Re: Statistiche sabermetriche

[rene144]

su questo mi trovo meno d'accordo .. se prendiamo per valida la teoria della DIP il pitcher ha poca influenza sulle palle battute in gioco (inoltre la LD% di un pitcher è molto variabile nel tempo)

Poca, ma un pochino ne ha. Infatti la regressione sarebbe minima. Peraltro gli estremi tendono sempre verso la media, in tutto, quando si parla di "true talent level".

Inoltre vedo che per Fangraphs i dati di BABIP sono diversi da BP (che ho controllato ieri). Per Fangraphs gli estremi sono stati Mariners (.280) e Red Sox (.320) l'anno scorso, coi Red Sox che non a caso sono corsi ai ripari cercando difensori migliori (ed hanno un tondo .300 quest'anno, nonostante siano senza Ellsbury e Cameron).

[Lupin]

Vediamo se sono riuscito a capire almeno il concetto di base.
Ubaldo Jimenez ad oggi ha: ERA 0.87    FIP 2.19  xFIP 3.14

La lettura che ne do è che Jimenez fino ad adesso è stato fortunato o meglio la difesa gli ha dato una grande mano a tenere la era a 0.87 perchè in realtà questa dovrebbe tendere verso i 2.19 della fip o ancora meglio verso i 3.14 della xfip.
Ditemi che le 3 ore di sonno di stanotte mi hanno permesso di capirne il concetto ugualmente!
O non ci ho capito ancora niente?
E poi ...... questa è un'analisi sterile perchè devo valutare anche altri fattori, oppure già questa considerazione mi da un quadro della situazione abbastanza ragionevole?

[louis]

la difesa gli ha dato una grande mano a tenere la era a 0.87

questa è un'analisi sterile perchè devo valutare anche altri fattori, oppure già questa considerazione mi da un quadro della situazione abbastanza ragionevole?

imho in questo caso si.
se avesse avuto dei punti unernerd si potrebbe invece dire il contrario. la pessima difesa (o presunta tale, per quello che sono gli E ) gli avrebbe tenuto la ERA bassa.

dico giusto?

[Fede_]

Secondo me il tuo discorso è un po' sbagliato .. nel senso che gli errori della difesa non aiutano il lanciatore a mantenere una ERA bassa. Nel senso che è vero che in quel mondo prenderà punti unearned, però conta che quelli dovvrebbero essere stati cmq out quindi l'ERA non viene modificata dagli errori .... anzi forse la peggiora anche un po' perchè cmq il lanciatore è costretto a stare più sul monte, fare più lanci ecc ....

[rene144]

E poi ...... questa è un'analisi sterile perchè devo valutare anche altri fattori, oppure già questa considerazione mi da un quadro della situazione abbastanza ragionevole?

Ci può stare già così. Tieni presente che sia stato fortunato, ma comunque eccezionale, perchè se avesse un'ERA da 2.80 sarebbe ugualmente ottimo.

[louis]

mi riferivo al caso specifico di Jimenez.

Con una FIP da 2.19 sappiamo che dovremmo trovarci una ERA simile, se così non è vuol dire che è successo qualcosa di "anomalo".
I lanciatori che hanno una ERA attorno a 2.20 adesso hanno incassato mediamente 8-9 punti earned.

quindì la domanda che mi faccio è: perchè Jimenez ha incassato solo 4 ER e non gli 8 ER previsti?

se avessimo trovato 8 R e 4 ER avremmo risolto l'arcano, così non è quindi confermo l'idea che ha avuto una grande difesa.

forse il punto dove sbaglio sta qua: se avesse avuto anche lui 8 ER (perchè la difesa non è arrivata su qualche palla) avrebbe lo stesso una FIP da 2.19? io credo di si perchè la FIP non dipende da quello che succede alla pallina battuta (tranne gli HR, ma qua la difesa non può arrivare).
per questo ho detto che 0.87 di ERA e 2.19 di FIP possono voler dire: grande difesa oppure pessima difesa. per me manca un dato.

[rene144]

forse il punto dove sbaglio sta qua: se avesse avuto anche lui 8 ER (perchè la difesa non è arrivata su qualche palla) avrebbe lo stesso una FIP da 2.19?

Certo, c'è anche il situational hitting (una valida in più con uomini in base ed una in meno con le basi vuote) e tanti altri concetti che potremmo applicare. Ovviamente si tratta di small sample size visto che parliamo ancora solo di una manciata di punti, quindi le spiegazioni possono essere molteplici e tutte valide.

