OPS, OPS+, 以及GPA

講到OPS+，我想大多數人第一個想的就是"做過球場校正的OPS"，沒錯，OPS+是做過球場校正的數據，但它比OPS更好的原因還不只如此。

在講OPS+之前，先來看看Aaron Gleeman發明的GPA。

由於在OPS中OBP對得分的影響力大於SLG，所以有些數據家就會給OBP較重的權重再相加，這樣會使算出的Adjusted OPS和實際得分的相關度更高，OBP的權重一般認為在1.7~2.0之間可以得到最高的相關度，但是1.4~4.0都有人使用。

GPA也是其中的一種，公式是GPA = (OBP*1.8+SLG)/4，GPA的特點在於其分佈的平均值與棒球界最常見的AVG接近，變異數應該是高一些但是沒差到很多，所以算出來的數字會比較有感覺，GPA 0.260是個平均打者，超過三成是優秀打者。

回來看OPS+的公式，OPS+ = (OBP/lgOBP + SLG/lgSLG - 1) * 100 / Park_Factor，我們不計球場效應，用2008年AL的聯盟成績代入，這個算式就會變成：

OPS+ = (OBP/0.336 + SLG/0.420 - 1) * 100

OPS+ = (OBP/0.336 + SLG/0.420) * 100 - 100

OPS+ = [(OBP*1.25 + SLG) / 0.42] * 100 - 100

前半段基本上就是GPA的型式，OBP的權重是SLG的是1.25倍(lgSLG/lgOBP，這個數字幾乎一定會大於1)，所以OPS+即使不計算球場效應也是一種Adjusted OPS，1.25倍雖然不到GPA使用的1.8倍，但比起單純的OPS還是接近了一點，這也就是OPS+比OPS好的另一個小秘訣。

這是OPS中比較重要的OBP剛好平均值比較低所造成的，如果放到WHIP的話就剛好相反了(WHIP中比較重要的H/9比BB/9來得高)，所以千萬不要依樣畫葫蘆去搞什麼WHIP+ = (lgH9/H9 + lgBB9/BB9 - 1) * 100的公式，尤其H/9和BB/9的差距可不像OBP和SLG那樣只差0.25倍而是快3倍，如果又放在分母，那碰上一些BB/9不到1的投手，那算出來整個爆表也是很正常的....XD