Саберметрика
Sabermetrics (первоначально SABRmetrics ) — это оригинальный или общий термин для спортивной аналитики , эмпирического анализа бейсбола , особенно разработки расширенных показателей на основе бейсбольной статистики , которые измеряют игровую активность. Этот термин происходит от имени прародителей движения, членов Общества исследований американского бейсбола (SABR), основанного в 1971 году, и был придуман Биллом Джеймсом . [ когда? ] который является одним из ее пионеров и считается ее самым выдающимся защитником и общественным деятелем. [1]
Термин «денежный шар» используется в практике использования показателей для выявления «недооцененных игроков» и подписания с ними контрактов, которые в идеале должны стать контрактами «ниже рыночной стоимости», которые дебютировали в попытках небольших рыночных команд конкурировать с гораздо большими ресурсами крупных компаний. рыночные.
Ранняя история
[ редактировать ]
Англо-американский спортивный обозреватель Генри Чедвик разработал систему очков в Нью-Йорке в 1858 году. Это был первый способ, которым статистики смогли описать бейсбол, численно отслеживая различные аспекты игры. [2] Создание коробочного счета дало бейсбольным статистикам сводку индивидуальных и командных результатов в конкретной игре. [3]
То, что впоследствии стало самым ранним исследованием Sabermetrics в 1970-х и 1980-х годах, началось в середине 20-го века с работ Эрншоу Кука , одного из первых бейсбольных аналитиков. Книга Кука 1964 года «Процент бейсбола» была одной из первых в своем роде. [4] Поначалу большинство организованных бейсбольных команд и профессионалов считали работу Кука бессмысленной. Идея науки о бейсбольной статистике начала обретать легитимность в 1977 году, когда Билл Джеймс начал выпускать Baseball Abstracts , свой ежегодный сборник бейсбольных данных. [5] [6] Однако идеи Джеймса не сразу нашли широкое признание. [1]
Билл Джеймс полагал, что существует широко распространенное непонимание того, как ведется игра в бейсбол, утверждая, что этот вид спорта не определяется правилами, а на самом деле, как резюмировал профессор инженерного дела Ричард Дж. Пуэрцер, «определяется условиями, в которых ведется игра». - в частности, стадионы, а также игроки, этика, стратегии, оборудование и ожидания публики». [2] Ранние специалисты по саберметрике, которых иногда называют бейсбольными статистиками, начали пытаться улучшить такую фундаментальную статистику бейсбола, как среднее количество ударов (просто количество ударов, разделенное на количество попаданий), с помощью продвинутых математических формулировок. [7] [8] Также была изучена корреляция между средним показателем результативности команды и набранными ранами. [7] поскольку пробеги, а не попадания, выигрывают игры с мячом. Таким образом, хорошим показателем ценности игрока будет его способность помогать своей команде забивать раны, что, как было замечено, сильно коррелирует с количеством его попаданий на базу, что привело к разработке нового показателя «процент попадания на базу». .
До того, как Билл Джеймс популяризировал саберметрику, Дэйви Джонсон , в то время игравший в начале 1970-х годов за «Балтимор Ориолс» из Высшей лиги бейсбола (MLB), использовал IBM System/360 на владельца команды Джерольда Хоффбергера пивоварне FORTRAN. на базе , чтобы написать бейсбольный компьютер моделирование . Несмотря на свои результаты, он не смог убедить своего менеджера Эрла Уивера , что ему следует занять второе место в составе. Он написал программы IBM BASIC, которые помогли ему управлять Tidewater Tides , а после того, как в 1984 году он стал менеджером New York Mets , он поручил сотруднику команды написать приложение dBASE II для компиляции и хранения расширенных показателей статистики команды. [9] Крейг Р. Райт был еще одним сотрудником MLB, работавшим с « Техас Рейнджерс» в начале 1980-х годов. За время своего пребывания в «Рейнджерс» он стал известен как первый сотрудник фронт-офиса в истории MLB, работавший под титулом «саберметрик». [10] [11]
Дэвид Смит основал Retrosheet в 1989 году с целью компьютеризировать счет каждого когда-либо сыгранного бейсбольного матча высшей лиги, чтобы более точно собирать и сравнивать статистику игры.
