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Visto che qualcuno aveva chiesto dei confronti sulle previsioni MLB, qui c'è uno studio sul 2009.

Pecota fino al 2007 era regolarmente stato il migliore. Efficace, preciso, per quanto elaborato. Poi Nate Silver è passato a fare l'analista politico (col suo sito fivethirtyeight) ed ha lasciato Pecota agli altri di BP... ed in 2 anni è crollato dall'essere il più accurato fino all'ultimo posto. Impressionante il crollo verticale e velocissimo.

Per me il migliore è Chone adesso. Il problema di Chone è che non predica il playing time in maniera accurata ma solo le rate stats, quindi per funzionare meglio richiede un pizzico di comprensione da parte di chi legge.

A proposito di BP, stanno introducendo SIERA, che soppesa tutti i vari fattori dellle palle messe in gioco e serve a predire l'ERA. La formula è semplice e diretta. Soprattutto è facile da ricordare.

SIERA = 6.262 – 18.055*(SO/PA) + 11.292*(BB/PA) – 1.721*((GB-FB-PU)/PA) +10.169*((SO/PA)^2) – 7.069*(((GB-FB-PU)/PA)^2) + 9.561*(SO/PA)*((GB-FB-PU)/PA) – 4.027*(BB/PA)*((GB-FB-PU)/PA)

cos'è la PU ???  :gazza: :gazza:

rene144 wrote: Soprattutto è facile da ricordare.

:lol2:

Fede_ wrote: cos'è la PU ???  :gazza: :gazza:

Popup sugli interni.

Comunque è uscita anche la seconda parte (in totale dovrebbero arrivare a 4 o 5) e dimostreranno gradualmente l'efficacia, facendo anche esempi. Sostengono che dal 2003 al 2009 sia stata la metrica migliore sia per valutare l'ERA della stagione in corso, sia quella della stagione successiva.

grazie 

Va bene la sabermetrica, ma se continuano così fra qualche anno per capire di baseball ci vorrà una laurea in statistica

Favuz wrote: Va bene la sabermetrica, ma se continuano così fra qualche anno per capire di baseball ci vorrà una laurea in statistica

dopo anni di università sono arrivato alla seguente conclusione .... le formule non bisogna capirle, basta solo applicarle !!!! 

Ma la sabermetrica, non ha spinto troppo in là quello che non è altro che uno sport? Non è una critica alla sabermetrica, solo un modo per capire il vostro pensiero

everest2002 wrote: Ma la sabermetrica, non ha spinto troppo in là quello che non è altro che uno sport?

Che vuol dire, esattamente?

everest2002 wrote: Ma la sabermetrica, non ha spinto troppo in là quello che non è altro che uno sport? Non è una critica alla sabermetrica, solo un modo per capire il vostro pensiero

non penso, per noi "tifosi" è una passione, che io non ho, ma che per qualcun altro che l'aveva e la ha (ed è anche bravo a gestirla e applicarla) è diventata un lavoro.

per quanto riguarda l'mlb è il tentativo di trarre il maggior profitto possibile dai soldi investiti. minimizzare un rischio che comunque rimane sempre alto per via delgi infortuni.

rene144 wrote:
Per me il migliore è Chone adesso. Il problema di Chone è che non predica il playing time in maniera accurata ma solo le rate stats, quindi per funzionare meglio richiede un pizzico di comprensione da parte di chi legge.

scusa Renè la mia ignoranza.. puoi spiegare in sabermese più semplice ? 

koper wrote: scusa Renè la mia ignoranza.. puoi spiegare in sabermese più semplice ? 

Chone = sistema di previsioni.
Playing time = tempo che si passa sul campo, ossia le partite giocate o i turni di battuta avuti.
Rate stats = statistiche espresse come proporzioni (tipo la media battuta o la SLG, invece degli HR o delle valide, che sono counting stats).

Su fangraphs.com nella sezione statistiche sono finalmente disponibili gli splits.
Le statistiche, già prima ottime, ora sono veramente complete.

Qua un esempio a caso:
http://www.fangraphs.com/statsplits.asp ... =P&season=
fa impressione la BABIP contro i battitori mancini, mentre bene o male i dati di LD%, GB% e FB% restano costanti.

Oppure, sempre un altro a caso:
http://www.fangraphs.com/statsplits.asp ... =P&season=
si evidenza come un mancino abbia sofferto tanto conto i mancini probabilmente a causa di una LD% e BABIP elevata.

In generale molto interessanti anche gli split mensili, basi vuote o men on ed anche il leverage, ovvero la "criticità" della situazione.

Se già prima con le statistiche avanzate si riusciva ad inquadrare meglio un giocatore, ora lo si viviseziona  :D

Hai messo lo stesso link per entrambi.

Ma la cosa interessante ad esempio è che ci siano i dati di BABIP per tipologia di palla battuta, ad esempio. Così si può notare, sempre ad esempio, che Ichiro batta .313 sulle groundballs (circa 60 punti sopra la media MLB!!!) e che in pratica la sua alta BABIP venga gonfiata solo lì. Tutto nella regola dunque. Mentre Magglio Ordonez nel 2007 ha avuto una BABIP troppo alta su ogni tipo di palla battuta.

Dati meravigliosi davvero.