that situation. So for 2007 league average OPS was .753 but league average OPS for a 1-0 count was .853. So if a pitcher threw a fastball for a ball to start the at-bat his fastball would be docked .1 in pOPS. If a pitcher gives up a double then the OPS of 3.0 is subtracted from whatever the league average OPS of the current count. If the pitcher walks the batter or hits him then the pOPS is calculated by only using OBP because there is no slugging average for that at bat. Using this metric more fairly distributes the credit/blame of each type of pitch. It isn't perfect, but a step closer to the right way of looking at things. If you calculate pOPS for every pitch thrown this year you end up with .04 or a slightly higher value than the league average OPS (remember pOPS is basically a difference from league OPS). This isn't too surprising since Pitch f/x wasn't installed until late in the year in most stadiums and players hit better in the second half of the season.
Ciao, questo è un estratto da un articolo letto su hardballtimes.com (clicca qui). Questa parte mi ha messo un po' in crisi, parlando di pOPS.
Vediamo se ho capito qualcosa: la pOPS è la differenza che c'è tra la OPS media della lega e l'OPS di particolari conti di pitch (0-1, 0-2, 1-0...). Da questo l'autore ha estratto la media di differenziale che si assesta a .04. Ma questo tipo di valore non è nullo perchè c'è il problema relativo alle BB e agli HBP?
Inoltre, per definire il grafico presentato a fine articolo, ha fatto una media dei pOPS di ciascun pitch o la somma? Ovviamente con il pitch F/X poi ha aggiunto l'informazione della velocità per poter plottare il grafico.
Dal grafico emerge che non cambia praticamente una mazza tra un pitch a 100 mph e uno a 80...
Basically, how you calculate pOPS is for every pitch thrown you calculate the change in expected OPS that for what a league average batter who produce in that situation. So for 2007 league average OPS was .753 but league average OPS for a 1-0 count was .853. So if a pitcher threw a fastball for a ball to start the at-bat his fastball would be docked .1 in pOPS. If a pitcher gives up a double then the OPS of 3.0 is subtracted from whatever the league average OPS of the current count. If the pitcher walks the batter or hits him then the pOPS is calculated by only using OBP because there is no slugging average for that at bat. Using this metric more fairly distributes the credit/blame of each type of pitch. It isn't perfect, but a step closer to the right way of looking at things. If you calculate pOPS for every pitch thrown this year you end up with .04 or a slightly higher value than the league average OPS (remember pOPS is basically a difference from league OPS). This isn't too surprising since Pitch f/x wasn't installed until late in the year in most stadiums and players hit better in the second half of the season.
Ciao, questo è un estratto da un articolo letto su hardballtimes.com (clicca qui). Questa parte mi ha messo un po' in crisi, parlando di pOPS.
Vediamo se ho capito qualcosa: la pOPS è la differenza che c'è tra la OPS media della lega e l'OPS di particolari conti di pitch (0-1, 0-2, 1-0...). Da questo l'autore ha estratto la media di differenziale che si assesta a .04. Ma questo tipo di valore non è nullo perchè c'è il problema relativo alle BB e agli HBP?
Inoltre, per definire il grafico presentato a fine articolo, ha fatto una media dei pOPS di ciascun pitch o la somma? Ovviamente con il pitch F/X poi ha aggiunto l'informazione della velocità per poter plottare il grafico.
Dal grafico emerge che non cambia praticamente una mazza tra un pitch a 100 mph e uno a 80...
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Sberl
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Re: Statistiche sabermetriche
Renè, ho visto che stai parlando della clutchiness, non ho letto i post precedenti ma ti segnalo un articolo molto molto interessante che ho appena letto sulla versione cartacea di THT...in pratica per valutare la clutchiness l'autore usa due stat, la WPA (win probability added) e LI (leverage index, che assegna un coefficiente d'impatto ad una giocata su una partita). Ho poco tempo ora, non so se l'articolo sia comparso anche online, nel caso non ci sia e non ne siate a conoscenza, ne parlerò meglio nel weekend.