В 1990-х годах команда Oakland Athletics начала использовать более количественный подход к бейсболу, сосредоточив внимание на саберметрических принципах. Первоначально это началось с Сэнди Олдерсона в качестве генерального менеджера команды, когда он использовал эти принципы для приобретения относительно недооцененных игроков. [1] Его идеи получили продолжение, когда Билли Бин занял пост генерального менеджера в 1997 году (должность, которую он занимал до 2015 года) и нанял своего помощника Пола ДеПодеста . [8] В сезоне 2002 года известная «манибольная» команда «Оклэнд А» выиграла 20 игр подряд. [12] термин (и подход к игре), который вскоре получил национальное признание, когда в 2003 году Майкл Льюис опубликовал «Moneyball: искусство победы в нечестной игре» (где слово «несправедливо» отражало неравенство в ресурсах, доступных крупным рыночным командам по сравнению с небольшими), чтобы подробно рассказать об использовании Бином расширенных показателей. В 2011 году по книге Льюиса был выпущен фильм, также называемый Moneyball , который широко представил методы, используемые во фронт-офисе Oakland Athletics.
Традиционные измерения
[ редактировать ]Sabermetrics отразила желание горстки энтузиастов бейсбола расширить свое понимание игры, открыв новые идеи, которые, возможно, были скрыты в традиционной статистике. Их ранние усилия в конечном итоге привели к оценке игроков во всех аспектах игры, включая отбивание, подачу, бег по базе и игру на поле.
Измерения ватина
[ редактировать ]
бейсболиста Средний показатель ударов (BA) (просто количество ударов, разделенное на количество попаданий ) был историческим показателем атакующих качеств игрока, к которому добавлялся процент попаданий (SA). [а] который включал их способность наносить удары ради власти.
Билл Джеймс, наряду с другими ранними специалистами по саберметрике, был обеспокоен тем, что средний уровень ударов не учитывает других способов, с помощью которых отбивающий может достичь базы, кроме удара - поскольку отбивающий на базе может забивать раны, а раны, а не удары, выигрывают игры с мячом. [13]
Несмотря на то, что процент попаданий и ранняя форма процента попаданий на базу (OBP), которая учитывает базу по мячам («прогулкам») и попаданиям за подачу , датируются как минимум 1941 годом, [14] до Билла Джеймса (1949 г.р.) и SABR (образована в 1971 г.), [13] Пионеры бейсбольной статистики ранней эпохи SABR уделяли повышенное внимание взаимосвязи времени набранных очков и результатов забегов.
SA и OBP были объединены для создания современной статистики «база плюс пробки» (OPS). OPS — это сумма процента попаданий на базу и процента попаданий. Эта современная статистика стала полезной при сравнении игроков и является мощным методом прогнозирования результатов, набранных любым игроком. [15] А улучшенная версия OPS, «OPS+», включает в себя OPS, историческую статистику, приблизительные соображения и веса оборонительных позиций, чтобы попытаться сравнить результаты игроков разных эпох.
Некоторые другие расширенные показатели, используемые для оценки результативности игры, включают взвешенное базовое среднее , вторичное среднее , количество созданных пробежек и эквивалентное среднее .
Измерения качки
[ редактировать ]
Традиционным показателем результативности подачи является средний заработанный пробег (ERA). Он рассчитывается как количество заработанных ранов, разрешенных за девять иннингов. Средний заработанный пробег не отделяет способности питчера от способностей полевых игроков, с которыми он играет. [16] питчера Еще одним классическим показателем подачи является процент побед . Процент выигрышей рассчитывается путем деления выигрышей на общее количество решений (выигрышей плюс проигрыши). Процент побед также во многом зависит от команды питчера, особенно от количества забитых ею очков.
