請繼續往下閱讀

【Xavier棒球教室】投手進階數據篇(二): SIERA、tRA

文:Xavier 上一篇文章我們提到了投手進階數據FIP跟xFIP,現在我們就接著來講SIERA和tRA (tERA)。 SIERA: Eric Seidma...

作者:Xavier

 

文:Xavier

上一篇文章我們提到了投手進階數據FIPxFIP,現在我們就接著來講SIERAtRA (tERA)

 

SIERA

Eric Seidman 和Matt Swartz發明的SIERA,英文全名叫Skill-Interactive ERA。有別於FIP只考慮HR、HBP、BB跟K,SIERA把GB(滾地球)FB(飛球)都計算進去。過去FanGraphs跟Baseball Prospectus網站都有SIERA這筆數據(目前Baseball Prospectus已經沒有SIERA),只是在計算的項目和加乘權重略有出入。

 

Baseball Prospectus版的SIERA計算公式:

SIERA = 6.145 - 16.986*(SO/PA) + 11.434*(BB/PA) - 1.858*((GB-FB-PU)/PA) + 7.653*((SO/PA)^2) +/- 6.664*(((GB-FB-PU)/PA)^2) + 10.130*(SO/PA)*((GB-FB-PU)/PA) - 5.195*(BB/PA)*((GB-FB-PU)/PA)

 

Baseball Prospectus、FanGraphs在SIERA計算的差異:

 

我們可以看出不論FanGraphs版或Baseball Prospectus版,SIERA的計算都非常繁雜。但簡單來說,SIERA跟xFIP都是能屏除守備、球場因素,來推算投手的防禦率走向的進階數據,從各個面向來看,SIERA又比xFIP的預測精確一些,但差距不大,目前這兩個數據各自都有很多的使用者。

 

 

tRA、 xRA / tERA :

tRA全名叫True Runs Allowed,為StatCorner的Graham MacAree所發明。和FIP不同的是,tRA也把GB、FB都考慮進去,計算出投手取得預期的出局數下,相對應會失去的分數,即所謂的xRuns / xOuts再乘以27就是投手的tRA。雖然詳細的計算步驟有些麻煩,但觀念並不難。

 

tRA = (xRuns / xOuts)*27

 

目前在StatCornerFangraphs網站都可以看到tRA這筆數據,不過StatCorner最新的修正版已經改稱為xRA,計算過程略有調整但大同小異。Fangraphs則稱為tERA。但是請注意,兩邊的tRA並不完全相同。主要的差別是Fangraphs使用的是BIS的資料庫,StatCorner使用的是Gameday的資料庫。另外,雙方使用的park factors也略有不同。

 

tRA的優點是它也能修正守備、球場因素,來推估防禦率走向,但缺點是準確度較差,目前在國外使用的人也比較少。

 

以FG的tERA來看,去年大聯盟先發投手tERA最低的依然是Matt Harvey,他不論在FIP、xFIP或tERA的表現都是全大聯盟第一

 

 

當然,跟投手相關的進階數據還很多,我挑出來介紹的這幾個,是我認為比較有代表性的。

 

也許你會想問:「那到底用哪一個進階數據最好?」以現階段來說,SIERA跟xFIP等,都是不錯的選擇。但請記住,這些數據都不是完美,未來也都有修正的可能。所以,可以的話,數據應該廣泛的去檢視。好的進階數據可以多用,但不要完全依賴。

 

【Xavier棒球教室】投手進階數據篇(一): FIP、xFIP:

 

最完整的棒球進階數據說明系列:

打擊篇:

【Xavier棒球教室】打者進階數據篇(一): wOBA、 wRAA

【Xavier棒球教室】打者進階數據篇(二):wRC、wRC+

守備篇:

[Xavier棒球教室] 守備進階數據篇 (一): UZR

[Xavier棒球教室] 守備進階數據篇 (二): Def

 

(本文圖片來源:Getty Images)

Xavier元創主義Facebook粉絲團:

堅持獨立創作、獨家觀點!

台灣唯一的美日韓台棒球資訊站!

請繼續往下閱讀

標籤

訂閱運動視界電子報

追蹤我們