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Re: Statistiche sabermetriche
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rene144
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Re: Statistiche sabermetriche
Allora, cos'è la pOPS? E' l'OPS per ogni tipo di lancio di un lanciatore. In origine l'aveva calcolata semplicemente valutando le BIP su ogni lancio, oppure l'ultimo ball di una base su ball, ma chiaramente questo non andava bene, perchè se tu lanciavi 3 FB fuori zona, e poi una curva, solo la curva si beccava l'onere della base su ball, quando in realtà sarebbe stato maggiormente della FB.
Quindi cos'ha fatto? Ha ricreato la situazione per ogni conto per dare il giusto peso ad ogni lancio.
Nel 2007, l'OPS media in MLB è stata di .753. L'OPS media sul conto di 1-0 è stata di .853. Quindi se in pratica il tuo primo lancio è una fastball fuori zona, alla tua fastball viene "addebitata" una OPS di .100. Supponi poi che subito dopo venga lanciata sul conto di 1-0 una curva, con l'hitter che batte un doppio. Il doppio porta una OPS di 3.000 (1.000 di OBP, perchè raggiunge base salvo, e 2.000 di SLG perchè si fa 2 basi). Per valutare la pOPS in quel caso si prende 3.000 e si sottrae .853 (OPS media sul conto di 1-0), quindi quella curva ha prodotto in pratica una pOPS di 2.147. In questo modo si ovvia anche alle basi su ball e agli hit by pitches, visto che si può valutare l'OBP slegata dalla SLG, e visto che ogni transizione di conto porta un cambio di OPS media. In pratica, viene dato un peso ad ogni singolo lancio in ogni singola situazione. Naturalmente se ti porti nei pitchers' counts, o ottieni un'eliminazione, l'OPS media scende e quindi la pOPS migliora. Io ho fatto solo l'esempio del peggioramento.
Sarebbe interessante se effettivamente Kalk ci regalasse i suoi risultati, lancio per lancio. Io e Max volevamo fare qualcosa del genere, ma non abbiamo i dati del Pitch F/X di ogni lancio per ogni conto (dovremmo risalire ai dati lanciatore per lanciatore e lancio per lancio e manualmente è complicato). Ho contattato Kalk per chiederglieli ma non mi ha risposto. Stavamo in ogni caso pensando di fare uno studio simile tra un paio di settimane sui nostri blog scegliendo lanciatori specifici, ma di più non possiamo fare. La differenza di .004 è semplicemente la differenza tra tutti i suoi dati e l'OPS media generale, ma deriva dal fatto che l'OPS media generale ovviamente valuti tutti i lanci dell'anno, mentre i suoi dati valutano solo quello che ha registrato il Pitch F/X, ossia dei dati assolutamente parziali. Non è comunque una grossa differenza in assoluto.
Il grafico non ha molto senso, perchè naturalmente non spiega la differenza di abilità dei lanciatori. A parte il fatto che non ci sia differenza tra una FB media di 85 mph ed una media di 91 mph, il punto è che quelli di 85 non sono niente male (e sono POCHI), mentre quelli di 91 sono proprio medi. I migliori sono attorno a 96, dove risiedono tutti i migliori lanciatori di fastball in circolazione. Alla fine non è la velocità a contare (in Major League qualsiasi velocità riescono a toccartela), quanto la location, la variazione, il movimento e la stuff. Insomma, il documento di Kalk è interessante in via teorica, ma non ci illustra i risultati, non ci spiega chi siano i migliori, nè come tipo di lancio nè in generale. Non ci ha detto granchè sulla pOPS ed è un peccato...
Sberl: più volte abbiamo parlato di WPA e LI. Fangraphs ti fornisce i dati ogni anno ed in questo topic stesso dovrebbero esserci più post che ne parlano.
Quindi cos'ha fatto? Ha ricreato la situazione per ogni conto per dare il giusto peso ad ogni lancio.