Специалисты по саберметрике попытались найти различные показатели эффективности подачи, которые исключают действия участвующих полевых игроков. Одним из первых разработанных и одним из самых популярных в использовании является метод «прогулки плюс удары за поданный иннинг» (WHIP), который, хотя и не полностью независим от защиты, имеет тенденцию указывать, сколько раз питчер скорее всего поставит игрока на базу. (либо посредством ходьбы, удара за подачей или удара по базе) и, следовательно, насколько эффективны отбивающие против конкретного питчера при достижении базы.
Более поздним развитием стало создание системы независимой от защиты статистики подачи (DIPS). Воросу Маккракену приписывают разработку этой системы в 1999 году. [17] Благодаря своему исследованию Маккракен смог показать, что между питчерами практически нет разницы в количестве ударов, которые они допускают по введенным в игру мячам, независимо от уровня их навыков. [18] Некоторыми примерами этой статистики являются ERA, независимая от защиты , независимая от защиты подача и компонент ERA, не зависящий от защиты . Другие специалисты по саберметрике продолжили работу в DIPS, например, Том Танго , который управляет веб-сайтом саберметрики Tango on Baseball .
Бейсбольный проспект создал еще одну статистику, названную периферийной ЭРА . Этот показатель эффективности питчера учитывает удары, прогулки, разрешенные хоум-раны и ауты с поправкой на приблизительные факторы. [16] Каждый стадион имеет разные размеры, когда дело доходит до стены дальней части поля, поэтому питчер не должен иметь одинаковые размеры для каждого из этих парков. [19]
Среднее число ударов по мячам в игре (BABIP) — еще один полезный показатель для определения результативности питчеров. [18] Когда у питчера высокий BABIP, он часто показывает улучшение в следующем сезоне, тогда как питчер с низким BABIP часто демонстрирует снижение в следующем сезоне. [18] Это основано на статистической концепции регрессии к среднему значению . Другие создали различные способы количественной оценки отдельных полей на основе характеристик поля, а не на основе заработанных пробежек или попаданий мячей.
Расширенные методы
[ редактировать ]Ценность игрока по сравнению с заменой (VORP) когда-то считалась популярной саберметрической статистикой. [ объяснить ] Эта статистика пытается продемонстрировать, какой вклад игрок вносит в свою команду по сравнению с гипотетическим игроком, выступающим на минимальном уровне, необходимом для удержания позиции в составе команды высшей лиги. Его изобрел Кейт Вулнер, бывший писатель группы sabermetric и веб-сайта Baseball Prospectus .
Победы выше замены (WAR) — еще одна популярная саберметрическая статистика для оценки вклада игрока в свою команду. [20] Подобно VORP, WAR сравнивает данного игрока с игроком заменяющего уровня, чтобы определить количество дополнительных побед, которые игрок обеспечивает своей команде по сравнению со средним игроком на его позиции. [21] ВОЙНА, как и VORP ( кумулятивная статистика), во многом отражает количество игрового времени игрока. [21]
«Статическая» статистика, основанная на простых соотношениях уже накопленных данных (например, среднего результата) и совокупных подсчетов (например, побед при подаче), не полностью раскрывает все аспекты игры, представленные в их числовых итогах. [22] : 189–198 Расширенные метрики все чаще разрабатываются и нацелены на учет внутриигровых действий (например, когда команда пытается украсть базу, [23] и когда вводить доводчики ).
Приложения
[ редактировать ]Sabermetrics обычно используются для всего: от спортивных репортажей до включения в Зал славы бейсбола, подбора игроков и стратегических вариантов в игре. Те из них, которые наиболее полезны для оценки прошлых результатов и прогнозирования будущих результатов, ценны для определения вклада игрока в свою команду. [15] награды в сезоне и в конце сезона (например, «Игрок недели» и «Лучший игрок»), потенциальные сделки, переговоры по контракту и арбитраж.
Недавно, [ когда? ] Sabermetrics была расширена до изучения результатов игроков низшей лиги по мячу AA и AAA способом, аналогичным оценке их на уровне Высшей лиги, известной как эквивалент низшей лиги. [15]
ИИ в саберметрике
[ редактировать ] |
![[икона]](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1c/Wiki_letter_w_cropped.svg/20px-Wiki_letter_w_cropped.svg.png){kind=small} | Этот раздел нуждается в расширении . Вы можете помочь, добавив к нему . ( июль 2024 г. ) |
Машинное обучение и другие формы искусственного интеллекта (ИИ) могут быть с пользой применены для прогнозирования будущих результатов в бейсбольном моделировании, внутриигровой стратегии, управлении персоналом, составлении состава команд и переговорах по контрактам.