[everest2002]

A quanto ho capito sono state create due nuove stats che sostituirebbero le saves e le blown saves: si tratta di Shutdowns e Meltdowns.....http://www.fangraphs.com/blogs/index.ph ... meltdowns/

[Lupin]

Ci può stare già così. Tieni presente che sia stato fortunato, ma comunque eccezionale, perchè se avesse un'ERA da 2.80 sarebbe ugualmente ottimo.

Perfetto .... mannaggia Renè mi stai facendo appassionare a questa dannata sabermetrica! 

[Jonna79]

A quanto ho capito sono state create due nuove stats che sostituirebbero le saves e le blown saves: si tratta di Shutdowns e Meltdowns.....http://www.fangraphs.com/blogs/index.ph ... meltdowns/

Ok, il concetto è chiaro e l'idea di giudicare un pitcher con statistiche che vanno oltre la "semplice" SAVE mi piace.
Mi è poco chiaro questo pezzo di articolo:
Once again, the concept is simple. Let's say our batter in the bottom of the ninth hits a single to put runners on first and third with no outs. This increases the Win Probability from 71% to 87%, for a gain of 16%. So, in a WPA system you credit the batter +.16 and debit the pitcher/fielder -.16. If you add up every positive and negative event from the beginning to the end of a game, you wind up with a total for the winning team of .5, and a total for the losing team of -.5. And the player with the most points will have contributed the most to his team's win.
Per assegnare un SD oppure un MD basta +/- 0.06 di WPA, cavolo così poco? Soprattutto per un closer?

Piccolo OT:
Here's an example: Bottom of the ninth, score tied, runner on first, no one out. The home team has a 71% chance of winning according to the Win Expectancy Finder (in this situation, the home team won 1,878 of 2,631 games between 1979 and 1990). Let's say the batter bunts the runner to second. Good idea, right? Well, after a successful bunt, with a runner on second and one out, the Win Probability actually decreases slightly to 70% (home team won 1300 of 1,848 games), according to the WE Finder. The bunter hasn't really helped or hurt his team; his bunt was a neutral event.

[rene144]

Ok, il concetto è chiaro e l'idea di giudicare un pitcher con statistiche che vanno oltre la "semplice" SAVE mi piace.
Mi è poco chiaro questo pezzo di articolo:

Beh, ad inizio partita entrambe le squadre hanno il 50% di possibilità di vincere, no? Quindi chi vince, a fine partita, avrà aumentato la propria WPA di 0.50, e chi perde l'avrà diminuita altrettanto, perchè una avrà il 100% di possibilità di vincere a quel punto e l'altra avrà 0%.
Il 6% di WPA (0.06) equivale al 12% di quel famoso 0.50 che serve alla squadra per vincere. Visto che sono eleggibili solo i rilievi, si tratta di una fetta consistente, dal momento che i partenti ed il lineup ovviamente fanno quasi tutto, mentre il rilievo gioca poco. Se in quel poco tempo riesce ad accumulare il 12% di variazione di status per la propria squadra, ottiene SD o MD.

Per assegnare un SD oppure un MD basta +/- 0.06 di WPA, cavolo così poco? Soprattutto per un closer?

E' poco, ma non pochissimo. Le squadre che entrano con 3 punti di vantaggio nel nono hanno il 98% di probabilità di vincere. Non si può ottenere uno shutdown, ma si può ottenere un eventuale meltdown. Così come in altre circostanze non si potrà ottenere un meltdown ma solo eventualmente uno shutdown (entri nella parte bassa del nono in pareggio, con basi cariche e 0 out).

I migliori 5 per shutdown finora quest'anno:
1. Clippard 10
1. Bard 10
1. Rodney 10
1. F. Cordero 10
5. Papelbon 9
5. Gregerson 9
5. Jepsen 9

Clippard e Rodney non hanno avuto meltdowns. E' una statistica "libera" dai condizionamenti della salvezza e premia anche i middle relievers.

Invece i peggiori per meltdowns:
1. Jim Johnson, Juan Gutierrez, Franklin Morales, Frank Francisco con 5. Gutierrez almeno ha 6 shutdowns, gli altri ne hanno 5 (Francisco) o meno.
A quota 4 ce ne sono miliardi, ma da segnalare Boyer e Narveson che hanno 4 meltdowns e 0 shutdowns.