Nel 2007, l'OPS media in MLB è stata di .753. L'OPS media sul conto di 1-0 è stata di .853. Quindi se in pratica il tuo primo lancio è una fastball fuori zona, alla tua fastball viene "addebitata" una OPS di .100. Supponi poi che subito dopo venga lanciata sul conto di 1-0 una curva, con l'hitter che batte un doppio. Il doppio porta una OPS di 3.000 (1.000 di OBP, perchè raggiunge base salvo, e 2.000 di SLG perchè si fa 2 basi). Per valutare la pOPS in quel caso si prende 3.000 e si sottrae .853 (OPS media sul conto di 1-0), quindi quella curva ha prodotto in pratica una pOPS di 2.147. In questo modo si ovvia anche alle basi su ball e agli hit by pitches, visto che si può valutare l'OBP slegata dalla SLG, e visto che ogni transizione di conto porta un cambio di OPS media. In pratica, viene dato un peso ad ogni singolo lancio in ogni singola situazione. Naturalmente se ti porti nei pitchers' counts, o ottieni un'eliminazione, l'OPS media scende e quindi la pOPS migliora. Io ho fatto solo l'esempio del peggioramento.
Sarebbe interessante se effettivamente Kalk ci regalasse i suoi risultati, lancio per lancio. Io e Max volevamo fare qualcosa del genere, ma non abbiamo i dati del Pitch F/X di ogni lancio per ogni conto (dovremmo risalire ai dati lanciatore per lanciatore e lancio per lancio e manualmente è complicato). Ho contattato Kalk per chiederglieli ma non mi ha risposto. Stavamo in ogni caso pensando di fare uno studio simile tra un paio di settimane sui nostri blog scegliendo lanciatori specifici, ma di più non possiamo fare. La differenza di .004 è semplicemente la differenza tra tutti i suoi dati e l'OPS media generale, ma deriva dal fatto che l'OPS media generale ovviamente valuti tutti i lanci dell'anno, mentre i suoi dati valutano solo quello che ha registrato il Pitch F/X, ossia dei dati assolutamente parziali. Non è comunque una grossa differenza in assoluto.
Il grafico non ha molto senso, perchè naturalmente non spiega la differenza di abilità dei lanciatori. A parte il fatto che non ci sia differenza tra una FB media di 85 mph ed una media di 91 mph, il punto è che quelli di 85 non sono niente male (e sono POCHI), mentre quelli di 91 sono proprio medi. I migliori sono attorno a 96, dove risiedono tutti i migliori lanciatori di fastball in circolazione. Alla fine non è la velocità a contare (in Major League qualsiasi velocità riescono a toccartela), quanto la location, la variazione, il movimento e la stuff. Insomma, il documento di Kalk è interessante in via teorica, ma non ci illustra i risultati, non ci spiega chi siano i migliori, nè come tipo di lancio nè in generale. Non ci ha detto granchè sulla pOPS ed è un peccato...
Sberl: più volte abbiamo parlato di WPA e LI. Fangraphs ti fornisce i dati ogni anno ed in questo topic stesso dovrebbero esserci più post che ne parlano.
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Re: Statistiche sabermetriche
Eh sì, mi sa che mi sn perso qualche post....ma mi sto addentrando solo ora nei primi meandri di queste nuove stats....recupererò in fretta!
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Re: Statistiche sabermetriche
Domanda: se i dati per il calcolo della pOPS fossero coerenti, quindi tutti i lanci considerati anche con il PF X, la differenza dovrebbe essere zero. Giusto?
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rene144
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Re: Statistiche sabermetriche
Esatto. Solo che, come dice, non solo ci sono dati sbilanciati (ossia presi solo da alcuni stadi), ma sono anche orientati maggiormente verso la seconda parte della stagione, parte in cui tradizionalmente si batte meglio. Ed infatti la differenza è favorevole agli hitters, a dimostrazione ulteriore.Peyton_Manning18 wrote: Domanda: se i dati per il calcolo della pOPS fossero coerenti, quindi tutti i lanci considerati anche con il PF X, la differenza dovrebbe essere zero. Giusto?
L'anno prossimo un calcolo analogo dovrebbe dare 0 come differenza.
Sberl: tranquillo. Magari torneremo sull'argomento, visto che è molto interessante.
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Re: Statistiche sabermetriche
Allora non sono ancora rincoglionito... :gazza:rene144 wrote: Esatto. Solo che, come dice, non solo ci sono dati sbilanciati (ossia presi solo da alcuni stadi), ma sono anche orientati maggiormente verso la seconda parte della stagione, parte in cui tradizionalmente si batte meglio. Ed infatti la differenza è favorevole agli hitters, a dimostrazione ulteriore.