Достижения с 1985 г. по настоящее время
[ редактировать ] | Этот раздел нуждается в расширении . Вы можете помочь, добавив к нему . ( июль 2024 г. ) |
Две книги Билла Джеймса, «Исторический обзор бейсбола Билла Джеймса» (1985) и «Выиграй акции» (2002), продолжают продвигать область саберметрики. [24] Его бывший помощник Роб Нейер , который позже стал старшим писателем ESPN.com и редактором национального бейсбольного журнала SBNation, также работал над популяризацией саберметрики с середины 1980-х годов. [25]
Нейт Сильвер , бывший писатель и управляющий партнер Baseball Prospectus , изобрел PECOTA ( алгоритм эмпирического сравнения игроков и тестирования оптимизации). [26] ) в 2002–2003 годах, представив его публике в книге «Бейсбольный проспект» в 2003 году. [27] Предполагается, что карьеры аналогичных игроков будут следовать схожей траектории. [28]
Начиная с бейсбольного сезона 2007 года, MLB начала изучать технологию записи подробной информации о каждом поле, которое используется в игре. Это стало известно как система PITCHf/x , которая использует видеокамеры для записи скорости тангажа в точке выпуска и пересечения пластины. местоположение и угол (если есть) разрыва. [13]
FanGraphs — это веб-сайт, который использует эту информацию и другие данные об играх для публикации расширенной бейсбольной статистики и графики. [29]
В популярной культуре
[ редактировать ]- Moneyball , фильм 2011 года об использовании Билли Бином саберметрики для создания команды Oakland Athletics . Фильм основан на Майкла Льюиса одноименной книге .
- В телешоу Numb3rs « эпизод 3-го сезона Hardball» посвящен саберметрике, а эпизод 1-го сезона «Жертвоприношение» также освещает эту тему.
- « MoneyBART », третий эпизод Симпсонов « 22-го сезона » , в котором Лиза использует саберметрику, чтобы тренировать Барта бейсбольную команду Малой лиги .
См. также
[ редактировать ]
- Аналитика (хоккей) , хоккейный эквивалент
- Расширенная статистика в баскетболе , баскетбольный эквивалент
- Библейская премия Филдинга
- Кайл Бодди , основатель Driveline Baseball
- Статистика
- Жесткие времена
- Теорикрафт
- «Тотальный бейсбол», Джон Торн и Пит Палмер
- Что случилось с Залом славы? Билл Джеймс
Примечания
[ редактировать ]- ^ рассчитывается путем деления общего количества баз (неситуативный совокупный подсчет всех попаданий) на общее количество ударов битой.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б с Льюис, Майкл М. (2003). Манибол: искусство побеждать в нечестной игре . Нью-Йорк : WW Нортон . ISBN 0-393-05765-8 .
- ^ Перейти обратно: а б Пуэрцер, Ричард Дж. (осень 2002 г.). «От научного бейсбола к саберметрике: профессиональный бейсбол как отражение инженерии и менеджмента в обществе». ДЕВЯТЬ: Журнал истории и культуры бейсбола . 11 : 34–48. дои : 10.1353/nin.2002.0042 . S2CID 154849268 .
- ^ «Зал славы — Генри Чедвик» . Архивировано из оригинала 12 апреля 2008 г.
- ^ Альберт, Джеймс; Джей М. Беннетт (2001). Curve Ball: бейсбол, статистика и роль шанса в игре . Спрингер . стр. 170–171. ISBN 0-387-98816-5 .
- ^ «Билл Джеймс, за пределами бейсбола» . Мозговой центр с Беном Ваттенбергом . ПБС . 28 июня 2005 года . Проверено 2 ноября 2007 г.
