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2019/07/26

大物新秀Fernando Tatis Jr.的好表現只是曇花一現?

教士隊農場備受期待的新星,Fernando Tatis Jr. 在今年季前全聯盟新秀排名上穩坐榜眼,僅次於被認為是打擊怪物的Vladimir Guerrero Jr.,這兩位聯盟排名一、二的新秀也先後...

作者:tommy.a5526

運動視界編輯

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tommy.a5526

已更正!

陳柏均

他soft%有點高

tommy.a5526

對呀~~~但他最近還是打超好XD

教士隊農場備受期待的新星,Fernando Tatis Jr. 在今年季前全聯盟新秀排名上穩坐榜眼,僅次於被認為是打擊怪物的Vladimir Guerrero Jr.,這兩位聯盟排名一、二的新秀也先後被升上大聯盟。時至今日半個球季過去了,Fernando Tatis Jr. 打出了超高水準的成績,在僅僅66場比賽當中,他打出了16發全壘打、41分打點、外加14次的盜壘,打擊三圍是.331/.392/.599,wRC+高達154。在全聯盟250個打席以上的打者,Tatis Jr.的wRC+高居第五名,在他前面的人都是現今大聯盟的怪物級打者(圖一)。照這樣的效率,要在球季結束之前挑戰30轟/20盜以上的成績絕對有機會。

圖一
圖一
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然而,熟悉進階數據的人應該會發現,Fernando Tatis Jr.的進階數據其實不怎麼樣,甚至可以說他是大聯盟運氣最好的打者之一。

我們先介紹一個數據BABIP。BABIP的全名是Batting average on balls put into play。簡單來說就是扣除全壘打以外,球被擊進場內形成安打的機率

進階數據的觀念認為:投打對決時,唯一能顯現投打能力的是全壘打或三振。若球只是擊進場內而沒有形成全壘打,那麼能不能形成安打只能看運氣好不好了。因此BABIP的這項數據,計算的是「非全壘打的球擊進場內形成安打」的機率,一般認為可以衡量打者或投手的運氣指數

對一個投手來說,BABIP愈高,代表其運氣愈差,被打進場內的球常常都會形成安打。

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對一個打者來說,BABIP愈高,代表其運氣愈好,打進場內的球常常形成安打。

根據Fangraph的數據顯示,在250個打席以上的打者,你們猜猜看誰的BABIP最高?Fernando Tatis Jr.,他以.421的BABIP冠居打聯盟。(圖二)

圖二
圖二

除了BABIP之外,還有另外兩項數據Fernando Tatis Jr.也是全聯盟最高

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1. BA-xBA(實際打擊率-預測打擊率)

2. wOBA-xWOBA(實際的加權上壘率-預測的加權上壘率)

代表不論是打擊率或加權上壘率,Fernando Tatis Jr.都比模型預測出來的成績要好很多。不過xBA和xWOBA的計算方式比較複雜,我們暫且不討論。我們先來看看BABIP這項數據,單從BABIP能完全說明一個球員的運氣好壞嗎?

我們先回過頭看看BABIP的定義:扣除全壘打以外,球被擊進場內形成安打的機率。

這個定義可以等價於運氣指數嗎?答案是否定的。

我們從打者的角度來看,打進場內的球能不能形成安打,並不單單由運氣決定,打者可以從三個面相影響形成安打的機率。

  1. 擊球初速、擊球仰角:初速高配合一定高度的仰角,是不好防守的球。
  2. 打擊技巧:是不是能將球的方向控制到沒有人的地方。
  3. 跑壘速度:軟弱的滾地球可能跑出內野安打

這三種面向,就是我們利用BABIP衡量運氣指數時的盲點。因此我們來看看Fernando Tatis Jr.在這三點的表現分別如何。

首先是擊球初速和擊球仰角,這兩項指標可以合併成一個綜合指標:扎實擊球率(Barrel%)。所謂扎實擊球是根據電腦系統統計出來,在特定初速和仰角的情況,有.500以上的打擊率和1.500以上長打率的擊球(圖三)。而扎實擊球率,就是扎實擊球數/擊球事件(batted ball events)所得到的比率。

圖三
圖三

我們可以看到,在有100次以上擊球事件的323名打者中,Fernando Tatis Jr.的扎實擊球率排名第42,算是相當不錯的成績,但感覺沒有好到讓他的BABIP那麼高。

圖四
圖四

第二是打擊技巧,這點其實比較難衡量,因為我們無法統計每次打席的防守布陣和擊球落點的關係,但我們可以試著透過Fernando Tatis Jr.的擊球落點分布和拉推打率是否平均,間接推測他的打擊技巧好壞。根據表一Fernando Tatis Jr.的拉打率比聯盟平均偏高一些,代表Fernando Tatis Jr.控制球的方向似乎不是隨心所欲,無法佐證Fernando Tatis Jr.的打擊技巧好

表一:Fernando Tatis Jr.拉推打率與全聯盟比較
  拉打 中間方向 推打
Fernando Tatis Jr. 41.2% 34.7% 24.1%
全聯盟 40.5% 34.4% 25.1%

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