L'anno prossimo un calcolo analogo dovrebbe dare 0 come differenza.
Sberl: tranquillo. Magari torneremo sull'argomento, visto che è molto interessante.
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Ange86
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Re: Statistiche sabermetriche
Ragazzi ho una richiesta da fare. Facendo la sottoscrizione a BP si possono vedere le Pecota card complete dei giocatori. Ad esempio ho preso quella di Ellsbury. Chi mi spiega un po i vari grafici e dati?

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Re: Statistiche sabermetriche
Secondo me quell'approccio ha un problema di fondo: nella WPA è già incluso il LI (infatti la stessa situazione al primo e al nono inning produce WPA diverse); è molto più opportuno, a mio avviso, utilizzare LI e Run-Value. Il primo misura l'importanza della situazione, senza considerarne l'esito; il secondo l'esito senza considerarne l'importanza. WPA misura contemporaneamente importanza e esito. Se non ti capitò a suo tempo, ti invito a leggere il mio pezzo su Ortiz e Rodriguez (fine 2005: http://profpepper.playitusa.com/Mat_Fis/mat015.html )Sberl wrote: Renè, ho visto che stai parlando della clutchiness, non ho letto i post precedenti ma ti segnalo un articolo molto molto interessante che ho appena letto sulla versione cartacea di THT...in pratica per valutare la clutchiness l'autore usa due stat, la WPA (win probability added) e LI (leverage index, che assegna un coefficiente d'impatto ad una giocata su una partita). Ho poco tempo ora, non so se l'articolo sia comparso anche online, nel caso non ci sia e non ne siate a conoscenza, ne parlerò meglio nel weekend.
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Re: Statistiche sabermetriche
Oppure WPA/LI, ossia il rapporto di quanto vantaggio si porti rispetto alle potenzialità offerte dalle situazioni in cui si gioca. E' chiaro che certi giocatori possano portare un maggior WPA alla propria squadra durante l'anno, ma magari è una funzione delle situazioni in cui si trova. Esempio: come si fa a battere walkoffs se non hai neanche un turno di battuta in situazione di walkoff? Quindi se fai il rapporto tra vantaggi portati alla tua squadra e delicatezza dei momenti in cui vai a battere, hai una descrizione della clutchness del giocatore.MAX wrote: Secondo me quell'approccio ha un problema di fondo: nella WPA è già incluso il LI (infatti la stessa situazione al primo e al nono inning produce WPA diverse); è molto più opportuno, a mio avviso, utilizzare LI e Run-Value. Il primo misura l'importanza della situazione, senza considerarne l'esito; il secondo l'esito senza considerarne l'importanza. WPA misura contemporaneamente importanza e esito. Se non ti capitò a suo tempo, ti invito a leggere il mio pezzo su Ortiz e Rodriguez (fine 2005: http://profpepper.playitusa.com/Mat_Fis/mat015.html )
Il problema è che per l'ennesima volta viene mostrato che:
- I migliori clutch hitters sono semplicemente i migliori giocatori, secondo logica.
- I pochi giocatori che hanno variazioni particolari tra abilità e clutchness in un anno, non riescono a mantenerla negli anni successivi.
Nella stagione 2007 chi sono stati i più clutch, ossia quelli con WPA/LI più alta? Ecco la top10:
Alex Rodriguez
David Ortiz
Matt Holliday
Magglio Ordonez
Prince Fielder
David Wright
Chase Utley
Chipper Jones
Carlos Pena
Albert Pujols
Insomma, i migliori clutch hitters sono i migliori hitters in circolazione. Che gran sorpresa! Carlos Pena sembra un nome strano, ma poi si vede la stagione che ha avuto e si capisce che non sia proprio stranissimo in questa leaderboard. E i peggiori 5? Dal peggiore in assoluto in poi:
Nick Punto
Omar Vizquel
Tony Pena
Jose Lopez
Julio Lugo
Ossia 5 che forse sono stati i peggiori hitters del 2007. Altra grande sorpresa... Insomma, la clutchness è legata al valore del giocatore, ergo il giocatore che vuoi avere nelle situazioni clutch è il tuo giocatore migliore, perchè ha più possibilità di farcela. Ma non perchè sia più clutch, ma perchè è più bravo. Semplice quanto inaccettabile allo stesso tempo, sembrerebbe.
