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Equivalent Average:修訂版本之間的差異
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:EqA為賽柏數據研究者Clay Davenport的發明。Davenport是[http://www.baseballprospectus.com Baseball Prospectus]的專欄作家,因此EqA在Baseball Prospectus上被廣乏運用。以EqA為基礎發展出的數據有[[EqERA]]、[[EqAAR]]等。 | :EqA為賽柏數據研究者Clay Davenport的發明。Davenport是[http://www.baseballprospectus.com Baseball Prospectus]的專欄作家,因此EqA在Baseball Prospectus上被廣乏運用。以EqA為基礎發展出的數據有[[EqERA]]、[[EqAAR]]等。 | ||
| − | :[[2010年]][http://www.baseballprospectus.com Baseball Prospectus]為了推廣這個數據,將EqA改名為True | + | :[[2010年]]開始[http://www.baseballprospectus.com Baseball Prospectus]為了推廣這個數據,將EqA改名為True Average,縮寫為TAv,象徵這個數據能夠真實的反映球員表現。 |
==外部連結== | ==外部連結== | ||
:*[http://www.baseballprospectus.com/article.php?articleid=2596 Baseball Prospectus對EqA的介紹]<br> | :*[http://www.baseballprospectus.com/article.php?articleid=2596 Baseball Prospectus對EqA的介紹]<br> | ||
:*[http://morikawablue.blogspot.com/2007/04/demystify-eqa-and-its-eccentric.html Morikawa Blue - Demystify EqA and it's eccentric baseline] | :*[http://morikawablue.blogspot.com/2007/04/demystify-eqa-and-its-eccentric.html Morikawa Blue - Demystify EqA and it's eccentric baseline] | ||
| + | :*[http://www.baseballprospectus.com/article.php?articleid=10114 Prospectus Hit and Run - Call it True Average by Jay Jaffe] | ||
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2013年9月9日 (一) 15:47的最新修訂版本
• 目前所在分類: 主分類 > 棒球 > 術語 > 統計用語
- 術語:True Average(真實打擊率)、Equivalent Average(得分等價指數、等價得分率)
- 縮寫:TAv、EqA
- 說明:其概念原意為「每出局數可換得的攻擊效果」。聯盟平均的EqA設定為0.260。EqA優於0.260優異選手。2010年為推廣運用改名為True Average。
目次 |
[編輯] 計算公式
[編輯] 正式算法
EqA(等價得分率)計算十分複雜,Clay Davenport雖然已經做了十分詳盡的解說,但正常化與水準轉換的方式上仍然有不明之處。要算出有用的EqA,首先要算出全聯盟各球員的Raw EqA,簡寫REqA(初步EqA)。
<math> \begin{align} {REqA}=\frac{{H}+{TB}+1.5\cdot({BB}+{HBP})+SB}{{AB}+{BB}+{HBP}+{CS}+\frac{SB}{3}} \end{align} </math>
一但有了全聯盟的REqA,接著靠底下公式算出該名球名球員的 Equivalent Run(等價得分)。
<math> \begin{align} {EqR}=(2\cdot\frac{REqA}{LgREqA}-1)\cdot{PA}\cdot\frac{LgR}{LgPA} \end{align} </math>
- PA = 打席、LgREqA = 聯盟REqA平均、LgR = 聯盟得分和、LgPA = 聯盟打席總和
如果某球員的 EQR 計算出來是 "負值" (小於 0),那麼就先把它變成 "正值",套用數學的講法 -- 取 "絕對值"。計算出 EQA 之後,再把 "負號" 加回去。
取得球員EqR後,因為 Davenport 將聯盟平均的 EqA 設為 0.260。必須以此為基準進行正常化,取得對聯盟校正過的EqA。
<math> \begin{align} {EqA}={(0.2\cdot\frac{EqR}{Out})}^{Power} \end{align} </math>
- <math>{Power}=\frac{\log{0.26}}{\log{(0.2\cdot\frac{LgEqR}{LgOut}})}</math>
- LgEqR = 聯盟總EqR、LgOut = 聯盟總出局數
Davenport進行研究時用了大聯盟近十年的數據,發現大聯盟平均的Power差不多是0.4。若只需大聯盟的粗略EqA,可以直接套用0.4。
[編輯] 簡略算法
<math>{EqA}\thickapprox(1.7\cdot{OBP}+{SLG})\cdot0.258</math>
[編輯] 用途
- EqA被運用在Baseball Prospectus網站上。因為EqA罕見用了全聯盟平均做正常化,因此比其它常見打擊整體數據較容易做基準線轉換,常被用來衡量不同球員、聯盟、或年代的能力。除了衡量打擊之外,能用棒球畢氏定理「勝率=<math>\frac{1}{1+(\text{runs allowed}/\text{run scored})^2}</math>」,反推一支球隊投手群的EqA。
- Davenport在早期發表EqA時,曾經以EqA衡量2004年雅典奧運參賽的各隊的實力。當時Davenport的結論以,以2004年奧運做為基準(0.260),一支大聯盟平均值的球隊在奧運環境裡的EqA會是0.318,3A球隊是0.289,2A球隊會是0.271,高階1A球隊是0.251,低階1A會是0.232,短期聯盟是0.212,新人聯盟在2004奧運中的EqA則會是0.201。而當年日本國家隊的實戰EqA為.322,評價為日本奧運隊平均實力略強於大聯盟平均。台灣國家隊該屆奧運EqA為0.261,僅介於2A與高階1A之間。
[編輯] 發展
- EqA為賽柏數據研究者Clay Davenport的發明。Davenport是Baseball Prospectus的專欄作家,因此EqA在Baseball Prospectus上被廣乏運用。以EqA為基礎發展出的數據有EqERA、EqAAR等。
- 2010年開始Baseball Prospectus為了推廣這個數據,將EqA改名為True Average,縮寫為TAv,象徵這個數據能夠真實的反映球員表現。
[編輯] 外部連結