RBI Estimation (2)

-所謂的估計，就是不知道的東西都我說了算-

在前一篇文章中，先對於打點的狀況做了一些簡單的分析，之後也確認了並不用考慮盜壘split stats的影響，請參閱該篇的回應。

這禮拜我再到MLB.com去找了各split狀態下的GO和AO次數，發現了一些事情：

mlb.com的GO/AO欄是(GO+GDP)/AO，換句話說，雙殺打在GO這一欄只會記錄一次，而在GO/AO時才當做兩個GO來算。

SH和SF都有算進GO和AO裡。

在000時，GO+AO恰好等於AB-H-SO+SH+SF-ROE，AL和NL都是如此，所以這應該不是單純的巧合；在其他狀況時，GO+AO略高於以上的算式。

把GO的數據更新過(採用MLB.com的GO-SF)，暫不處理ROE的問題，再把前一個表格中，確定的部份重貼一次：

Split	000	100	020	003	120	103	023	123
RBI	2812	2727	2919	1941	3381	2680	2215	3582
1B/RBI	16201/0000	5812/0000	2465/1321	895/0895	2086/????	1022/1022	607/????	797/????
2B/RBI	5109/0000	1699/0691	771/0771	251/0251	634/????	298/????	185/0370	250/????
3B/RBI	532/0000	148/0148	93/0093	26/0026	61/0122	29/0058	19/0038	30/0090
HR/RBI	2812/2812	944/1888	367/0734	104/0208	360/1080	138/0414	98/0294	134/0536
BB/RBI	7804/0000	2370/0000	2316/0000	791/0000	1072/0000	506/0000	869/0000	351/0351
HBP/RBI	879/0000	319/0000	163/0000	68/0000	144/0000	75/0000	49/0000	58/0058
SF/RBI	0/0000	0/0000	0/0000	317/0317	0/0000	433/0433	275/0275	416/0416
SH/RBI	0/0000	882/0000	266/0000	19/0019	317/0000	53/????	3/0003	0/0000
GO/RBI	24695/0000	8621/0000	3995/0000	1271/0225	3619/0000	1470/????	858/????	1151/????
RBI'	2812	2727	2919	1941	1202	1927	980	1451
RBI"	0	0	0	0	2179	753	1235	2131

前四個狀態是確定的狀態，後四個則否。 以120為例，不足的2179RBI中有634RBI是二壘打將二壘跑者打回來的，剩餘的1545分打點是一壘打將二壘跑者打回來以及二壘打將一壘跑者打回來的額外進壘得分，從前文我們已經知道此時額外進壘得分的機率將比單一跑者時更高，遺憾的是我們還是不知道這兩者的比例。

我採用一個最簡單的假設，假設在120時一壘打送回二壘跑者的比率是020時的c倍，則此時二壘打送回一壘跑者的比率也同樣是100時的c倍，則這兩個比率應該是60.2%和45.7%。

其他三個狀況也用同樣的方式去計算，103時的SH我假設有30%將三壘跑者送回來，由於發生的次數不多，這個造成的誤差應該不至於太大。

重新將表格畫過，並列出各數據的總BRI和平均RBI：

Split	000	100	020	003	120	103	023	123	Total	Avg
RBI	2812	2727	2919	1941	3381	2680	2215	3582	22257
1B/RBI	16201/0000	5812/0000	2465/1321	895/0895	2086/1255	1022/1022	607/1034	797/1181	29885/6808	0.228
2B/RBI	5109/0000	1699/0691	771/0771	251/0251	634/0924	298/0440	185/0370	250/0615	9197/4061	0.442
3B/RBI	532/0000	148/0148	93/0093	26/0026	61/0122	29/0058	19/0038	30/0090	938/0575	0.613
HR/RBI	2812/2812	944/1888	367/0734	104/0208	360/1080	138/0414	98/0294	134/0536	4957/7966	1.607
BB/RBI	7804/0000	2370/0000	2316/0000	791/0000	1072/0000	506/0000	869/0000	351/0351	16079/0351	0.022
HBP/RBI	879/0000	319/0000	163/0000	68/0000	144/0000	75/0000	49/0000	58/0058	1755/0058	0.033
SF/RBI	0/0000	0/0000	0/0000	317/0317	0/0000	433/0433	275/0275	416/0416	1441/1441	1.000
SH/RBI	0/0000	882/0000	266/0000	19/0019	317/0000	53/0016	3/0003	0/0000	1540/0038	0.025
GO/RBI	24695/0000	8621/0000	3995/0000	1271/0225	3619/0000	1470/0297	858/0201	1151/0235	44140/0959	0.022

也就是說，一支一壘打平均可以打回0.228分打點，二壘打則是0.442分，以此類推。

當然這並不能拿來推估選手的實際打點數，中心棒次的打者由於打擊時壘上跑者比平均來得多，他們也比較容易拿到打點。

而這也不是個評量打者的好數據。確實地，棒球比賽最重要的一個數據就是勝場數，能幫助球隊贏球才是球員最終極的目的。對打者而言，增加得分和提高勝率幾乎是等價的，這也是打點一直以來被視為最能代表打者貢獻的數字的原因。

但是，這裡的勝場數和得分數指的是團隊數據而非個人數據，如果個人的打點數增加卻沒能提高球隊的總得分，那仍然是沒有貢獻可言的。

舉個例子，如果兩名球員有著幾乎相同的數據，球員A僅比球員B多了1HR而少了10BB(代表A有著略高的SLG和較低的OBP)，由上表可看出一支全壘打平均帶來1.6分打點，而10個BB也不見得能擠出1分打點(這還沒考慮到A剩下的9個打席中，SF和GO製造的打點)。然而B可以增加隊友打點的機會，還可以讓球隊多打十餘個打席，雖然B的打點數很可能會不及A，但不管從什麼方面來看，能讓帶來較多團隊得分的應該是B才對。

所以這個數據就僅僅是推估打者在聯盟平均的壘上狀況時，可以拿到幾分打點而已，像是Expected win和Neutralized wins計算投手在隊友和對手都是聯盟平均的狀態下可以拿到多少勝投，不過更沒有意義一點。

也因此開宗明義的第一句也就說了：這是個沒什麼意義的數據。

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下一篇打算來算一下2007年打者的Estimated RBI，以及與實際RBI的比較。

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