- ^ Акман, Д. (20 мая 2007 г.). «Султан статистики» . Уолл Стрит Джорнал . Проверено 2 ноября 2007 г.
- ^ Перейти обратно: а б Джарвис, Дж. (29 сентября 2003 г.). «Обзор показателей оценки производительности бейсболистов» . Проверено 2 ноября 2007 г.
- ^ Перейти обратно: а б Кипен, Д. (1 июня 2003 г.). «Новая игра Билли Бина» . Хроники Сан-Франциско . Проверено 2 ноября 2007 г.
- ^ Портер, Мартин (29 мая 1984 г.). «Компьютер выходит из строя» . Журнал ПК . п. 209 . Проверено 24 октября 2013 г.
- ^ RotoJunkie - Roto 101 - Глоссарий Sabermetric (при поддержке evoArticles). Архивировано 10 сентября 2007 г. на Wayback Machine.
- ^ BaseballsPast.com
- ^ «Хронология франшизы» .
- ^ Перейти обратно: а б с Альберт, Джим (2010). «Саберметрика: прошлое, настоящее и будущее» (PDF) . В Джозеф А. Галлиан (ред.). Математика и спорт . Том. 43. Автор: Математическая ассоциация Америки. МАА. стр. 3–14. ISBN 9780883853498 . JSTOR 10.4169/j.ctt6wpwsw.4 .
- ^ Пауэрс, Джимми (3 июня 1941 г.). «Электростанция (колонна)» . Ежедневные новости . Нью-Йорк. п. 45 . Проверено 30 января 2023 г. - через газеты.com.
- ^ Перейти обратно: а б с Грабинер, Дэвид Дж. «Саберметрический манифест» . Бейсбольный архив .
- ^ Перейти обратно: а б Маккракен, Ворос (23 января 2001 г.). «Подача и защита: какой контроль у херлеров?» . Бейсбольный проспект .
- ^ Баско, Дэн; Дэвис, Майкл (осень 2010 г.). «Множество разновидностей DIPS: история и обзор». Журнал бейсбольных исследований . 32 (2).
- ^ Перейти обратно: а б с Болл, Эндрю (17 января 2014 г.). «Как саберметрика изменила бейсбол?» . Оценка за пределами коробки .
- ^ Баумер, Бенджамин ; Цимбалист, Эндрю (2014). Саберметрическая революция: оценка роста аналитики в бейсболе . Издательство Пенсильванского университета.
- ^ Фанграфы : ВОЙНА
- ^ Перейти обратно: а б Шенфилд, Дэвид (19 июля 2012 г.). «О чем мы говорим, когда говорим о ВОЙНЕ» . ESPN.com .
- ^ Джон Т. Саккоман; Габриэль Р. Коста; Майкл Р. Хубер (2009). Практика саберметрики: применение науки бейсбольной статистики на практике . Соединенные Штаты Америки: McFarland & Company. ISBN 978-0-7864-4177-8 .
- ^ «Изменяющееся исчисление пойманных и воров | Бейсбол FanGraphs» . Фанграфы Бейсбол . Проверено 6 декабря 2016 г.
- ^ Нейер, Роб (5 ноября 2002 г.). «Ред Сокс наняли Джеймса в качестве консультанта» . ESPN.com . Проверено 7 марта 2009 г.
- ^ Яффе, К. (22 октября 2007 г.). «Интервью Роба Нейера» . «Жесткие времена» . Проверено 2 ноября 2007 г.
- ^ «Бейсбольный проспект: Глоссарий» . www.baseballprospectus.com . Проверено 5 мая 2016 г.
- ^ Нейт Сильвер, «Представляем PECOTA», Гэри Хакебей, Крис Карл , Дэйв Пиз и др. , ред., Baseball Prospectus 2003 (Даллес, Вирджиния: Brassey's Publishers, 2003): 507–514.
- ^ «Бейсбольный проспект» . Проверено 4 марта 2012 г.
- ^ «FanGraphs Baseball | Статистика и анализ бейсбола» . Фанграфы Бейсбол . Проверено 26 мая 2024 г.
Внешние ссылки
[ редактировать ]