Esattamente cosa vorresti sapere? Tutte le cose sono cliccabili e dovrebbero riportarti al glossario. Poi ci sono tanti di quei dati che è facile perdersi.Ange86 wrote: Ragazzi ho una richiesta da fare. Facendo la sottoscrizione a BP si possono vedere le Pecota card complete dei giocatori. Ad esempio ho preso quella di Ellsbury. Chi mi spiega un po i vari grafici e dati?
Last edited by rene144 on 25/01/2008, 16:13, edited 1 time in total.
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Re: Statistiche sabermetriche
Direi WORP,EqA e similarity index. Più che altro cercare di capire a cosa compararli.rene144 wrote: Esattamente cosa vorresti sapere? Tutte le cose sono cliccabili e dovrebbero riportarti al glossario. Poi ci sono tanti di quei dati che è facile perdersi.

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Re: Statistiche sabermetriche
WARP o VORP? Il WORP non esisteAnge86 wrote: Direi WORP,EqA e similarity index. Più che altro cercare di capire a cosa compararli.
Comunque, il VORP sta per Value over Replacement Player. Indica il numero di punti che il giocatore X contribuisce a segnare di più rispetto al Replacement Player. Il RP viene definito come un giocatore acquisibile dall'AAA senza costi particolari, non un prospetto, ma la media tra i vari Belliard, Lane, McEwing e roba del genere. Gente estremamente scarsa per intenderci (anche se poi ogni anno magari il Belliard o Cust di turno ti tira fuori una grande stagione - ma si intende comunque il "Triple A lifer" o filler di vario tipo). Se A-Rod ha 70 di VORP, questo vuol dire che gli Yankees con un Replacement Player al suo posto avrebbero fatto 70 punti di meno. Il VORP è una counting stat (dunque più giochi, più ne accumuli), e non conta la difesa, anche se ha peso diverso a seconda della posizione (questo perchè il peso del Replacement Player offensivo come 1B è maggiore a quello del Replacement Player come SS). Qui puoi vedere la graduatoria per VORP nel 2007.
Il WARP invece vuol dire Wins Above Replacement Player. Al VORP somma i contributi difensivi, ma calcolati come FRAR, ossia male. Detto questo, ogni 10 punti segnati o evitati, valgono 1 W più o meno.
L'EqA è l'Equivalent Average, ossia una media offensiva che non prenda in considerazione solo il valore offensivo della mazza, ma anche quello del baserunning, ed infatti la formula è: (H + TB + 1.5*(BB + HBP + SB) + SH + SF) divided by (AB + BB + HBP + SH + SF + CS + SB). Poi vengono applicati adeguamenti in base alla lega ed al campo di casa (ma non alla difesa) per ottenere l'EqA. La media è parametrizzata in base a .260, quindi se hai un risultato superiore, sei sopra media offensivamente. E' stata parametrizzata in questo modo per ricordare la BA in pratica. Qui ci sono le graduatorie per EqA nel 2007.
La similarità viene calcolata da loro in base a parametri storici accumulati da un giocatore considerata età, sviluppo della carriera, caratteristiche, ecc. Se hai un similarity index superiore a 50 sei molto comune, se ce l'hai sotto 20 sei molto poco comune. C'è anche la lista di giocatori più simili a quello che stai visualizzando. E' fatto per certi versi come fa Baseball-Reference.
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Re: Statistiche sabermetriche
Assenzio, a livello di major league o in generale?Assenzio wrote: E ridalli co 'sta cluchness. LACLUTCHNESSNONESISTE!!!
Perchè è un po' che ci penso e mi sto convincendo che a livelli bassi potrebbe essere un parametro molto utile alle squadre.
Niente di scientifico, ma parecchi ricordi e senzazioni che vorrei confutare con numeri...