E' una statistica basata sul WPA, quindi sostanzialmente misura anche la "clutchness". Daniel Bard (come Francisco Cordero) ha 3 meltdowns, ma con 10 shutdowns è messo benissimo, quindi i 3 meltdowns sono quasi fisiologici. Per Boyer e Narveson invece le cose un po' diverse.
Il difetto c'è... ne dico uno:

Tizio entra nel nono, sopra di uno. Carica le basi ed ottiene 2 out. Se facesse il terzo out, le basi cariche non avrebbero importanza e lui otterrebbe uno shutdown. Il manager però lo toglie. In quel caso non ottiene lo SD. Non sono sicuro che arrivi ad ottenere il MD, ma è altamente possibile. C'è da dire che anche W e SV dipendono dalle decisioni manageriali, quindi...

Insomma è un miglioramento rispetto a ciò che c'era, ma non c'è la pretesa che sia una statistica perfetta o completa. Ha solo il (grandissimo) merito di essere infinitamente migliore di SV, HLD e BS.

[koper]

in effetti la sabermetrica ha ancora un buco nero che è quello della valutazione dei rilievi ..
al momento non esiste una stat che valuti in modo esaustivo il contributo di un rilievo ..
mentre ERA FIP e WAR riescono a dare un quadro abbastanza chiaro del valore di un SP la stessa cosa non avviene per i rilievi..
ci sono WPA di fangraph e WXRL di BP che tentano di dare un valore alle prestazioni di un rilievo ma a mio parere hanno il difetto di fare la media delle prestazioni..
per es se Tizio ha una grande WPA+ in una partita seguita da tre mediocri prestazioni con WPA- non esageratamente alte ho una media WPA = 0 che non mi dice assolutamente niente..
credo che SD e MD cerchino in qualche maniera di ovviare a questo problema ..

in un recente articolo di fangraph sono state proposte anche le SD% e MD% per gli anni 2007-2009 ..
credo che queste siano ancora più interessanti ..

[rene144]

in effetti la sabermetrica ha ancora un buco nero che è quello della valutazione dei rilievi ..
al momento non esiste una stat che valuti in modo esaustivo il contributo di un rilievo ..

Il problema principale è il sample size. Tutti i concetti sabermetrici funzionano bene quando il sample size è ampio. I rilievi lanciano pochi IP significativi durante l'anno (i closer se va bene arrivano a 45-50 IP di impatto, gli altri anche meno), quindi il semplice caso o le variazioni naturali hanno un impatto enorme, diminuendo l'importanza delle analisi. In effetti la cosa migliore è usare una media "pesata" degli ultimi X anni (dove l'ultimo anno magari conta per il 60%, quello precedente per il 30% e quello ancora prima per il 10%, giusto per fare un esempio).

[koper]

non è solo un problema di sample size .. è anche la peculiarità del ruolo che rende difficile individuare la metrica giusta .. Mariano Rivera è 76.mo nella classifica WAR storica dei pitchers ..

[rene144]

non è solo un problema di sample size .. è anche la peculiarità del ruolo che rende difficile individuare la metrica giusta .. Mariano Rivera è 76.mo nella classifica WAR storica dei pitchers ..

Beh, questo però è giusto.
Rivera, che piaccia o no, lancia poco, pochissimo. Il WAR peraltro, al contrario dei partenti, non si basa solo sulla FIP, ma include un "bonus/malus" per la leverage in cui si viene usati. Per Rivera si tratta di una leverage alta, quindi viene aiutato, e bisogna ricordarsi che il WAR sia calcolato solo dal 2002 in poi. Ma non esiste da nessuna parte che Mariano (o chi per lui), con 40-50 IP importanti ogni anno (e 566 IP totali dal 2002 ad oggi), valga più di chi ha davanti. Nei 75 che gli sono davanti, nessuno ha lanciato meno di 1000 IP. Anzi, direi che il fatto che Rivera, pur avendo lanciato la metà o (in certi casi) meno di un terzo di chi gli sta davanti, riesca ad essere paragonabile, dimostri l'efficacia della metrica.
La quantità è qualcosa di fondamentale, purtroppo o per fortuna. E per questo motivo il ruolo del rilievo è altamente sopravvalutato. I rilievi sono importantissimi, sia chiaro, ma mai lontanamente quanto i partenti.